--- title: "Greptile Base, Plus o Apex: presupuesto de revisión de PR" canonical: https://wavect.io/es/blog/greptile-base-plus-apex-review-budget/ language: es description: "Elige la profundidad de Greptile según el riesgo. Compara créditos, reglas de monorepo, defectos confirmados y tiempo de revisión humana." image: "https://wavect.io/img/blog/headers/header_greptile-base-plus-apex-review-budget.png" --- [**Volver**](/es/blog/overview/) [![Kevin Riedl](/img/team/kevin.webp)](/es/team/kevin-riedl/) [Kevin Riedl](/es/team/kevin-riedl/) https://linkedin.com/in/wsdt 4 min de lectura · 8 de octubre de 2026 Última revisión 8 de octubre de 2026 [**Siguiente**](/es/blog/graphify-review-codebase-knowledge-graph/) # Greptile Base, Plus o Apex: presupuesto de revisión de PR Resumen Usa Base como punto de partida para cambios acotados, prueba Plus para comportamiento entre módulos y considera Apex para cambios de alto impacto. Presupuesta revisiones terminadas, incluidas repeticiones. El precio no demuestra qué nivel encuentra suficientes defectos adicionales en tu código. **Base de evidencia:** Documentación revisada el 8 de octubre de 2026. Esta es una guía de implementación investigada. El piloto se propone para tu equipo; no hemos ejecutado estas evaluaciones ni medido el rendimiento de los proveedores. ## ¿Qué nivel de Greptile debería usar un equipo? Empieza por las consecuencias de un defecto omitido. Un pequeño cambio de autorización puede merecer más atención que una refactorización mecánica grande. Proponemos Base para cambios acotados, Plus cuando la corrección cruza módulos y Apex cuando un error afecta a acceso, dinero, migraciones o recuperación. Valida esta regla con tus PR antes de automatizarla. El [anuncio de Greptile del 25 de septiembre de 2026](https://www.greptile.com/blog/introducing-plus-and-apex) incorporó Plus y Apex junto a Base. Su ejemplo muestra hallazgos de distinta profundidad en un cambio de Celestia. Es evidencia del proveedor sobre una capacidad, no una estimación independiente de detección de defectos en tu equipo. ## ¿Cuánto cuestan Base, Plus y Apex? La [página actual de precios de Greptile](https://www.greptile.com/pricing) indica Pro a 30 USD por usuario al mes, con 50 créditos por usuario y 1 USD por crédito adicional. Los créditos se consumen por revisión. Un PR con varias ejecuciones requiere varias partidas presupuestarias. | Nivel | Créditos por revisión | Uso propuesto en el piloto | | --- | --- | --- | | Base | 1 | Cambios acotados con pruebas de aceptación claras | | Plus | 3 | Comportamiento entre módulos o llamadas inciertas | | Apex | 10 | Cambios de alto impacto que necesitan más escrutinio | **Ejemplo para un usuario:** 30 revisiones Base, cinco Plus y dos Apex consumen 65 créditos. Con 50 incluidos, la factura modelada es 30 USD + 15 USD = 45 USD, antes de impuestos o ajustes contractuales. Revisar los 37 cambios con Apex consumiría 370 créditos y modelaría 350 USD. Son presupuestos ilustrativos, no facturas observadas ni alternativas de calidad equivalente. ## ¿Cómo afecta la configuración del monorepo? La [documentación de niveles de revisión](https://www.greptile.com/docs/code-review/review-tiers) incluye Auto, que cobra el nivel elegido, y configuración por directorio. Un PR que toca directorios con distintos niveles usa el más alto. La CLI ejecuta Base sin un parámetro de profundidad, con independencia del nivel configurado. T-Rex actualmente no es compatible con Plus, Apex ni Auto. Registra en el protocolo el nivel mostrado en cada revisión terminada, los directorios y el disparador. De lo contrario, una comparación “Base frente a Apex” puede comparar configuraciones distintas. No supongas que un ajuste de la interfaz también gobierna un piloto por CLI. La [referencia de facturación por asiento](https://www.greptile.com/docs/code-review-bot/billing-seats) asigna créditos al autor del PR, no a una bolsa común. Las revisiones completadas y repetidas cuentan para ese autor aunque las active otra persona. Calcula cada asiento antes de sumar la factura del equipo. ## ¿Cómo puedes comprobar si Apex compensa? Usa una muestra autorizada con cambios ordinarios, entre módulos y de alto impacto. Incluye PR limpios y PR con defectos confirmados de forma independiente. Fija el commit, el contexto y las instrucciones; ejecuta cada nivel desde el mismo estado. No reveles los defectos conocidos en el prompt. 1. Clasifica los hallazgos sin conocer el nivel y reproduce cada defecto. 2. Cuenta defectos útiles distintos, defectos conocidos omitidos y falsos positivos. Varios comentarios sobre un problema cuentan como un hallazgo. 