Ollama vs vLLM vs TGI: El enfrentamiento de inferencias
Ollama cuenta con 165,940 estrellas en GitHub mientras que vLLM tiene 74,064, lo que indica claramente un interés significativo en el primero. Pero seamos realistas: el número de estrellas no se traduce directamente en usabilidad o características. En este post, voy a desglosar las complejidades de Ollama, vLLM y
API de OpenAI vs API de Mistral: ¿Cuál elegir para startups?
La API de OpenAI ha procesado más de 100 mil millones de solicitudes desde su lanzamiento. Mistral, aunque más nueva y menos probada en entornos de producción, está ganando popularidad rápidamente. Pero el entusiasmo no paga facturas ni construye aplicaciones. Hoy, te voy a contar por qué cuando se trata de openai api vs
Hola a todos, Pat Reeves aquí, apareciendo en sus feeds desde botsec.net. Es 23 de marzo de 2026, y he estado lidiando con un tipo particular de dolor de cabeza relacionado con bots últimamente. No el sofisticado, patrocinado por un estado-nación – aunque esos siempre son divertidos de analizar – sino la molestia automatizada de todos los días, un poco demasiado inteligente, que ha estado atacando uno de mis proyectos secundarios.
Hola a todos, soy Pat Reeves, y estoy aquí desde botsec.net. Espero que todos estén teniendo una buena semana y que sus bots se estén comportando. ¿Los míos? Bueno, siempre están haciendo algo, lo que generalmente significa más trabajo para mí averiguar en qué nueva travesura se han metido, o más a menudo, qué travesura está tratando de hacer alguien más.
PydanticAI vs Haystack: ¿Cuál elegir para equipos pequeños?
PydanticAI tiene 15,652 estrellas en GitHub, mientras que Haystack cuenta con 24,582. Pero seamos honestos, las estrellas no construyen proyectos; solo se ven bien en tu página de perfil. Si eres parte de un equipo pequeño que está tratando de decidir qué marco adoptar para proyectos de inteligencia artificial, estos números podrían
Después de 6 meses con LangGraph en producción, digo: está bien para proyectos pequeños, pero los costos no siempre son claros desde el principio.
Seamos realistas: he pasado la mayor parte de los últimos seis meses trabajando con LangGraph en algunos proyectos enfocados en IA conversacional y en automatizar algunas tareas del backend. Esperábamos algunas soluciones sencillas.
Hola a todos, Pat Reeves aquí, de vuelta en botsec.net. Es 21 de marzo de 2026 y he estado lidiando con un problema en particular que creo que muchos de ustedes en las trincheras de defensa contra bots también están enfrentando. Hemos hablado mucho sobre cómo proteger nuestros bots de amenazas externas: entradas maliciosas, ataques DDoS, IP
Claude Code vs Continue: ¿Cuál es el mejor para las startups?
Según diversas encuestas, más del 60% de las startups fracasan debido a recursos mal gestionados y selección inadecuada de herramientas. Cuando se trata de asistentes de codificación, el debate entre Claude Code y Continue se está intensificando. Con herramientas que prometen características avanzadas para transformar el proceso de desarrollo, es fundamental evaluar
Cómo Configurar la Monitorización con Weights & Biases (Paso a Paso)
Si estás gestionando experimentos de aprendizaje automático y todavía registras todo en hojas de cálculo o en archivos de texto dispersos, realmente te estás perdiendo de mucho: la configuración de la monitorización en weights & biases te ahorrará docenas de horas dolorosas y noches sin dormir luchando con datos de experimentos desorganizados.
Lo que Construirás
Hola a todos, Pat Reeves aquí, de regreso en botsec.net. Es 20 de marzo de 2026, y he estado lidiando con algo que me desvela por la noche, especialmente con la forma en que los bots están evolucionando. Olvídense de su DDoS básico. Hablamos de una amenaza mucho más insidiosa: bots que se hacen pasar por usuarios legítimos, no solo por un momento, sino