Se liberó! Así es como puedes usar Claude GRATIS y SIN Límites 🔥

No es más valioso lo que más brilla, sino lo que termina abriendo más puertas. Plataformas como ChatGPT, Gemini y Claude parecen competir por ver quién ofrece más para liderar la inteligencia artificial, pero en la sombra también tienen una competición por justificar pagar más por usar sus productos. Claude es actualmente la más costosa y la que a su vez más usuarios de pago está consiguiendo. Esto se debe a dos puntos claves: por un lado, contar con los mejores modelos de la actualidad, y por otro lado, tener funciones y agentes capaces de automatizar con una facilidad nunca vista. Pero, ¿habrá alguna forma de desbloquear Claude? Para comprobarlo, estaremos viendo 5 herramientas que te permitirán hacer cosas como usar los modelos de Claude gratuitamente, automatizar activando Claude Code de forma gratuita, desbloquear este para que no tengan ningún tipo de límite, o hasta algunas ventajas que ni en sus planes de pago tienen. Lo mejor es que todo ya está disponible para que lo puedas replicar hoy mismo. Y además, estas 5 plataformas tienen algo en común: Y es el hecho de que podrás utilizarlo de una forma totalmente gratuita. ¿Suena bien? Pues veamos el primer método. Con el primer caso estaremos viendo cómo vamos a poder utilizar una de las funciones más avanzadas de Claude de una forma gratuita, privada e ilimitada. Para hacer esto estaremos cogiendo toda la tecnología de Claude Code, que luego conectaremos con otros modelos muy competentes como el último de Gemma 4. Haciendo así posible que podamos utilizar funciones avanzadas de Claude, como la creación de agentes, funciones de automatización y de programación, pero utilizando modelos que no solamente no se gastan tras 3 o 5 mensajes, sino que además podemos enviar todos los que queramos. Para poder hacer esto posible tenemos que saltar a Ollama, siendo esta plataforma de aquí, de la que junto con todo te estaré dejando enlace abajo en la descripción. Lo primero que tenemos que hacer sería descargarnos esta aplicación, que podríamos hacerlo tanto copiando el comando que nos aparezca por aquí y pegarlo en nuestro terminal para que se instale automáticamente, como incluso clicar en este apartado de descargar Ollama para que podamos descargar la aplicación tanto en Mac, Linux como en Windows. En el caso que no lo hayamos descargado bien, tenemos que ver una aplicación como esta de aquí, muy similar a la de ChatGPT, solo que a diferencia de esta vamos a poder ejecutar un montón de modelos de código abierto que podríamos ejecutar en local. Y para descargar un modelo tendríamos dos métodos distintos. Por un lado, buscar desde aquí el modelo que nos queramos descargar. Por ejemplo, yo si pusiera Quench, pues me aparecerían por aquí todos los que puedo descargar y simplemente le tendríamos que dar un clic aquí. Pero lo que yo te recomiendo sería saltar a la página de modelos de Ollama, cosa que podemos hacer clicando en este apartado de modelos. Y desde aquí vamos a poder ver de una forma más clara todos los modelos que tenemos disponibles. Yo te recomiendo que filtres por los más populares o los más nuevos para que te puedas encontrar modelos como este de Gemma 4, modelo que vamos a estar utilizando para conectarlo con Claude Code de forma ilimitada, ya que saltando a la página de Google DeepMind vamos a poder ver que Gemma 4 es el último modelo de código abierto lanzado por Google, siendo el más capaz y óptimo de Teniendo ahora modelos que tienen un gran rendimiento con un tamaño muy pequeño, y que viendo su performance son de los que mejor puntuación dan con menos exigencia a nuestro equipo. Sabiendo esto, y volviendo a Llama, vamos a ver cómo podemos descargar este modelo de Gemma 4. Y para ello, fíjate que un poquito más abajo vamos a poder ver diferentes variaciones, desde modelos que solamente van a utilizar unos 7 GB de RAM hasta modelos con más parámetros que van a requerir más tarjeta gráfica. Aquí yo, a modo de ejemplo, voy a estar cogiendo el último que han lanzado de 4 billones de parámetros. Así que para descargarlo voy a copiar el nombre de este modelo, que esto lo podría hacer simplemente clicando en este