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# Agregar un modelo de IA personalizado
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#### Escrito para la antigua interfaz de usuario
Este artículo fue escrito para la antigua interfaz de usuario. Las instrucciones todavía se pueden usar, pero las capturas de pantalla están desactualizadas. En algunos casos, los elementos mencionados en las instrucciones se han movido o cambiado. Si no puede encontrar un elemento, consulte el [¿Dónde quedó?](/devops/devops-es/transicion-a-la-nueva-ui-ux/donde-quedo.md) artículo.
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##  Resumen
Este artículo explica cómo conectar un modelo de IA personalizado a DevOps, reemplazando los recursos de IA compartidos de Flosum. Usar su propio modelo puede mejorar el rendimiento, reducir la latencia y ayudar a evitar errores temporales causados por la alta carga en los recursos de IA compartidos de Flosum. Un modelo autoalojado también puede proporcionar una seguridad de la información más sólida que los proveedores de IA en la nube. Según el proveedor y el modelo que elija, es posible que vea mejoras en la velocidad y la confiabilidad. Para conectarse, necesitará un token de API de su proveedor elegido. Para obtener más información sobre las funciones de IA en DevOps, consulte el siguiente artículo.
* [Información general de las funciones de IA](/devops/devops-es/configuracion/configuracion-de-ia/informacion-general-de-las-funciones-de-ia.md)
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#### Buenas prácticas
* Valide la configuración de su modelo de IA personalizado en una rama que no sea de producción antes de implementarla más ampliamente.
* Use un endpoint de API de un proveedor de modelos de IA que cumpla con sus requisitos de seguridad (nube frente a autoalojado).
* Almacene su token de API de forma segura y rótelo según sus requisitos de seguridad.
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### Modelos de IA compatibles
* DeepSeek Chat
* DeepSeek Reasoner
* GPT 4o
* GPT 4o Mini
* GPT 4.1
* GPT 4.1 Mini
* GPT 5
* GPT 5 Mini
## Agregar un modelo personalizado
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{% step %}
### Acceder a la configuración de IA
1. Haz clic en **Configuración** desde el menú de la barra lateral izquierda.
2. Haz clic en la **General** pestaña.
3. Haz clic en **Configuración de IA**.
3. Seleccione el modelo de IA al que se está conectando.
4. En el **URL de API** cuadro de texto, introduzca la URL del endpoint del modelo de IA al que se está conectando.
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#### URL de la API
**Endpoint de la API de DeepSeek**
Puede conectarse a un modelo de DeepSeek alojado por DeepSeek usando la siguiente URL:
*
**Endpoint de la API de OpenAI**
Puede conectarse a un modelo GPT alojado por OpenAI usando la siguiente URL:
*
**Endpoint de API de terceros o autoalojado**
Puede conectarse a cualquier modelo de IA de terceros o autoalojado que utilice un endpoint de API compatible con OpenAI. La URL de la API debe ser accesible desde los servidores de Flosum.
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5. En el **Token** cuadro de texto, introduzca su token de API para conectarse al modelo de IA.
6. Haz clic en **Guardar**.
7. Si la conexión al modelo de IA se realiza correctamente, verá el mensaje "**El modelo de IA se configuró correctamente.**"
{% endstep %}
{% step %}
### Uso de las funciones de IA
Para obtener instrucciones sobre el uso de las funciones de IA de DevOps, consulte los siguientes artículos:
* Creador de clases de prueba de IA
* AI Code Documenter
{% endstep %}
{% endstepper %}
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.flosum.com/devops/devops-es/configuracion/configuracion-de-ia/agregar-un-modelo-de-ia-personalizado.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
