<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>IA Para Pequeñas Empresas on Synapses Technologies, LLC</title>
    <link>https://www.synapsestech.com/es/tags/ia-para-peque%C3%B1as-empresas/</link>
    <description>Recent content in IA Para Pequeñas Empresas on Synapses Technologies, LLC</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>es</language>
    <lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://www.synapsestech.com/es/tags/ia-para-peque%C3%B1as-empresas/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Contando tokens: el medidor oculto detrás de cada herramienta de IA</title>
      <link>https://www.synapsestech.com/es/posts/2026-07-13_2_counting_tokens/</link>
      <pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://www.synapsestech.com/es/posts/2026-07-13_2_counting_tokens/</guid>
      <description>&lt;p&gt;En el primer artículo de esta serie, llegamos a un modelo mental que despeja gran parte de la confusión sobre la IA: un modelo de lenguaje grande es un &lt;strong&gt;procesador de lenguaje&lt;/strong&gt;. Recibe lenguaje y te devuelve lenguaje transformado, de la misma forma en que un procesador de alimentos recibe verduras y te entrega algo picado o licuado según lo que pediste.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Ese marco responde &lt;em&gt;para qué&lt;/em&gt; sirve la herramienta. Este artículo responde una pregunta que surge en cuanto empiezas a usarla para trabajo real: &lt;em&gt;¿cuánto cuesta usarla y cómo distingo una buena oferta de una mala?&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
