Pensado para ingenieros
que cambian de herramienta a mitad de tarea
Ya sabes que ningún modelo gana en todo. DeepSeek se come refactorizaciones y tests unitarios. Claude lee un monorepo de 200k líneas y escribe el plan de migración. ChatGPT pule el README antes de que hagas push. Namulai te da los ocho detrás de un mismo chat, un mismo historial, una misma factura de 19,80 €, así la pregunta deja de ser qué suscripción estoy pagando y pasa a ser qué modelo encaja con este commit.
Un hilo, ocho especialistas
Abre un chat, pega tu stack trace, enrútalo a DeepSeek para el fix. En el mismo hilo, cambia a Claude y pídele que revise el parche contra el resto del archivo. Cambia otra vez a ChatGPT para redactar la entrada del changelog. El historial de conversación se mantiene intacto entre cambios de modelo, así que el contexto no se reinicia.
Se acabó copiar y pegar entre pestañas de ChatGPT, Claude.ai y el chat de DeepSeek. Los tres viven detrás del mismo selector.
DeepSeek para código, Claude para revisión
DeepSeek V3 está aproximadamente al nivel de los modelos clase GPT-4 en HumanEval y SWE-bench, a una fracción del coste de inferencia. Es el coche de uso diario para bucles calientes, regex, gimnasia de tipos, SQL y errores tercos de inferencia de TypeScript.
Cuando el parche es lo bastante grande como para arriesgar regresiones, toma el relevo Claude Sonnet. Su contexto largo te deja pegar el diff completo más los archivos circundantes y pedir una revisión arquitectónica, no solo de sintaxis. Dos modelos, dos pasadas, un chat.
Documentación que no suena generada
ChatGPT escribe el tipo de prosa que pide tu README: ajustada, declarativa, sin paja. Dale las firmas de las funciones y un resumen de una línea con la intención, y obtén un borrador que puedes publicar tras una edición ligera.
Para documentos de diseño y ADRs, Claude tiende a producir cadenas de razonamiento más claras, sobre todo si le pides que argumente contra su propia recomendación. Elige el redactor que encaja con el tipo de documento en lugar de forzar a un solo modelo a hacer ambas cosas mal.
Modelos distintos, puntos ciegos distintos
Llevar una hora atascado con un bug significa que tu modelo mental está mal. Preguntar dos veces al mismo modelo no lo arregla. Preguntar a ChatGPT, luego a Claude, luego a Gemini la misma cuestión saca casi siempre el ángulo que se te escapaba, porque cada uno se entrenó con una mezcla de corpus distinta y se reforzó con feedback distinto.
El chat de Namulai abarata esto: re-enruta el prompt, sin pestaña nueva, sin clave nueva.
Una factura, sin sorpresas por token
Tres suscripciones Pro separadas (ChatGPT 20 USD, Claude 20 USD, Perplexity 20 USD) son aproximadamente 60 USD al mes y tres líneas de tarjeta. Namulai son 19,80 € planos, con prueba de 30 días gratis y cancelable en cualquier momento desde el portal de cliente.
El uso se limita por número de mensajes diarios, no por tokens, así que una sesión larga con Claude no se come un presupuesto medido a mitad de refactorización.
Preguntas frecuentes de ingenieros
¿Puedo usar Namulai dentro de mi IDE o terminal?
Aún no. Namulai es un chat web en namulai.com. Una API y un plugin de editor están en la hoja de ruta pero no son la prioridad. Para la mayoría de ingenieros, la pestaña de navegador junto al editor cubre el 90 % del caso de uso.
¿Se usan mis prompts para entrenar los modelos?
No. Namulai enruta a través de OpenRouter, que prohíbe contractualmente a los proveedores entrenar con el tráfico enrutado. Tu código no entra en pesos de modelos futuros.
¿Qué modelo maneja el contexto más largo?
Gemini 1.5 Pro, alrededor de 2 M de tokens, va por delante, seguido de Claude Sonnet con 200k. Para volcar un monorepo entero o un log de varias horas, Gemini es la opción correcta. Para razonamiento profundo sobre 50k a 100k tokens, Claude es más afilado.
¿Puedo compartir un chat con un compañero?
La exportación de conversaciones está en la hoja de ruta. Hoy el chat es de un solo usuario. La mayoría de los equipos pega el extracto relevante en Slack o en la descripción de un PR, lo que mantiene la conversación con la IA fuera del registro permanente a propósito.
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