paso 01
Indexa el conjunto
qwen3-embedding Se indexan informes, tickets y expedientes para que todo el corpus sea consultable — no un documento cada vez. El conjunto pasa a ser buscable, no solo almacenable.
// casos de uso · análisis de documentos
Encuentra la señal en
miles de páginas.
Analiza informes, tickets y expedientes sobre un corpus completo, patrones y anomalías con citas al documento de origen.
// cómo funciona
Análisis sobre todo el conjunto, no un solo documento.
Indexación, razonamiento y ranking desde un único endpoint compatible con OpenAI — sobre el corpus completo, y siempre dentro de la UE.
paso 02
Analiza y razona
deepseek-v4-flash Se formulan preguntas, se compara entre documentos y se razona sobre hasta 1M tokens a la vez — detectando patrones y anomalías, no simples coincidencias por palabra clave.
paso 03
Extrae los hallazgos
qwen3.6 Se obtienen los hallazgos, alertas y valores atípicos — lo que importa, extraído de miles de páginas, cada elemento rastreable hasta el documento de origen.
// drop-in
Cambia una línea. Los jobs se quedan.
Una sola chat completion con todo el conjunto de documentos en contexto. Se cambia la base URL y la key y el análisis pasa a ejecutarse sobre modelos privados de la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # reason across the whole set — up to 1M tokens of context analysis = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "Analyze the filings. Flag anomalies and cite the source."}, {"role": "user", "content": corpus}, ], )
// por qué helmcode
Análisis para documentos que no pueden salir.
Los corpus que merece la pena analizar — expedientes, defensa, infraestructura — son exactamente los que no se pueden subir a una API de EE. UU.
Sin logs, desde la arquitectura.
Los informes y expedientes analizados no se almacenan nunca, y nunca entrenan un modelo — ni el nuestro, ni el de nadie.
Procesado en la UE.
Expedientes, tickets e informes internos se quedan en infraestructura de la UE — no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. Nativos en GDPR y AI Act.
Razonamiento sobre todo el corpus.
Hasta 1M tokens de contexto. Se compara entre documentos y se razona sobre un conjunto completo de una pasada — sin fragmentación, sin referencias cruzadas perdidas.
Sin límites — se analiza todo.
El análisis se ejecuta sobre cada informe, no sobre una muestra. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens.
Funciona en entornos cerrados.
GPUs dedicadas o despliegue totalmente air-gapped on-premise — el análisis se lleva a donde ya viven los datos, sin conectividad externa.
Se integra en el pipeline.
Chat y embeddings compatibles con OpenAI. Se cambia la base URL y la key; los jobs de análisis siguen corriendo sin cambios.
En producción en
- Banca y fintech
- Defensa y sector público
- Telco
- Energía y utilities
// faq de análisis
Análisis, respondido.
Lo que preguntan los equipos de riesgo, compliance e ingeniería antes de analizar documentos propios.
¿En qué se diferencia de la extracción o el resumen?
La extracción saca campos fijos; el resumen condensa una sola entrada. El análisis razona sobre todo un conjunto de documentos — comparando, detectando patrones y marcando anomalías — y rastrea cada hallazgo hasta su origen.
¿Qué tamaño de conjunto puede procesar?
Hasta 1M tokens de ventana de contexto por petición con deepseek-v4-flash, y conjuntos mucho mayores combinándolo con embeddings y recuperación sobre el corpus indexado.
¿Puede ejecutarse air-gapped u on-premise?
Sí. Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro del propio datacenter, sin conectividad externa — el análisis donde ya viven los datos.
¿Se almacenan los documentos analizados?
No. Sin logs: los documentos y el análisis producido no se persisten nunca y nunca entrenan un modelo.
¿Los hallazgos son rastreables hasta el origen?
Sí. El análisis se fundamenta con recuperación para que cada hallazgo cite el documento y el pasaje exactos de los que proviene — sin conclusiones de caja negra.
¿Puede procesar alto volumen?
Sí. No hay límites de tokens — los límites son RPM y concurrencia por API key — lo que permite analizar cada informe en vez de una muestra.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.