Presentamos GreenPT Code: modelos de código para agentes

Acabamos de lanzar GreenPT Code: un conjunto de modelos de IA de pesos abiertos especializados en desarrollo de software, servidos desde una sola API compatible con OpenAI sobre infraestructura europea sostenible.

GreenPT Code ofrece a los agentes de programación cuatro modelos de pesos abiertos, desde glm-5.2, con 1M de tokens de contexto, hasta un eficiente modelo de mezcla de expertos (Mixture-of-Experts) de 35B. Todos funcionan con energía renovable en la UE, no entrenamos modelos con tu código y cada solicitud informa de su CO₂.

Te contamos por qué lo hemos creado.

Los agentes de programación merecen algo mejor por defecto

Los asistentes de programación con IA se han convertido, casi sin hacer ruido, en la carga de IA más pesada de la mayoría de los equipos. Un agente que trabaja en una refactorización no envía un prompt, envía cientos: pasos de planificación, llamadas a herramientas, ediciones de archivos, ejecuciones de pruebas. Cada una de esas solicitudes acaba en una GPU en algún lugar.

Para la mayoría de los equipos, ese “algún lugar” es un modelo propietario en un centro de datos de Estados Unidos, entrenado con vete a saber qué y con tu código como posible material de entrenamiento.

Creemos que se puede tener esa capacidad sin pagar ese precio. Los mejores modelos de pesos abiertos para programar ya están a la altura: planifican en varios pasos, llaman a herramientas con fiabilidad y editan muchos archivos a la vez. Faltaba un sitio donde ejecutarlos que se tomara en serio la privacidad y la energía.

Cuatro modelos abiertos, una sola API

No entrenamos modelos secretos. Todos los modelos de GreenPT Code son de pesos abiertos y los alojamos nosotros mismos en centros de datos verdes de la UE:

Modelo	Creador	Contexto	Ideal para
glm-5.2	z.ai	1M	Nuestro modelo insignia. Ingeniería con agentes en tareas largas
kimi-k2.7-code	Moonshot AI	256K	Razonar sobre bases de código enteras, MoE de 1T
qwen3.6-35b-a3b	Qwen (Alibaba)	256K	Eficiencia: 3B de 35B parámetros activos
minimax-m2.5	MiniMax	200K	Programar con agentes con poco presupuesto

Empieza con glm-5.2. Es la opción que recomendamos por defecto para asistentes de programación con IA: llamadas a herramientas fiables, planificación en varios pasos y refactorización de varios archivos en bases de código grandes, con una ventana de contexto que le permite razonar sobre un repositorio entero de una sola pasada.

Los diseños de mezcla de expertos también importan para la sostenibilidad. qwen3.6-35b-a3b solo activa 3B de sus 35B parámetros por solicitud, así que hace el trabajo de un modelo denso mucho mayor con una fracción del cómputo y de la energía.

Conecta tu agente con tres valores

GreenPT Code es compatible con OpenAI, así que cualquier herramienta que admita un endpoint personalizado funciona sin cambios:

Base URL:  https://api.greenpt.ai/v1
API key:   GREENPT_API_KEY
Model:     glm-5.2

Hemos escrito guías paso a paso para OpenCode, Cline, Aider, Kilo Code, Claude Code y Codex CLI. Cursor, GitHub Copilot BYOK, Continue y herramientas similares se conectan con los mismos tres valores.

Sostenible porque lo medimos, no porque lo digamos

Las solicitudes se procesan en Europa, en centros de datos verdes con un PUE de 1,25 y un WUE de 0,25, muy por debajo de la media del sector. Y como es fácil decir que algo es “verde”, informamos del CO₂ y del consumo de energía de cada llamada a la API, para que veas exactamente lo que consume tu agente.

La privacidad recibe el mismo trato que la sostenibilidad: tu código se procesa íntegramente dentro de la UE, con pleno cumplimiento del RGPD y acuerdos de encargo del tratamiento bajo petición. Nunca entrenamos modelos con tu código ni con tus conversaciones. No es una opción que tengas que desactivar. Nunca.

Reduce lo que emite tu agente

Alojar modelos eficientes es la mitad de la ecuación. La otra mitad es que los agentes emitan menos desde el principio, porque cada token que tu agente no genera es coste, latencia y energía que te ahorras.

Por eso GreenPT Code se combina con nuestras skills de código abierto para agentes:

• Honey recorta código y texto a la vez: alrededor de un 49 % menos de tokens de código con el 98 % de la calidad de referencia.
• Ponytail escribe código mínimo, con YAGNI por delante: alrededor de un 54 % menos de código para la misma tarea.
• Caveman mantiene el trabajo y prescinde de las palabras: alrededor de un 75 % menos de tokens de salida.

Modelos eficientes, con energía renovable, que generan menos tokens. Los ahorros se acumulan.

Pruébalo

Empieza tu prueba gratis de 14 días. Crea tu cuenta, apunta tu agente de programación al endpoint de arriba y tendrás modelos abiertos funcionando con energía 100 % renovable.

Encontrarás las especificaciones completas de los modelos y las guías de configuración en la documentación de programación.