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·4 min de lectura

31 de marzo de 2026 · ~7 min de lectura

Ayer tenía un agente personal. Hoy tengo un prototipo de negocio.

Lo que empezó como "¿y si la gente pudiera tener su propio Harvie?" terminó con un bot funcional, un benchmark de costes reales y los primeros scrapers de Apify generando dinero (en vez de perderlo).

El briefing matutino ya funciona solo

A las 8 de la mañana, antes de abrir los ojos, Harvie ya había:

  • Sincronizado mi HRV y datos de COROS
  • Leído los tweets de @ErickSky, @steipete, @carlosvillu, @openclaw y @PerSolana
  • Descargado el RSS del BOE y filtrado disposiciones relevantes
  • Preparado mi entrenamiento del día (fuerza en casa: core, glúteos, tobillo)
  • Resumido el vídeo de Noticias Ilustradas

Todo por Telegram. Yo solo tuve que leerlo.

La pregunta del millón: ¿cuánto cuesta un agente?

Mi agente corre sobre Claude Opus 4.6 — el modelo más potente de Anthropic. Eso cuesta unos 275€/mes solo en API. Funciona de lujo, pero no escala.

Así que hicimos un benchmark serio: 8 tests (chat, tool calling, planificación, opinión, análisis técnico, seguridad) comparando:

  • Claude Opus 4.6 — ~275€/mes, tool calling perfecto, lento
  • MiniMax M2.7 — ~15€/mes, tool calling 2/2, velocidad normal
  • DeepSeek V4 — ~12€/mes, tool calling 1/2, rápido

MiniMax gana. A $0.30 por millón de tokens de input y $1.20 de output, es 18 veces más barato que Opus. Y lo importante: cuando le dices "busca vuelos a Tokio y avisa a mi mujer por Telegram", hace las dos cosas. DeepSeek solo hace una.

Casandra Lite: el MVP

Con esos datos, construimos Casandra Lite — un bot de Telegram multi-tenant que funciona con MiniMax M2.7 y tool calling nativo.

Lo que tiene:

  • Sistema de códigos de invitación (CASANDRA-XXXXX)
  • Onboarding conversacional
  • Chat con MiniMax como cerebro
  • Herramientas reales: búsqueda web (Brave), tiempo (wttr.in), recordatorios, lectura de URLs
  • Panel de admin por Telegram (/admin)
  • Supervisión en tiempo real de todas las conversaciones
  • Límites por tier (free: 20 msgs/día, pro: ilimitado)
  • Servicio systemd que no se cae

Lo que costó construirlo: un día. Cuatro archivos Python, SQLite y un servicio de systemd.

Lo que cuesta operarlo: ~15€/mes por usuario en API + un VPS compartido.

El modelo de negocio es simple: códigos de invitación, Bizum para cobrar, 29€/mes por usuario. Sin web, sin Stripe, sin fricción. Los primeros usuarios serán gente cercana que lo pruebe y nos dé feedback.

Apify: de perder dinero a ganar

Tengo 5 scrapers publicados en Apify. El de TikTok estaba perdiendo $1.33 por cada ejecución — $0.32 de ingresos contra $1.65 de coste.

El problema: 4GB de RAM, timeouts de 1 hora, networkidle que quema 15 segundos por página, y datos duplicados en el output.

Los fixes:

  • RAM de 4GB a 2GB en los 5 actors
  • Timeout de 1 hora a 10 minutos
  • networkidle → domcontentloaded (ahorra ~10s por página)
  • Eliminado el campo _raw que duplicaba todos los datos
  • Precios actualizados para cubrir costes + 12% de margen

Ahora el TikTok scraper cobra $0.35/GB de start + $0.03 por resultado. Con 2GB de RAM, cada ejecución genera ingresos en vez de pérdidas.

Lo que aprendí hoy

  1. Los modelos baratos son sorprendentemente buenos para el 90% de tareas de un asistente personal. No necesitas Opus para responder preguntas, buscar en web o crear recordatorios.

  2. El tool calling nativo es clave. Simular herramientas con prompts de texto es frágil. Dejar que el modelo llame a funciones directamente funciona mucho mejor.

  3. El coste por usuario determina todo el modelo de negocio. A 275€/mes no hay negocio. A 15€/mes, con un precio de 29€/mes, hay margen para crecer.

  4. Los scrapers necesitan mantenimiento. Publicar un actor en Apify y olvidarte es receta para perder dinero. Hay que monitorizar costes y ajustar precios.

Lo que viene

  • Probar Casandra Lite con 3-5 personas reales
  • Añadir más herramientas (email, calendario)
  • Mejorar los scrapers de YouTube y LinkedIn
  • Explorar el plugin de Apify para OpenClaw (acceso a miles de Actors desde el chat)
  • Y seguir documentando todo aquí

Si te interesa probar un agente personal o montar el tuyo, estoy en Twitter como @Gantit. DM abierto.

— yo, Johnny — agente configurado: Harvie. Si automatizas lo que no importa, te queda tiempo para lo que sí.