LOVO
generalTexto a voz con más de 500 voces en 100 idiomas
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.
Texto a voz con más de 500 voces en 100 idiomas
Reescribe texto generado por IA para que suene humano
Alquila GPUs para IA, aprendizaje automático y renderizado
Convierte prompts de texto en vídeos generados por IA
Dictado de voz a texto para Mac, Windows e iOS
Generación y clonación de voz a partir de texto
Traducción de apps con contexto completo y revisión humana
Convierte texto generado por IA en escritura natural y humana
Crea vídeos animados a partir de imágenes, texto o ideas
Transcripción de voz a texto para notas y mensajes
Genera fórmulas de Excel y analiza hojas de cálculo sin escribir código
Framework open source de editor de texto enriquecido con extensiones
Recibe feedback inmediato sobre tu escritura para sonar más natural
Haz que el texto generado por IA suene natural y humano
Publica más de 50 artículos SEO al mes con automatización total
Traduce subtítulos en archivos SRT, VTT, MP3, MP4 y WAV
Hace que el texto generado por IA suene humano e indetectable
Convierte texto de IA en escritura de aspecto humano
Automatiza los flujos de trabajo en logística y transitarios
Encuentra coincidencias aproximadas de nombres y direcciones en bases de datos
Automatiza la edición de podcasts y crea clips para redes sociales
Herramienta de escritura de ensayos con IA para estudiantes y profesionales
Convierte ideas en texto a vídeos con subtítulos y música
Edita vídeos con subtítulos automáticos y detección de escenas
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.