# Mi stack de AI coding en 2026: Mejor calidad/precio ahorrativo y competitivo🥳️ > Source: > Published: 2026-07-27 06:43:40+00:00 No pago $20/mes por Copilot. No tengo un Mac. Uso Linux Mint con un agente open-source, una API que cuesta céntimos y una terminal TUI. Este es mi setup real, lo bueno y lo que no te cuentan. Mira, te voy a ser sincero. Cuando empecé a usar AI para programar probé de todo: Copilot, Cursor, Codeium, Continue... y cada uno tenía algo que no me cerraba. O era caro, o me ataba a un editor, o mandaba mi código a un servidor que no controlaba. Así que hice lo que haría cualquier developer cabezón: monté mi propio stack. Llevo unos meses con esta configuración y —spoiler— no he vuelto a abrir VSCode. Aquí te cuento qué uso, por qué, y lo que me costó que funcionara bien. ``` Linux Mint 22 ← SO base (porque funciona y no da guerra) └─ Hermes Agent TUI ← Agente open-source de Nous Research ├─ DeepSeek V4 Pro API ← El cerebro (1M contexto, $0.43/M tokens) ├─ Gemini API (free) ← Búsquedas y consultas web └─ Terminal (Alacritty) ← Donde vivo el 90% del tiempo ``` Tres piezas. Sin IDEs de pago. Sin lock-in. Sin depender de que OpenAI no suba precios otra vez. He probado los tres. Mi razonamiento: | DeepSeek V4 Pro | Claude Sonnet | GPT-4o | | |---|---|---|---| | Precio (1M tokens in) | $0.43 | $3.00 | $2.50 | | Ventana de contexto | 1M tokens | 200K | 128K | | Calidad de código | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | Razonamiento largo | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | **DeepSeek me da el 85-90% de la calidad de Claude por el 15% del precio.** Para el 90% de las tareas diarias —refactorizar, debuggear, generar boilerplate, explicar código— la diferencia no se nota. Cuando necesito razonamiento ultra-profundo para algo muy complejo, cambio a Claude. Pero son momentos puntuales. El día a día es DeepSeek. 💡 El dato que nadie dice:Con DeepSeek V4 Pro gasto ~$5-8 al MES programando 4-6 horas al día. Con Claude o GPT estaría en $40-60. La diferencia paga mi VPS. [Hermes Agent](https://github.com/NousResearch/hermes-agent) es un agente open-source (MIT) de Nous Research. 219K estrellas en GitHub, actualizaciones casi semanales. **No es un plugin de IDE.** Es un agente que vive en tu terminal con su propio runtime, persistencia entre sesiones, y capacidad de aprender de lo que hace. Tiene: La magia real es que **no tengo que cambiar de ventana.** Estoy en la terminal, hablo con Hermes, me genera código, lo ejecuto, itero. Sin fricción. Sin mouse. Y como corre en TUI (terminal UI), funciona igual en mi Linux Mint que en un servidor headless por SSH. Para búsquedas web, documentación actualizada, y consultas rápidas, uso la API gratuita de Gemini. Con sus límites generosos (15 RPM, 250K TPM en tier gratuito) me sobra para: No pago un céntimo por esto. Y como Hermes maneja el routing entre DeepSeek (razonamiento) y Gemini (búsqueda), ni me entero de qué modelo está respondiendo. ``` 09:00 — Abro Alacritty. Hermes ya está corriendo (lo dejo en tmux). 09:01 — "Hermes, mira el PR #47 del repo X, revisa si rompe algo" 09:15 — Me señala 3 problemas, genera los tests, aplica los fixes 11:30 — "Necesito un script que procese 200 PDFs y extraiga metadatos" 11:32 — Me da un script en Python con type hints, tests y manejo de errores 14:00 — "¿Cuál es la forma correcta de usar X en la versión 3.2?" 14:01 — Gemini busca la doc, DeepSeek me explica con ejemplos 17:00 — Cierro. No he abierto el navegador para buscar docs en todo el día. ``` No es magia. A veces se equivoca. A veces tengo que iterar 3-4 veces. Pero la latencia mental de "salir del flujo → buscar → leer → volver" ha desaparecido. Este setup tiene aristas. Si vienes de Cursor o Copilot, te va a chocar: **No hay autocompletado inline.** Hermes no te sugiere la siguiente línea mientras escribes. Es un agente conversacional, no un predictor de texto. Para mí es preferible (menos distracción), pero si dependes del tab-completion, lo echarás de menos. **La curva inicial existe.** Configurar Hermes, elegir proveedor, ajustar el prompt del sistema, crear tus skills... las primeras 2-3 horas son de "esto no funciona". Luego vuela. **Necesitas saber lo que haces.** Si no entiendes el código que genera, esto es peligroso. No es un "vibe coding tool" para no-programadores. Es un copiloto para gente que ya pilota. **DeepSeek a veces alucina más que Claude.** En tareas muy específicas (librerías niche, APIs poco documentadas) es mejor validar con Gemini o hacer una segunda pasada. | Concepto | Coste mensual | |---|---| | DeepSeek V4 Pro API | ~$6-8 | | Gemini API | $0 (free tier) | | Hermes Agent | $0 (MIT license) | | Linux Mint | $0 | | VPS (opcional, para 24/7) | $5 | Total | $6-13/mes | Podría ser incluso $0 si usara un modelo local con Ollama. Pero DeepSeek me da mejor calidad-precio que cualquier modelo que quepa en mi GPU. Para mí, sí. Y no es solo por el ahorro. Es por **control**. Sé exactamente qué modelo procesa mi código. Sé a dónde van mis datos. No dependo de que una startup cierre o suba precios. Si mañana sale un modelo mejor, cambio la API key y sigo. Es por **flujo**. No salgo de la terminal. No cambio de ventana. El agente está ahí, en una tmux session, esperando. Es por **principio**. Prefiero herramientas open-source que pueda inspeccionar, modificar y mejorar. Aunque no lo haga, saber que *puedo* cambia mi relación con la herramienta. ``` # 1. Instala Hermes Agent curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash # 2. Configura DeepSeek como proveedor hermes config set provider deepseek hermes config set model deepseek-v4-pro hermes config set api.key tu-api-key # 3. (Opcional) Añade Gemini para búsquedas hermes tools install gemini-search hermes config set gemini.api.key tu-api-key # 4. Arranca hermes tui ``` Y ya está. Sin plugins. Sin configuraciones de 200 líneas. Sin dependencias raras. ¿Qué stack usas para programar con AI? ¿Eres team IDE (Cursor/Copilot) o team terminal/agente? Me interesa de verdad saber qué combinaciones está probando la gente. Y si tienes algún truco para ahorrar en APIs sin sacrificar calidad... soy todo oídos. 👇