3. Registra duración, créditos cobrados y minutos de validación humana. 4. Repite una parte para detectar variabilidad. Publica tamaño de muestra y exclusiones. 5. Compara hallazgos adicionales confirmados con coste y tiempo adicionales por grupo de riesgo. Una muestra histórica no mide la detección de todos los errores posibles. Solo conoces los defectos establecidos independientemente en ella. Un hallazgo convincente sigue sin confirmar mientras no se reproduzca. ## ¿Qué debe seguir revisando el equipo? Mantén invariantes de negocio, recuperación de migraciones y límites de permisos en revisión humana y pruebas ejecutables. Un revisor más profundo puede identificar dependencias; no decide si tu política de reembolso o contrato de aislamiento es correcto. Una revisión limpia no debe convertirse silenciosamente en autorización para publicar. Separa el coste por PR aceptado del coste por defecto adicional confirmado. El primero mide operación; el segundo ayuda a asignar presupuesto. Si Apex produce más comentarios sin nuevos defectos confirmados en un grupo, investígalo antes de ampliar su uso. ## ¿Muchas modificaciones de archivos justifican Apex? No automáticamente. Greptile recomienda Apex para PR grandes y dirigidos a producción, pero el número de archivos es solo un indicador. Una renombración generada y una comprobación de propietario de tres líneas tienen consecuencias distintas. Combina reglas de ruta y riesgo, y ajústalas con el piloto. ## ¿Cuándo conviene adoptar niveles más profundos? Donde los nuevos hallazgos confirmados justifiquen créditos y demora. Conserva vías más baratas si ofrecen evidencia suficiente. Lleva tu muestra, etiquetas de defectos y reglas de escalado a [una conversación sobre el piloto de revisión](/es/contact/) cuando la decisión pendiente sea evaluar tu código. [Descarga el protocolo de piloto propuesto en JSON. Contiene casos de aceptación y campos de resultado vacíos, no resultados medidos.](/downloads/greptile-base-plus-apex-review-budget-pilot.json) ## Guías de implementación relacionadas [Review de Graphify 2026: ¿Merece la pena un grafo de conocimiento del código?](/es/blog/graphify-review-codebase-knowledge-graph/). [Canary AI QA: medir defectos, no puntos de benchmark](/es/blog/canary-ai-qa-defect-detection/). ## Fuentes verificadas - [Greptile: Plus & Apex](https://www.greptile.com/blog/introducing-plus-and-apex) - [Greptile Pro](https://www.greptile.com/pricing) - [Greptile: Base, Plus, Apex & Auto](https://www.greptile.com/docs/code-review/review-tiers) - [Greptile: Billing & Seats](https://www.greptile.com/docs/code-review-bot/billing-seats) **Independencia y marcas:** Wavect publica esta página y es también un proveedor, así que tenemos un interés comercial en ella. No estamos afiliados a las demás empresas nombradas aquí, no contamos con su respaldo y no somos socios suyos, y todos los nombres de empresa, marcas y marcas registradas de terceros pertenecen a sus respectivos titulares. Las afirmaciones sobre otros proveedores proceden de fuentes públicamente accesibles, sobre todo de sus propias páginas publicadas, en la fecha de revisión indicada en esta página, y pueden haber cambiado desde entonces. Verifícalas directamente antes de decidir. Esta página se ha redactado según nuestro leal saber y entender, con la intención de mantenernos objetivos. Si crees que algo aquí es inexacto o injusto, escríbenos y lo corregimos: [office@wavect.io](mailto:office@wavect.io) QA y preparación para producción ## Continúa por este clúster Pruebas, auditorías, mantenimiento y hardening para software fiable. [Empieza por el artículo fundamental**QA para Código Generado por IA**](/es/blog/qa-for-ai-generated-code/) - [Arga Labs vs Archal: pruebas de integración con estado](/es/blog/arga-vs-archal-agent-integration-testing/) - [Canary AI QA: medir defectos, no puntos de benchmark](/es/blog/canary-ai-qa-defect-detection/) - [Cua para QA de escritorio: del navegador a la app nativa](/es/blog/cua-desktop-qa-browser-native-workflow/) - [Browser Use vs Playwright: Verificar acciones tras un timeout](/es/blog/browser-use-vs-playwright-authenticated-workflow/) - [ChatGPT Dots + GitHub: Del reporte de error al PR revisado](/es/blog/chatgpt-dots-github-bug-triage/) [**Volver**](/es/blog/overview/) [![Kevin Riedl](/img/team/kevin.webp)](/es/team/kevin-riedl/) [Kevin Riedl](/es/team/kevin-riedl/) https://linkedin.com/in/wsdt 4 min de lectura · 8 de octubre de 2026 Última revisión 8 de octubre de 2026 [**Siguiente**](/es/blog/graphify-review-codebase-knowledge-graph/) ## Structured Data ```json { 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