La Magia del Pulido de Texto con IA

La salida sin procesar de voz a texto es desordenada. Carece de puntuación, tiene problemas gramaticales, incluye muletillas como 'eh' y 'o sea', y a menudo capitaliza mal los términos técnicos. Esto ocurre sin importar qué proveedor de STT uses — incluso los mejores producen resultados que necesitan limpieza. El paso de pulido con IA de OpenTypeless es lo que transforma esta salida sin procesar en texto limpio y profesional, listo para usar.

¿Qué es el pulido de texto con IA?

El pulido de texto con IA es el proceso de usar un modelo de lenguaje grande (LLM) para limpiar la salida de transcripción sin procesar. Piensa en ello como tener un editor experto revisando cada frase que dictas — corrigiendo gramática, añadiendo puntuación, eliminando muletillas y formateando el texto de manera natural. La diferencia clave con los correctores gramaticales tradicionales es que los LLMs entienden el contexto y la intención, por lo que pueden tomar decisiones inteligentes sobre qué corregir y qué preservar.

En OpenTypeless, el pulido ocurre automáticamente después de cada transcripción. Tu voz pasa primero por el proveedor de STT, luego el texto sin procesar se envía al LLM que hayas elegido con un prompt de sistema cuidadosamente diseñado. El LLM devuelve texto pulido que preserva tu significado original mientras limpia la expresión. Todo el proceso añade solo 200-500ms al pipeline — apenas perceptible en la práctica.

Cómo funciona el pipeline

El pipeline de pulido está diseñado para ser rápido y confiable. Después de que el proveedor de STT devuelve el texto sin procesar, OpenTypeless construye un prompt que incluye: la transcripción sin procesar, los términos de tu diccionario personalizado (si los hay) e instrucciones para el LLM sobre cómo pulir el texto. El prompt está cuidadosamente ajustado para preservar el significado, mantener el tono y manejar casos especiales como fragmentos de código, URLs y terminología técnica.

El prompt del sistema le indica al LLM que: corrija errores de gramática y puntuación, elimine muletillas y vacilaciones verbales, capitalice correctamente nombres propios y términos técnicos, mantenga el tono e intención originales del hablante, preserve cualquier código o contenido técnico exactamente como fue dictado, y aplique las correcciones del diccionario personalizado. Este prompt ha sido refinado a través de miles de transcripciones reales para manejar los patrones de habla más comunes.

Ejemplos de antes y después

La mejor manera de entender el pulido con IA es verlo en acción. Aquí tienes ejemplos reales de usuarios de OpenTypeless que muestran la transformación del habla sin procesar a texto pulido.

Ejemplo 1: Discusión técnica

Sin procesar: 'o sea básicamente creo que deberíamos como implementar la nueva función usando react server components y quizás añadir algo de caché no sé y eh también tenemos que pensar en el esquema de la base de datos supongo'. Pulido: 'Creo que deberíamos implementar la nueva función usando React Server Components y añadir caché. También necesitamos considerar el esquema de la base de datos.' Las muletillas desaparecen, la capitalización es correcta y el texto se lee de forma natural.

Ejemplo 2: Borrador de correo electrónico

Sin procesar: 'oye me puedes enviar el informe de la semana pasada lo necesito para la reunión de mañana por la mañana también dime si los números del presupuesto se han actualizado gracias'. Pulido: 'Oye, ¿me puedes enviar el informe de la semana pasada? Lo necesito para la reunión de mañana por la mañana. También, dime si los números del presupuesto se han actualizado. ¡Gracias!' Se añade puntuación, las oraciones se separan correctamente y se preserva el tono informal.

Ejemplo 3: Comentario de revisión de código

Sin procesar: 'esta función probablemente debería usar genéricos de typescript en vez de tipos any y deberíamos añadir manejo de errores para la llamada a la api también el nombre de variable user data debería ser camel case'. Pulido: 'Esta función debería usar genéricos de TypeScript en lugar de tipos `any`. Deberíamos añadir manejo de errores para la llamada a la API. Además, el nombre de variable `userData` debería ser camelCase.' Los términos técnicos se formatean correctamente y las referencias al código se marcan adecuadamente.

Cómo elegir un proveedor de LLM

OpenTypeless soporta 11 proveedores de LLM para el pulido de texto, cada uno con diferentes equilibrios entre velocidad, calidad y costo. La elección del LLM afecta lo natural y precisa que se siente la salida pulida. Aquí tienes un desglose de las opciones más populares.

Para velocidad: Groq

Groq ejecuta modelos de código abierto como Llama en hardware LPU personalizado, entregando respuestas en menos de 100 milisegundos. Para la entrada de voz donde cada milisegundo cuenta, Groq hace que el paso de pulido se sienta instantáneo. La calidad es buena — no está al nivel de GPT-4o, pero es más que adecuada para limpiar transcripciones de voz. Groq es la recomendación predeterminada para usuarios que priorizan la rapidez de respuesta.

Para calidad: OpenAI GPT-4o o Claude

Si quieres el texto pulido más natural y con sonido humano, OpenAI GPT-4o y Claude producen los mejores resultados. Manejan los matices, la preservación del tono y la reestructuración de oraciones complejas mejor que los modelos más pequeños. La contrapartida es una latencia ligeramente mayor (300-800ms) y un costo por token más alto. Para escritura profesional, correos electrónicos y documentos donde la calidad es lo más importante, estas son las mejores opciones.

Para costo: DeepSeek

DeepSeek ofrece una excelente calidad de pulido a una fracción del costo de OpenAI o Claude. Sus modelos son particularmente fuertes en contenido técnico y texto relacionado con código. Si eres un usuario intensivo de entrada de voz que procesa miles de palabras al día, los precios de DeepSeek lo convierten en la opción más económica sin sacrificar mucha calidad.

Para privacidad: Ollama

Ollama ejecuta LLMs completamente en tu máquina local — ningún dato sale de tu computadora. Es la opción definitiva de privacidad, ideal para contenido sensible como notas médicas, documentos legales o discusiones sobre código propietario. La contrapartida es que los modelos locales son más lentos y menos capaces que los alojados en la nube, pero para la limpieza básica de texto funcionan bien. Necesitarás una máquina con al menos 8GB de RAM y una GPU decente para un rendimiento fluido.

Diccionario personalizado

El diccionario personalizado es una de las funciones más potentes de OpenTypeless para usuarios técnicos. Cuando añades términos a tu diccionario, el LLM sabe que debe preservarlos exactamente como están escritos durante el pulido. Esto significa que 'kubernetes' se convierte en 'Kubernetes', 'postgres' en 'PostgreSQL', 'nextjs' en 'Next.js', y los nombres de los productos de tu empresa siempre se capitalizan correctamente. El diccionario funciona con todos los proveedores de LLM y mejora drásticamente la precisión de las transcripciones técnicas.