Durante las últimas semanas he estado completamente volcado con OpenCode y con Hermes, dos herramientas de IA que están revolucionando la forma en que desarrollo. Pero en el proceso me he encontrado con una pregunta clave: ¿cómo accedo a los modelos de IA sin arruinarme?. La respuesta no es trivial. Tienes dos opciones clásicas: comprar hardware dedicado (una NVIDIA potente) o pagar servicios en la nube como ChatGPT o Gemini. Pero hay una tercera vía que quiero explorar hoy: combinar herramientas open source con servicios de bajo coste como OpenCode Go y OpenRouter.
En este artículo voy a comparar ambas opciones, desglosar sus precios reales, y contarte cuál es la que mejor se adapta a cada caso de uso. Además, te mostraré cómo las skills (habilidades) están cambiando por completo mi flujo de trabajo, con un caso real: la actualización de mi herramienta Shuul.
¿Qué es OpenCode?
Antes de entrar en la comparativa, pongamos contexto. OpenCode es un agente de IA para desarrollo escrito en Go, con interfaz TUI (Terminal User Interface) que se ejecuta directamente en tu terminal. Es open source, tiene más de 95.000 estrellas en GitHub, y se conecta con más de 75 proveedores de modelos de IA.
Lo que hace especial a OpenCode es que es completamente agnóstico al modelo: puedes usarlo con modelos locales (como Qwen 3.5 que yo tenía corriendo en local) o con modelos en la nube. Además, soporta servidores MCP y skills (habilidades), lo que multiplica exponencialmente sus capacidades.
Durante estas semanas lo he estado usando tanto para generar código como para revisar código existente, y los resultados me han impresionado.
OpenCode Go: Suscripción de Bajo Coste
¿Qué es?
OpenCode Go es una suscripción de bajo coste lanzada en 2026 que te ofrece acceso unificado a modelos de desarrollo optimizados. Los modelos son principalmente de origen chino: DeepSeek, GLM, Qwen, entre otros.
Precios
- Primer mes: $5 (promoción)
- Meses siguientes: $10/mes
- Sin coste adicional por tokens: el precio es fijo
Modelos incluidos
OpenCode Go te da acceso a modelos como:
- DeepSeek (v3, R1)
- GLM 4.5 Air
- Qwen (varios tamaños)
- Otros modelos de código abierto optimizados para desarrollo
Ejemplo real de uso
Con el modelo DeepSeek V4 Flash, en cinco horas de uso intensivo puedes llegar a realizar hasta 32.000 peticiones. Eso es una auténtica barbaridad de capacidad de trabajo por $10 al mes.
Ventajas
- Precio fijo y predecible: $10/mes, sin sorpresas
- Uso intensivo sin preocupaciones: límites generosos
- Integración en un click: configuración mínima
- Modelos de alta calidad: especialmente buenos para código
Desventajas
- Catálogo limitado: solo 7 modelos disponibles
- Modelos principalmente chinos: mayor latencia desde Europa
- En fase Beta: aún puede tener cambios e inestabilidades
OpenRouter: El Agregador de Modelos
¿Qué es?
OpenRouter es un agregador de modelos de IA que te da acceso a más de 400 modelos a través de una sola API. Es como tener un «Amazon» de modelos de IA: desde Claude Opus 4.7 hasta GPT-5.5, Gemini 3.1, y decenas de modelos gratuitos.
Precios
OpenRouter funciona con un sistema de prepago por tokens:
- Free tier: 25+ modelos gratuitos, sin tarjeta de crédito
- Pay-as-you-go: pagas por token consumido + 5.5% de fee de plataforma
- Enterprise: planes para equipos con créditos compartidos
Ejemplos de coste por token
| Modelo | Coste aproximado |
|---|---|
| Modelos gratuitos (GLM 4.5 Air, etc.) | $0 |
| Modelos baratos | $0.10-0.50 por millón de tokens |
| Modelos premium (Claude, GPT-4) | $3-15 por millón de tokens |
Ejemplo real de uso
En mi experiencia personal, en los últimos días consumí unos 56 millones de tokens utilizando modelos de coste reducido y gratuitos. Y ojo, porque en una sola llamada puedes enviar fácilmente 50.000 tokens de contexto, así que hay que tener cuidado con el gasto.
Ventajas
- Catálogo enorme: más de 400 modelos
- Flexibilidad total: pagas solo lo que usas
- Modelos gratuitos disponibles: ideal para empezar sin pagar
- Compatible con cualquier herramienta: OpenCode, Cursor, Hermes, etc.
- Modelos con contexto de hasta 1 millón de tokens: espectacular para análisis profundo
Desventajas
- El coste puede dispararse si no controlas el uso
- 5.5% de fee sobre cada compra de créditos
- Requiere gestión de saldo y selección manual de modelos
- Velocidad reducida en los modelos gratuitos
Comparativa Directa: OpenCode Go vs OpenRouter
| Característica | OpenCode Go | OpenRouter |
|---|---|---|
| Precio | $10/mes fijo | Variable (free tier disponible) |
| Modelos | ~7 modelos chinos | 400+ modelos |
| Facturación | Suscripción mensual | Prepago por tokens |
| Integración | En un click | Requiere gestión de saldo |
| Modelos gratuitos | No | Sí (25+) |
| Latencia | Mayor (servidores en China) | Variable según proveedor |
| Ideal para | Uso intensivo y predecible | Flexibilidad y variedad |
¿Cuál Elegir Según tu Caso de Uso?
Uso ligero (menos de 1 hora/día)
OpenRouter Free tier. Prueba modelos gratuitos, experimenta sin pagar nada.
