# Modelos y esfuerzo de razonamiento

Canonical: https://synthcrew.io/es/docs/models-thinking

## Antes de una solicitud [#antes-de-una-solicitud]

La lista de modelos se descubre a partir de la cuenta o proveedor configurado. Un nombre de modelo en la documentación no promete acceso para todas las cuentas. La disponibilidad, compatibilidad, permisos y saldo de IA disponible son comprobaciones distintas.

1. Abre el control de modelo en el cuadro de redacción o usa `/model`.
2. Busca en la lista disponible y selecciona un modelo.
3. Elige en el menú siguiente un esfuerzo de razonamiento admitido por ese modelo.
4. Comprueba la etiqueta del cuadro antes de enviar.

También puedes abrir directamente el esfuerzo de razonamiento con `/thinking`. Un mayor esfuerzo puede tardar más y consumir más saldo de IA; no certifica un diseño ni garantiza su finalización.

## Opciones ausentes u obsoletas [#opciones-ausentes-u-obsoletas]

Usa **Refresh available models** cuando corresponda. Si falla el descubrimiento, conserva el borrador y revisa la conexión o el estado de la cuenta. No pegues una clave API en el mensaje, no reenvíes repetidamente una solicitud ni supongas que la aplicación cambió de modelo.

Si un modelo ofrece menos ajustes de razonamiento que otro, selecciona entre los valores realmente admitidos. No deduzcas que una opción ausente está activada de forma invisible.

## Plan y permisos son independientes [#plan-y-permisos-son-independientes]

Cambiar el modelo o el esfuerzo de razonamiento no concede herramientas, no cambia los permisos de una ejecución activa ni aplica los cambios del candidato. Configura deliberadamente [Plan/Agent y permisos](/es/docs/agent) para la próxima solicitud.

El Client de cliente usa acceso a un servicio remoto gestionado por la empresa cuando está habilitado. No contiene las cuentas privadas de Codex del propietario. El soporte por correo del sitio web usa una configuración de servicio limitada e independiente, no el selector de modelos de ingeniería.

## Verificar el resultado [#verificar-el-resultado]

Lee la actividad, examina los resultados reales de las herramientas y verifica la geometría y los archivos del candidato antes de Apply. Una respuesta pulida de un modelo más potente también puede ser incorrecta. Al informar de un problema de modelo, incluye la etiqueta visible, el esfuerzo solicitado y el texto de error no sensible, no credenciales ni tokens originales del proveedor.