Letterly App
generalTranscripción de voz a texto para notas y mensajes
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.
Transcripción de voz a texto para notas y mensajes
Genera fórmulas de Excel y analiza hojas de cálculo sin escribir código
Editor de escritura larga para narradores
Convierte texto en memes con IA
Traducción de voz en tiempo real con voces sintéticas de IA
Framework open source de editor de texto enriquecido con extensiones
Motor de búsqueda y recuperación de IA open source y rápido
Convierte vídeo en animación 3D al instante con captura de movimiento
Extrae texto de imágenes con OCR
Busca y analiza vídeos con IA
RPG de texto con maestro de mazmorras y herramientas de creación de mundos con IA
Generador gratuito de efectos de sonido con IA a partir de texto
Navegador con IA agéntica que ejecuta acciones en tu nombre
Escucha artículos y PDFs en formato audio
Artículos SEO optimizados a partir de datos reales
Genera texto original para blogs, marketing y proyectos de escritura
Creación de anuncios con IA y optimización para conversiones
Crea animaciones CSS mediante descripciones en lenguaje natural
Generador y tester de expresiones regulares con IA
Asistente de IA con búsqueda web e integración de archivos
Crea contenido de blog optimizado para SEO con menos esfuerzo
Resume artículos, PDFs y vídeos al instante
Escribe y programa publicaciones para Twitter, LinkedIn y Threads
Genera vídeos cortos a partir de prompts de texto
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.