Uso medio (1-3 horas/día)
OpenCode Go ($10/mes) o OpenRouter con modelos baratos ($5-15/mes). Depende de si prefieres precio fijo o flexibilidad.
Uso intensivo (más de 3 horas/día)
OpenCode Go es probablemente más rentable. 32.000 peticiones por $10 es difícil de batir.
Necesitas modelos específicos (Claude, GPT-4)
OpenRouter. Es la única forma de acceder a modelos premium de forma flexible.
Mi recomendación personal
Combina ambos. Usa OpenCode Go para el trabajo diario intensivo y OpenRouter para tareas específicas que requieran modelos premium. Y por supuesto, combina ambos con un modelo local para tareas sensibles o de bajo coste.
Caso Práctico: Mejorando Shuul con Skills
¿Qué es Shuul?
Shuul es una herramienta que desarrollé hace algún tiempo, implementada en Rust (backend) con frontend en React/TypeScript. Se conecta con Traefik y actúa como middleware de seguridad: cada petición que llega debe pasar la aprobación de Shuul. Si intentas acceder a rutas baneadas, hacer demasiadas peticiones, o acceder a patrones de archivos sospechosos, Shuul lo bloquea.
El proceso de mejora con IA
Lo que hice fue pasarle a OpenCode un par de skills (habilidades) para que revisara todo el código:
- Skill de Rust para la parte del backend
- Skill de React para la parte del frontend
Resultados
Los resultados fueron impresionantes:
- Errores personalizados: reemplazó mi gestión manual de errores por un crate especializado
- Código repetido: eliminó todo el código duplicado
- Importaciones innecesarias: limpió las dependencias que no se utilizaban
- Mejores prácticas: aplicó patrones idiomáticos de Rust y React
Lo más sorprendente es que no tocó excesivamente el código. No hizo refactorizaciones masivas innecesarias. Fue preciso: limpió lo que sobraba y mejoró lo que necesitaba mejora.
El Poder de las Skills (Habilidades)
¿Qué son las Skills?
Las skills son archivos (normalmente SKILL.md) que contienen instrucciones reutilizables para los agentes de IA. El agente las descubre y las carga bajo demanda, aplicando el conocimiento específico que contienen.
¿Por qué son tan potentes?
Los modelos de lenguaje grandes (300+ billones de parámetros) saben hacer una cantidad enorme de cosas. Pero la realidad es que parece que no se acuerdan de que saben hacer todas esas cosas. Las skills actúan como «recordatorios» que potencian sus capacidades.
Cómo funcionan en la práctica
Cuando le pedí a OpenCode que revisara Shuul, el modelo:
- Detectó que estaba revisando código Rust → cargó la skill de Rust
- Detectó que pasó al frontend → cargó la skill de React
- Aplicó las mejores prácticas específicas de cada lenguaje
Capas de las Rust Skills
Las skills de Rust que utilicé tienen distintas capas:
- Capa de mecánica del lenguaje: gestión de memoria, mutabilidad, revisión de errores
- Capa de diseño y rendimiento: patrones de diseño, optimización
- Capa de dominio: conocimiento específico del dominio de aplicación
Capas de las React Skills
Las skills de React permiten:
- Eliminar waterfalls (cascadas de peticiones)
- Optimizar bundles
- Mejorar el rendimiento del servidor
- Aplicar reglas de oro de Vercel que se inyectan en el momento adecuado
Creación de Skills
Lo más interesante es que el propio modelo puede crear nuevas skills cuando se lo pides. Le pedí que creara habilidades específicas para mi flujo de trabajo y él mismo generó los archivos SKILL.md necesarios.
Próximos Pasos y Futuros Episodios
En los próximos episodios voy a profundizar en:
- Flujo de trabajo completo con Skills: cómo pasar de un prompt enormemente largo a un sistema de habilidades modular
- RAG + MCP: cómo meter todas tus notas en un RAG (Retrieval Augmented Generation) y utilizar un MCP para ingestar notas automáticamente
- MCPs: estas herramientas que son tan potentes y que te permiten conectar el modelo con fuentes de datos externas
La cosa se pone muy caliente. 🔥
Conclusiones
Después de semanas trabajando intensivamente con ambas herramientas, mis conclusiones son claras:
- No necesitas comprar hardware caro para empezar con la IA. OpenRouter tiene modelos gratuitos y OpenCode Go cuesta $10/mes.
- Las skills son el verdadero game-changer. No importa tanto el modelo que uses, sino cómo lo configuras. Invertir tiempo en crear buenas skills es la mejor inversión que puedes hacer.
- La combinación ganadora es: modelo local + OpenCode Go (uso intensivo) + OpenRouter (tareas específicas) + skills personalizadas.
- Empieza ya. No esperes a tener el hardware perfecto o el modelo definitivo. Las herramientas están ahí, son asequibles, y el potencial es enorme.
Mi elección personal: me quedo con OpenRouter combinado con un modelo local, porque es la solución que mejor se adapta a mis necesidades. Pero OpenCode Go es una alternativa brutal para uso intensivo y predecible.
Recursos
- OpenCode Go — Suscripción de bajo coste
- OpenRouter — Agregador de modelos de IA
- Shuul en GitHub — Herramienta de seguridad para Traefik
- Episodio 796: Las Skills — Episodio anterior sobre habilidades
¿Y tú? ¿Usas algún agente de IA para desarrollar? ¿OpenCode, Cursor, Claude Code? ¿Has probado las skills? Cuéntame en los comentarios cuál es tu flujo de trabajo.
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