apartado. Y desde un terminal, si escribo la palabra Ollama pull y pego ese nombre del modelo, ayudadle un intro, ya va a empezar por aquí a descargar todo ese modelo. Poquito más tarde ya me diría que tengo descargado e instalado este modelo. Y ahora, si vuelvo a la plataforma de Ollama y desde aquí Busco el modelo que nos acabamos de descargar, en este caso Gemma 4 de 4 billones de parámetros. Si yo le doy un clic, ya se nos habría cargado por aquí. Y si yo le escribo por aquí algo como hola, dime 2 formas de ganar dinero con agentes de IA, al clicar en enviar, ya por aquí lo va a empezar a procesar. Y como puedes estar viendo, también lo estaría razonando, ya que estamos con un modelo thinking. Segundos más tarde ya nos empezaría a escribir la respuesta a esta velocidad tan rápida como estás viendo. Con información como la creación de una agencia de automatización B2B. Todo esto ya lo tendríamos redactado y podríamos utilizarlo ilimitadamente ya que se ejecuta en local. Pero ahora lo vamos a conectar con Claude Code. Y para hacer esto vamos a empezar instalando Claude Code. Para hacer esto me he ido a la documentación oficial de Claude Code y desde aquí, en el caso que tengamos Mac o Linux, tenemos que copiar este comando de aquí. Y en el caso de Windows tendríamos estas dos opciones. Así que ahora simplemente pegaríamos el comando que hayamos cogido, le damos un intro. Y ya por aquí lo va a empezar a instalar, y unos segundos más tarde ya me habría confirmado la instalación. Ahora, para abrirlo podríamos poner simplemente la palabra Claude, pero si le damos un intro, vamos a ver que directamente va a iniciar sesión con la cuenta de pago de Claude, o si no lo hubiéramos hecho aún, nos va a pedir acceso a esta. Pero si desde aquí nosotros salimos, limpiamos, y ahora en lugar de iniciar Claude de esa forma ponemos este otro comando del documento, al pegarlo por aquí lo que estaríamos haciendo es decirle a Ollama que lance por nosotros Claude. Así que le vamos a dar un intro y desde aquí lo que vamos a ganar va a ser lo siguiente, ya que en lugar de iniciarse Claude Code directamente conectado a sus modelos costosos, nos va a dar la opción de poder conectar el modelo que queramos. Aquí incluso tenemos algunos en la nube, cosa que nos permite hacer, ya que directamente Llama nos regala de forma limitada utilizar modelos potentes vía API ejecutándose en sus servidores, siendo estos los que pone Claude, teniendo Qwen 3.1, GLM-5, Minimax y demás. Pero también más abajo nos vamos a encontrar todos los modelos que tenemos instalado. En mi caso yo tengo todos estos de aquí porque realmente ya los tenía de antes, pero si selecciono el que me acabo de descargar de Gemma 4, al darle un intro ya por aquí nos habría cargado Claude Code, solo que aquí fíjate cómo se ha cargado utilizando un modelo de código abierto, en este caso Gemma 3, que podremos utilizar ilimitadamente ya que lo ejecutamos en local. Aunque Ollama la hayamos descargado en local y estemos utilizándolo con modelos que hemos descargado, también lo podríamos tener corriendo las 24/7 en la nube. Para ver esto, fíjate cómo yo desde aquí tengo corriendo Llama directamente en una URL pública. Esto es gracias a que lo tengo instalado en una VPN y gracias a tenerlo en un servidor, pues puedo utilizarlo 24/7 sin que se apague y desde cualquier dispositivo. Además, al tener esta dirección, también lo voy a poder vincular con cualquier herramienta como esta de aquí de WebUI, siendo muy similar a la de ChatGPT, pero con una interfaz al cual yo tengo conectado Llama. De hecho, si clico en el apartado de gestionar conexiones, Vamos a poder ver cómo este lo tengo conectado vía API con el Ollama que tengo publicado. Y esto es algo que también incluso podremos conectar a nuestro Cloud Code, algo de lo que estaremos viendo en los próximos casos de uso. Pero ten en cuenta que hacer todo esto ahora se ha simplificado mucho con un par de clics. Yo en lo personal lo tengo con una VPS de Ollama en Hostinger. Desde aquí ten en cuenta que vas a poder conseguir todas estas características y para poder desplegarlo simplemente tienes que clicar en este apartado de desplegar. Y una vez llegas a esta pantalla, ten