Preguntas frecuentes

kayetana es una plataforma de IA autoalojada para empresas. Funciona en un Mac Studio en tu oficina o en tu red e incluye chat, respuestas a partir de documentos, búsqueda, clasificación, transcripción y fine-tuning. La usas en el navegador o a través de una API REST.

Para equipos que quieren usar IA sin ceder datos a servicios de IA en la nube. El paquete incluye usuarios y solicitudes ilimitados, así que el tamaño de tu equipo no influye en el precio.

Chateas con modelos abiertos, preguntas sobre tus documentos y obtienes respuestas con una fuente para cada frase. También puedes clasificar textos por etiqueta, transcribir grabaciones, ordenar documentos por relevancia y hacer fine-tuning de tus propios modelos.

Sí. Solo necesitas internet para descargar modelos y actualizaciones. Después, todo funciona íntegramente en tu propia red.

Solicita una demo. En 30 minutos te enseñamos la plataforma con tus propios ejemplos.

Un Mac Studio con Apple silicon. Recomendamos 36 GB de memoria o más para que los modelos de hasta unos 20.000 millones de parámetros funcionen junto con la búsqueda y la transcripción. Con más memoria caben modelos más grandes.

qwen3:4b-instruct, qwen3:14b y gpt-oss:20b para chat y razonamiento, bge-m3 para búsqueda, reranking y clasificación, y Whisper large-v3-turbo para voz. Todos tienen licencia abierta (Apache 2.0 o MIT).

Sí. Cargas nuevos modelos abiertos por su nombre desde la biblioteca de Ollama. Defines un modelo predeterminado para chat, embed y rerank, y eliminas los que ya no necesitas.

Para respuestas a partir de documentos: PDF, Word (docx/doc), RTF, ODT y HTML, o texto pegado. Para audio: MP3, M4A, WAV, AIFF, FLAC y más, hasta 100 MB. Los conjuntos de datos se pueden subir como CSV, JSONL, TXT, PDF o Word.

Sí. Haces fine-tuning de un modelo de chat (actualmente qwen3:4b-instruct) con LoRA sobre tus propias conversaciones de ejemplo y obtienes un modelo llamado “ft-nombre”. A partir de conjuntos de datos etiquetados, creas clasificadores llamados “clf-nombre” sobre un modelo de embedding.

Instalas las actualizaciones con un script, y todos los servicios arrancan solos tras un reinicio. Cada noche a las 3:15, kayetana hace copia de la base de datos y los archivos y conserva las copias 14 días. Recomendamos además una copia externa.

Solo tú y tu equipo. Los modelos, documentos y registros están en tu propia máquina, y ningún prompt va a un proveedor en la nube.

Los prompts y las respuestas nunca se guardan. Solo se registran hora, endpoint, modelo, estado, tokens y duración. Puedes borrar el registro en cualquier momento.

Eliges un periodo de conservación para los registros de uso y los conjuntos de datos: ilimitado, 7, 30, 90 o 365 días. Después, kayetana elimina los datos automáticamente.

Sí. kayetana usa HTTPS en tu propia red con su propio certificado. La aplicación en sí solo escucha en local.

Hay roles de Owner, Admin y Member, e invitas a nuevas personas mediante un enlace. Una sesión dura 14 días y, tras 10 intentos fallidos, la cuenta se bloquea durante 15 minutos.

Sí. Los propietarios configuran OpenID Connect (por ejemplo, Microsoft Entra ID, Google Workspace, Okta, Keycloak) o SAML 2.0 (por ejemplo, ADFS, Okta, JumpCloud) en Team › Single Sign-on. Es obligatorio indicar los dominios de correo permitidos, y las cuentas pueden crearse automáticamente en el primer inicio de sesión. Sin SSO, las invitaciones y el inicio de sesión con contraseña funcionan como siempre.

No, no tenemos ninguna certificación de ese tipo. kayetana te ayuda con la protección de datos porque tus datos se quedan en la empresa. No es una garantía ni asesoramiento jurídico.

La API REST en /v2 ofrece chat, embed, rerank, classify, tokenize, detokenize, transcribe, parse, models, datasets, embed-jobs y finetuning. Así tus propias apps acceden a todas las funciones de la plataforma.

Con una clave de API enviada como bearer token. Fijas un límite mensual por clave y, cuando se supera, la API devuelve el estado 429.

Sí. Las respuestas del chat llegan por partes mediante server-sent events. Las respuestas a partir de documentos con citas también se pueden transmitir en streaming.

Pasas tus textos en el parámetro documents. La respuesta incluye entonces citas que vinculan cada afirmación con su fuente.

Sí. El Playground muestra código listo para usar en Python, TypeScript y curl para cada solicitud. Puedes copiarlo directamente en tu app.

Sí. Los embed jobs procesan conjuntos de datos completos en segundo plano. Puedes seguir el progreso, y el resultado se descarga en JSONL.

Los precios están disponibles bajo petición. Es una tarifa plana por la plataforma, sin facturación por token ni por usuario.

Todas las funciones, usuarios y solicitudes ilimitados, instalación presencial o remota, actualizaciones de la plataforma y los modelos, copias de seguridad nocturnas, soporte por correo y teléfono, además de tutoriales y onboarding. La API no tiene coste adicional.

Puedes usar tu propio Mac Studio o que te lo suministremos nosotros. Te asesoramos sobre cuánta memoria tiene sentido para tus tareas.

Instalas el Mac Studio; solo necesita corriente y conexión de red. Nosotros cargamos los modelos adecuados y configuramos HTTPS y copias de seguridad, y tú invitas a tu equipo. Después empiezas en el navegador o a través de la API.

Hay vídeos cortos y guías paso a paso para cada función. Además, tienes onboarding durante la instalación.