feat(episode): DEPURA_el-escaneo-con-un-giro-que-ya-te-respon_S20260705.R20_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: design
Summary: EPISODIO 20 — BLINDADAS: El escaneo — con un giro que ya te responde

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+## Candidatos (tier fuerte-barato, pricing jul-2026 verificado)
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+| Modelo | in/out por M tok | Nota |
+|---|---|---|
+| **DeepSeek V4 / V4 Flash** | "el más económico para código" | **Candidato #1 coding** |
+| **Gemini 2.5 Flash** | $0.30 / $2.50 | 92% pass, **ya en tu LiteLLM (`gemini-flash`)** |
+| **Gemini 2.5 Flash Lite** | $0.10 / $0.40 | Capaz y más barato |
+| **Xiaomi MiMo-V2-Flash** | $0.09 / $0.29 | El más barato de OpenRouter |
+| **GPT-oss-20b** | **gratis** | 98.3% pass — comodín free |
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+*(Tier débil, solo si insistes en ese frente: un 7-8B tipo Ministral 8B / Llama 3.1 8B — pero no lo desplegarás, así que sería curiosidad académica.)*
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+## Mi recomendación
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+**DeepSeek V4** (fuerte + barato + fuerte en código) como modelo de deploy *y* runner; o **Gemini 2.5 Flash** si prefieres reusar lo que ya está cableado. Se conecta con **una entrada en LiteLLM** apuntando a `openrouter/<model>` — el mismo mecanismo que los embeddings, cero infraestructura nueva. ### 📍 PARA JOHN
+- **Hice:** escaneé OpenRouter (candidatos + precios reales) y lo reconcilié con el experimento. Commiteado. - **Lo esencial:** el modelo fuerte-barato es la elección correcta para EMBER — pero *hace techo como Opus*, así que no "prueba un débil"; su valor real es **escalar el AB-LAB a N≥30** y sellar el hallazgo con poder estadístico. DeepSeek V4 o Gemini Flash. - **Mi consejo:** si quieres cerrar la estadística de RELOJERO de una vez, cableo DeepSeek V4 en LiteLLM y corro el AB-LAB N≥30 con `external_oracle` como juez. Es barato y sella todo. Pero es un sprint; con cabeza fresca rinde más — llevamos una jornada enorme. - **Para avanzar:** 🟢 cablear DeepSeek V4 en LiteLLM + escalar AB-LAB N≥30 · 🟡 solo cablear el modelo (sin correr el experimento aún) · ⚪ cierre con disciplina (STATE + cosecha).