en cuenta que gracias a que Hostinger son los patrocinadores de este vídeo, me han dejado un cupón especial que vas a poder poner directamente desde aquí, donde escribiendo la palabra Alejavi y clicando en aplicar te vas a poder encontrar un descuento aún mayor. El enlace te lo voy a dejar abajo en la descripción. Y una vez sabemos esto, veamos el segundo método. En este segundo caso estaremos viendo cómo vamos a poder conectar Cloud Code directamente con APIs que tengan límites mayores y mayor libertad a la hora de utilizar utilizar cualquier modelo de inteligencia artificial. En el caso que estaremos viendo utilizaremos simplemente las APIs gratuitas y veremos trucos para ampliar estos límites, pero ten en cuenta que también podremos conectarlo con modelos premium, como por ejemplo los de Claude, aunque con la libertad de poder ir cambiando de modelos acorde a nuestras necesidades y optimizar los costes. Para poder hacer todo esto tenemos que saltar a OpenRouter, siendo esta otra herramienta aquí con un enfoque muy claro, y es contar con una interfaz de LLMs en donde se unifiquen todos los modelos de inteligencia artificial. Desde aquí, si nosotros nos vamos al apartado de explorar modelos, nos vamos a encontrar prácticamente todos. Y es que yéndonos al buscador podríamos ver tanto los modelos de la compañía Anthropic, de OpenAI, los de Gemini y demás. Pero otro de los aspectos interesantes que tiene esta plataforma es que si nosotros escribimos desde aquí la palabra free de gratis, vamos a poder ver un montón de modelos que podremos utilizar con la API de forma gratuita. Simplemente tendría que poner aquí la palabra free. Y con esto lo que ganamos es que ya nuestros modelos ni siquiera se van a tener que ejecutar en local, aunque dependiendo de las demandas en sus APIs podemos encontrarnos con algún corte. Pero esto también lo podremos evitar, ya que directamente desde aquí nos podemos encontrar esta API de OpenRouter Free Models. Y si le damos un clic, vamos a poder ver cómo tienen una API que se conforma de varios modelos de inteligencia artificial en donde estaría saltando de unos a otros para que así podamos conseguir tener un coste de $0 en los inputs y $0 también en los outputs. Y para poder usarlo, me he vuelto al inicio para clicar en este apartado de Get API Key. Y cuando nos creemos una cuenta, nosotros tenemos que clicar en este botón de crear, le damos un nombre y clicamos en este apartado de crear. Y ya con esta API creada, simplemente vamos a tener que hacer que Claude pueda apuntar a esta API para que pueda utilizar sus modelos de inteligencia artificial. Y para poder hacer esto, fíjate cómo la propia herramienta de OpenRouter tiene un documento para conectarlo con Cloud Code. Desde aquí vamos a poder ver los diferentes comandos y pasos que podríamos llevar a cabo para poder hacer esto. Aunque como ya estamos en una época en donde los agentes de inteligencia artificial pueden hacer este trabajo por nosotros, lo haremos de ese método. Para ello yo voy a utilizar WellAntigravity. Acabo de crear una carpeta vacía llamada Cloud y desde aquí ten en cuenta que lo podrías hacer en otras herramientas como Qshor, Winshor. O incluso directamente desde Cloud Code utilizado con Ollama, como hemos visto antes. Aquí lo importante es que tengamos un agente que pueda modificar archivos de nuestro ordenador, así que para ello yo lo voy a hacer desde aquí. Y lo primero que voy a hacer va a ser darle contexto, por lo que desde aquí voy a pegar la URL del documento que acabamos de ver, que viene todo explicado. Y además de esto, la acabaría de pegar desde aquí la API que hemos conseguido en OpenRouter. Y ahora le voy a dar contexto directamente diciéndoselo por voz. Oye, mira, me gustaría utilizar Cloud Code de forma gratuita utilizando las APIs que me da gratuitamente OpenRouter. Así que para ello ten en cuenta que te he dejado una URL con toda la documentación del paso a paso que deberíamos de hacer para conseguir esto, y también de paso te he dado mi API para que lo puedas conectar directamente para que quede funcional. Paro la grabación, le doy a enviar, y ya la gente lo empezaría a hacer por mí. Y nada, unos 27 segundos más tarde