Tres defectos que solo se veian llamando al modelo de verdad.
1. min(2) en los factores obligaba a inventar relleno. Con una dimension sin
cifras, MiniMax produjo "herramienta_de_seguimiento_actual=0 x canal=1" solo
para satisfacer la restriccion. Ahora los dos factores se exigen unicamente
cuando hay montoAnualMXN.
2. El modelo OMITE montoAnualMXN en vez de mandar null explicito, que es lo
natural para un LLM. Exigirlo presente quemaba los tres intentos del paso.
Ahora es .default(null) y la omision se tolera.
3. Sin confianza por factor, el modelo la metia dentro del nombre
("tasa_conversion (por_validar)=0.1"). Ahora es un campo.
Y el hallazgo que mas importa, porque es comercial y no de formato: el modelo
puede OMITIR un factor y aun asi cuadrar la aritmetica. En una corrida calculo
40 mensajes x 0.5 sin contestar x 52 semanas x 3,000 de utilidad POR CLIENTE =
3,120,000, asumiendo que cada mensaje sin responder es un cliente perdido. R5 lo
acepto porque los factores si multiplican al monto: R5 no puede ver lo que falta.
El ratio habria dicho "subcotizado" con el denominador inflado diez veces. Como
no se puede impedir que el modelo produzca estimaciones plausibles y erroneas, lo
que se hace es que el asesor las cache de un vistazo:
- R5b avisa cuando una cifra no tiene ni un factor confirmado.
- El anexo interno desglosa cada factor con su confianza, y alerta en rojo si el
valor descansa entero en estimaciones.
Ademas, el presupuesto de reintentos sube (5 en extraccion, 4 en los otros dos):
MiniMax se equivoca de array de vez en cuando con schemas anidados, y la
extraccion es el paso fundacional. Una corrida real necesito los 5.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <[email protected]>
El contrato se fuerza con el input_schema de la herramienta porque MiniMax no
soporta structured outputs. tool_choice no se envia: fijarlo solo en el reintento
le daria un prefijo distinto y se pagaria el contexto completo.
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