Riffusion
generalIA generativa para crear y remezclar música
Esta categoría recoge herramientas construidas en torno a los grandes modelos de lenguaje: infraestructura para desplegar, aplicar ajuste fino, evaluar y monitorizar LLM en producción. Con 369 herramientas listadas, es una de las categorías más técnicas del sitio, dirigida principalmente a desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático, no a usuarios finales.
IA generativa para crear y remezclar música
Convierte texto generado por IA en escritura natural y humana
Genera fórmulas de Excel y analiza hojas de cálculo sin escribir código
Editor de escritura larga para narradores
Convierte vídeo en animación 3D al instante con captura de movimiento
Generador gratuito de efectos de sonido con IA a partir de texto
Genera texto original para blogs, marketing y proyectos de escritura
Genera vídeos cortos a partir de prompts de texto
Crea vídeos a partir de prompts de texto
Asistente de escritura para autores y novelistas
Amplía fotos hasta 10x y genera imágenes desde texto
Versiones de canciones con IA y más de 10.000 voces disponibles
Interfaz de chat para automatizar tareas en tus aplicaciones
Genera ramificaciones de historia e ideas de trama
Automatización de SMS para negocios locales
Convierte imágenes en vídeo con IA
OCR para escritura a mano y ecuaciones matemáticas
Escribe y publica posts de blog SEO de forma automática
Genera esquemas y narrativas completas a partir de prompts
Reescribe texto generado por IA para que suene escrito por personas
Convierte artículos y texto en vídeo
Extrae texto de imágenes y documentos escaneados
Herramientas de escritura y productividad con IA
Plataforma de juegos online
Las herramientas para LLM han crecido al mismo ritmo que los modelos, y la categoría abarca ahora varios problemas bien diferenciados. Las de despliegue y servicio, como PeriFlow y Dstack, ayudan a los equipos a ejecutar modelos de forma eficiente a escala. Las de evaluación y observabilidad, como UpTrain y AIWatch, hacen seguimiento de la calidad del modelo, la deriva y el coste a lo largo del tiempo. Las de memoria y recuperación, como Cognee, añaden contexto persistente o capacidades RAG a las aplicaciones basadas en LLM. A la hora de elegir, las preguntas clave son el encaje con la infraestructura disponible (nube, local o híbrido), la compatibilidad con modelos (solo OpenAI o también modelos open source de pesos abiertos) y si la herramienta resuelve tu cuello de botella real, ya sea latencia, coste, precisión o velocidad de desarrollo. Las estructuras de precios varían: algunas herramientas cobran por token procesado, otras por puesto o por llamada a la API. Existen opciones open source en la mayoría de las subcategorías, lo que vale la pena considerar para equipos con capacidad técnica para alojarlas ellos mismos.