nos diría que todo está perfecto y que para ello ha configurado diferentes variables que apuntan directamente a la API de OpenRouter. Aquí ahora me dice que podría ejecutar con normalidad la herramienta de Claude sin ni siquiera tener que llamar a Ollama, ya que desde ahí podría utilizar los modelos de OpenRouter. Aunque otra de las cosas que podemos hacer es forzar directamente la elección de un modelo. Para poder hacer esto, fíjate que yo voy a abrir desde aquí el terminal y como comando le voy a poner Claude, pero ahora además le voy a hacer un doble guión, la palabra model y el nombre de modelo que quiero utilizar. En este aspecto, como yo quiero utilizar los gratuitos de OpenRouter, voy a copiar este nombre de aquí. Lo pegaría en mi comando y al darle un intro pues ya tendría Claude Code ejecutándose con la API gratuita de OpenRouter. Ahora desde aquí si yo pusiera la barra doblada de slash que tenemos arriba del 7 voy a poder ver que tenemos todas las herramientas que tendríamos en Claude Code solo utilizando este modelo gratuito. Aunque también podríamos cambiar el modelo de esta forma, ya sea escribir desde aquí la palabra modelo, darle un intro y utilizar de aquí tanto el modelo que le hemos dicho como los modelos oficiales de Claude para hacer una tarea un poco más compleja. Así podríamos incluso optimizar tokens. En el caso que tengamos una cuenta, o también si salimos de aquí, al decir que queremos salir, yo ahora podría escribir nuevamente el comando de Claude seguido de modelo y seleccionar uno distinto. Por ejemplo, podría seleccionar este de ChatZ, le daría un clic, desde aquí me aparecería cuál es el nombre ID de este modelo, así que lo voy a copiar. Y desde nuestro terminal, al pegar el nombre de este otro modelo, si le damos un intro, pues ya nuevamente se nos habría cargado Claude Code Pero ahora estaré utilizando este otro modelo concreto que hemos seleccionado. Con el tercer caso estaremos viendo cómo podemos utilizar realmente los modelos que son del grupo Anthropic si ya hemos alcanzado el límite en la versión gratuita. Y sé, para ello ten en cuenta que hay una plataforma que unifica todos los modelos, incluso si son de pago, y podemos utilizarlos gratuitamente. Para poder hacer esto tenemos que saltar a Arena AI. Siendo esta plataforma de aquí que unifica todos los modelos de ella. Fíjate que si nosotros nos vamos arriba a la izquierda, si nosotros clicamos en este apartado de elegir un modelo por nosotros, pues desde aquí vamos a poder ver todos los modelos de inteligencia artificial, ya sea los de OpenAI, Gemini, los propios de Claude, así como otros muchos más. Por lo que si desde el apartado buscador escribimos la palabra Claude, vamos a poder ver tanto los modelos antiguos como el 4.6 de Sonnet. Y al seleccionarlo, si yo le pregunto por algo como por ejemplo que me diga las formas más fáciles de ganar dinero con agentes de inteligencia artificial, al clicar en enviar, Jacklot lo empezaría a razonar. Y fíjate a qué velocidad tan rápida nos estaría dando esta respuesta, teniendo por aquí opciones con menores barreras de entrada. Y un poquito más abajo también tendríamos hasta en formato tabla las herramientas más populares y consejos honestos en donde estaríamos utilizando este modelo. Además, también podemos utilizar modelos con capacidades como por ejemplo la de investigación en internet, Y es que si yo inicio una nueva sesión, fíjate que yo podría clicar en este apartado de web search y ahora entraríamos a estos modelos enfocados directamente a la búsqueda de internet, entre los que tenemos el Sonnet 4.6 Search. Así que le vamos a dar un clic. Y si ahora desde aquí le digo, por ejemplo, que me investigue la tendencia laboral con el impacto de la IA para los próximos 5 años, al clicar en enviar, Jack Claude lo empezaría a buscar en todas las fuentes de información para que en un tiempo prácticamente récord nos empiece a dar la respuesta. Aquí, como puedes estar viendo, nos estaría hablando de las tendencias laborales desde 2025 al 2030, teniendo por aquí el balance de empleos creados versus los destruidos, los empleos de mayor riesgo por la automatización, qué empleos van a emerger y los sectores de mayor