switchbox-llm
Aplicación web local para chatear con LLMs y comparar respuestas lado a lado hasta cuatro modelos simultáneamente. Soporta múltiples proveedores y generación de imágenes.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 12:06 · upstream 27 sept 2026, 12:02 · release sin release detectada
Qué es switchbox-llm
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Switchbox-llm es una aplicación web local diseñada para interactuar con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y comparar sus respuestas en paralelo. Permite enviar un mensaje a hasta cuatro modelos simultáneamente, cada uno en su propio panel con prompts del sistema y configuraciones independientes. La interfaz muestra el flujo de texto en tiempo real y facilita la comparación directa de velocidad, tokens y costes entre diferentes proveedores.
Integra soporte nativo para múltiples proveedores como OpenAI, Anthropic, Google y Ollama, además de endpoints compatibles con OpenAI. Incluye capacidades avanzadas como generación de imágenes, búsqueda web mediante Tavily o Brave, y herramientas integradas como sandbox de JavaScript y gestión de memoria. El historial se almacena en SQLite a través de repolayer, permitiendo búsquedas y exportación a Markdown o HTML.
La aplicación gestiona perfiles reutilizables con instrucciones personalizadas y límites de herramientas, así como espacios de trabajo para manipulación de archivos locales. Ofrece estadísticas detalladas de uso por modelo y permite configurar políticas de ejecución automática o interactiva para las herramientas. Es ideal para análisis comparativo y desarrollo local sin depender de servicios en la nube.
- Comparar respuestas de diferentes modelos para elegir la mejor opción
- Generación y edición de imágenes mediante paneles dedicados
- Análisis de código con sandbox de JavaScript y gestión de archivos locales
- Investigación asistida con búsqueda web integrada y memoria contextual
- Comparación lado a lado hasta cuatro modelos simultáneos
- Soporte nativo para múltiples proveedores (OpenAI, Ollama, etc.)
- Gestión de costes y tokens con estadísticas en tiempo real
- Generación de imágenes integrada sin necesidad de paneles separados
- La generación de imágenes no se transmite en flujo, sino que aparece completa al finalizar
- Los modelos locales suelen rechazar definiciones de herramientas y requieren reintentos sin ellas temporalmente
- El coste solo se reporta para OpenRouter en modelos de imagen
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Node.js 22.18 o superior. Instalar dependencias con npm, copiar .env.example y configurar claves API. Servidor API en puerto 8787 y app en 5173. Asegurar permisos de escritura para SQLite y directorio de workspaces.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
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