crecimiento que nos vamos a encontrar, la brecha que vamos a tener de habilidades, y otros puntos como el cómo están respondiendo las empresas, los empleos resistentes a la IA, Así como otros puntos que ha tenido en cuenta informes de McKinsey e incluso teniendo por aquí una conclusión. Y fíjate cómo en cada frase tenemos por aquí referenciado de dónde ha cogido la información, ya que si nos vamos arriba del todo, en el apartado de fuentes, vamos a poder ver toda la investigación que ha estado haciendo. Y es que con esto ya no estamos hablando de utilizar Claude Code con otros modelos por detrás, sino que directamente desde aquí podríamos utilizar los modelos de Claude Code. Además, también podríamos incluso crear aplicaciones. Pero antes de ver eso, quizás te estés preguntando cómo podemos utilizarlo gratuitamente aquí. Es que fíjate que si nosotros clicamos en este apartado del ranking, pues vamos a poder ver cómo tenemos un montón de rankings en donde actualmente se está posicionando Claude en el número 1, tanto en el apartado de texto, en el apartado de codificación, de visualizar, de crear documentación, de búsqueda de información, y en definitiva pues todos los modelos que no sean creativos, de generar vídeos o cosas similares. Pero para que este ranking realmente funcione, pues necesita que las personas utilicen todos los modelos y seleccionen cuáles son los mejores. Y para hacer eso posible, pues estas compañías como Anthropic, OpenAI, y en general todas, le dan acceso gratuito a herramientas como Arena AI para que los usuarios puedan probar todos los modelos de inteligencia artificial y votar de una forma neutra el que mejor resultado les esté dando. Nosotros hemos estado utilizando la selección de un solo modelo, pero también podríamos hacerlo aleatorio para ver realmente cuál nos ofrece mejor resultado sin tener que elegir un modelo. Para ver esto voy a iniciar un nuevo chat. Ahora desde aquí vamos a entrar al modo de crear aplicaciones, y en lugar de utilizar directamente el modelo de Claude, yo voy a seleccionar aquí el de batalla para que cuando ponga por aquí un prompt como la que me cree una app tipo control bursátil con gráficos de velas japonesas, y en definitiva una herramienta para aprender sobre inversiones pero con explicaciones para aprender sobre este mundo, si yo clico en enviar pues ya se nos va a empezar a procesar un par de opciones y poquito más tarde nos habría generado dos aplicaciones. Para verlo bien Voy a abrir la primera en una nueva pestaña, al igual que la segunda. Esta de aquí, llamada Inveslearn, correspondería a la número A, que como podemos ver tenemos un montón de acciones. Pero yéndonos a la plataforma número B, pues podemos ver esta que tendría otro nombre llamada Inveslearn Pro, en donde podemos ver que las gráficas ya empezarían a ser interactivas y realmente pues tiene una mejor pinta. Aquí podemos ver incluso nuevamente diferentes acciones por este apartado, información sobre cada una de la acción, y también un apartado de educación que nos estaría diciendo qué sería cada cosa que estamos estamos viendo en esta plataforma. Los 2 resultados la verdad que han estado bien, pero para poder desvelar qué modelo lo ha hecho, yo voy a votar cuál es la que más me ha gustado más, que en este caso sería la opción número B. Y sorprendentemente es un resultado que nos ha hecho el modelo de ChatGPT, siendo el GLM 4.7, frente a la otra opción que era el modelo anterior de Claude. Y con esto realmente nos podemos enfocar más en el resultado que en la elección de un modelo de IA. Entrando al penúltimo y cuarto caso, estaremos viendo cómo podemos optimizar realmente lo que ya nos da Claude, ya que si saltamos a su plataforma vamos a poder ver que desde el apartado de modelos nos vamos a poder encontrar con diferentes opciones. En el caso que tú tengas una versión de pago, vas a poder incluso utilizar la versión de Opus 4.6, y en las versiones gratuitas también tendrás la de Sonnet 4.6 y la Haiku. Haiku. Aquí ten en cuenta que eso estaría ordenado desde lo más potente a lo más recortado. Y también tendríamos aquí la opción del pensamiento extendido, cosa que también mejoraría los resultados pero consumiría más tokens. De aquí ten en cuenta que el modelo de Haiku es el ideal para las tareas diarias y pensar, ya que es el modelo más rápido de la compañía y que menos coste tiene de tokens. Luego tenemos el modelo intermediario, que sería el Sonnet 4.6, ideal para esas tareas del día a día que puntualmente requieren cierta complejidad o conexión con terceras. Por último, tenemos Opus 4.6, el modelo más potente que tenemos en la actualidad, siendo este uno de los mejores para construir algo complejo. Aquí lo ideal sería siempre utilizar el modelo más pequeño, en este caso el de Haiku, para esas tareas del día a día, y cuando se nos quede corto, pues ir subiendo poco a poco, ya que de lo contrario nos podríamos quedar sin tokens después de pocos mensajes. Adicionalmente, también hay otras formas de poder optimizar por completo las respuestas de Claude para que estas cuesten e incluso si estamos en los planes gratuitos. Y para hacer esto posible te voy a estar compartiendo abajo en la descripción este repositorio de aquí de GitHub que hace que Claude sea mucho más eficiente con sus tokens. Y es que si hacemos un poquito scroll hacia abajo vamos a poder ver cómo realmente hace que se optimice diferentes respuestas, como por ejemplo la explicación, que tiene una base de unas 180 palabras y la disminuimos a unas 65 palabras, lo que se traduce en una reducción de tokens del 64%. También podríamos tener lo mismo para la revisión de código, que pasaría de 120 palabras a unas 30, es decir, una reducción del 75%. Y de la misma forma con otros puntos como las alucinaciones, así como otros aspectos más que en definitiva nos hacen optimizar por completo esas respuestas que nos dé Claude, independientemente del tipo de pregunta que le hagamos. Para poder instalar esto sería tan fácil como darle directamente este repositorio a Claude, pero también, como directamente en Claude estamos trabajando con agentes, podríamos siempre compartir la URL que te voy a dejar abajo en la descripción, decirle que incluya esta optimización de tokens, y de esa forma estaríamos ahorrando bastante más en el uso de esta plataforma. Adicionalmente, también te quiero compartir una funcionalidad, especialmente si tienes la versión gratuita, ya que desde la versión Pro tenemos funcionalidades como la de cowork, que es capaz de manejar tanto nuestro ordenador como navegador, e incluso la de código, que es la que estamos utilizando gratuitamente, que está directamente integrada a las versiones de pago en esa interfaz de aplicación nativa. Sin embargo, si nosotros vamos al apartado de chat, aunque no tengamos esas capacidades de manejar el ordenador y navegador, sí que se las podríamos dar, ya que si clicamos en el más, si ahora nos vamos al apartado de conectores, al gestionar conectores nos vamos a encontrar en su directorio que podemos filtrar por los más populares. Y al hacer esto podemos encontrarnos una herramienta llamada File System, que si le damos un clic vamos a poder ver cómo esta le va a dar la capacidad de poder incluso tanto de leer, mover crear e incluso borrar archivos de nuestro propio ordenador para poder optimizar nuestro flujo de trabajo, cosa de la que ya estuvimos hablando por este vídeo de aquí. Y si además de esta funcionalidad también le incluyes otra como esta de Control Chrome, que permite que Claude pueda manejar directamente el Google Chrome y que pueda así navegar por internet, pues de esta forma podríamos conseguir que incluso las versiones gratuitas, el modo chat, tenga ciertas funcionalidades similares a la de Coworking o Claude Code, que solo se puede utilizar en sus planes premium desde su plataforma oficial. Vamos a terminar con el último caso, donde estaremos viendo cómo también podríamos hacer algo similar a lo que hicimos con Ollama, es decir, de poder utilizar nuestros modelos en local directamente para conectarlo con Claude Code de una forma gratuita ilimitada, pero además con el valor añadido de que podríamos desplegar esos modelos que tenemos en local para poder utilizarlo en otros dispositivos. Para poder hacer esto posible tenemos que saltar a LM Studio, siendo esta otra plataforma de aquí que te deja ejecutar cualquier modelo de una forma local y privada. Esto lo vas a tener disponible tanto en Mac, Linux como en Windows. Así que cuando te lo descargues te vas a encontrar con una interfaz como esta de aquí, muy similar a la de Ollama pero con algunas funciones más avanzadas. Desde aquí ten en cuenta que tú podrías clicar en este apartado de buscar modelos, y desde aquí pues de una forma similar vas a poder buscar cualquier modelo. Aquí vas a tener tanto en MLX, que es óptimo para los dispositivos de Apple Silicon, como el GGUF, que sería ideal para todos los dispositivos. Desde aquí podríamos ver modelos muy descargados como los de OpenAI, Quen, Gemini y demás. Y para poder instalar algunos, simplemente tenemos que dar un clic y clicar en este botón de download. Yo eso ya lo he hecho con este modelo de aquí, así que ahora si yo entro en un nuevo chat y selecciono ese modelo que me acabo de descargar, al clicar en cargar modelo ya por aquí lo voy a poder utilizar ejecutándose en local. Así que si yo le escribo algo como por ejemplo hola, pues ya por aquí me respondería a esta velocidad tan rápida como acabas de ver. Pero de una forma similar con Ollama también lo podríamos conectar con ClockCode. Para hacer eso, fíjate cómo desde aquí también tenemos una documentación con todo el paso a paso, cosa que podríamos ejecutar siguiendo este paso a paso, o de una forma similar a como hicimos antes podríamos volver a un IDE como por ejemplo el de Google Antigravity. Le voy a decir por aquí la URL de este otro documento, y además le voy a tener que pasar algo para que se pueda conectar con LM Studio, cosa que vamos a poder hacer, ya que realmente desde aquí, aparte de poder utilizarlo en local, si nosotros clicamos en esta segunda opción de desarrollador, fíjate que desde aquí nosotros podríamos cargar cualquier modelo que tengamos instalado. En mi caso voy a utilizar este de aquí, le doy a cargar modelo, ya por aquí se empezaría a cargar, y al hacer esto tan solo tendríamos que habilitar el que corra este modelo directamente sobre esta URL, que esto va a depender de tu dispositivo. Así que lo que vamos a hacer va a ser copiar esta URL de aquí. Le voy a decir desde el apartado prompt que mi local server de LM Studio está en la URL que acabamos de copiar. Y ahora le voy a dar un poco más de contexto. Mira, te acabo de pasar la documentación para poder conectar ahora Claude Code directamente con LM Studio, que tengo otros modelos por allí. Así que te acabo de pasar esa URL que he publicado directamente desde la plataforma, por lo que necesito que también lo conectes de esta forma. Ten en cuenta que anteriormente hicimos esto con OpenRouter, así que me gustaría tener o ambas conectadas, o si solamente puedo utilizar una, utiliza esta última de aquí. Paro la grabación, le damos a enviar, y ya esto lo empezaría a procesar. Después de tan solo un minuto más tarde me diría que ha escuchado el audio y que también ha configurado un archivo. Así que ahora en teoría estaría funcionando automáticamente con LM Studio. Sin embargo, también vamos a poder cambiar a OpenRouter siempre que podamos. Aquí me da algo más de información, así que para ello lo primero de todo lo que voy a hacer va a ser aceptar esos cambios que ha hecho. Y para poder abrirlo, tal y como me dice por aquí, tendría que cerrar la anterior sesión y ahora desde un terminal poner este comando para cargar la configuración. Así que le voy a dar un clic aquí, ya se me cargaría este comando, por lo que le voy a dar un intro. Voy a hacer esto un poco más pequeño, ya que también tenemos un tercer paso de poner directamente Claude seguido de modelo y el nombre que tenemos en LM Studio. Por lo que pego también este comando, voy a borrar el nombre de ejemplo, y si ahora volviendo a mi LM Studio yo copio desde aquí el nombre del modelo que estamos utilizando, lo pego desde el terminal y le doy un intro, pues ya vamos a poder ver cómo Claude Code estaría conectado directamente con LM Studio, desde donde tenemos el modelo de Gemma 3 de 4 billones de parámetros. Lo cierto es que ahora tenemos varias alternativas para utilizar la tecnología puntera. Y es que no se trata de tener más recursos, sino de saber utilizar lo que ya tienes en tu mano.