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# Union Alpha pasó a llamarse Pareto: cómo configurarlo y cuánto cuesta
> La vista previa gratuita de Union Alpha pasó a llamarse Unbiased Pareto. Aquí tienes la configuración actual en OpenCode, los precios de pago, quién lo desarrolla, la evidencia de rendimiento y las salvedades de su política de datos.
By BIG CHANGE Editorial
Published: 2026-09-23T01:58:47.347Z
Updated: 2026-09-23T03:38:43.633Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/union-alpha-pareto-setup-cost-performance
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. Illustration of one setup workspace: a laptop and key beside a routed connection. It does not show a completed setup or result.
Union Alpha ya no es un modelo gratuito y anónimo. OpenRouter identifica ahora como Pareto, un modelo compuesto de pago de Unbiased, el lanzamiento discreto del 16 de septiembre. La antigua `stealth/union-alpha` ficha ha dejado de estar disponible; el modelo activo de OpenRouter es `unbiased/pareto`.
Para usar Pareto hoy necesitas su identificador de modelo y sus precios actuales. Al evaluar las afirmaciones sobre su rendimiento, también hay que distinguir el servicio de pago de la vista previa gratuita anterior.
## El gran cambio
- **Qué cambió:** Union Alpha ha pasado a ser un servicio de pago que ejecuta varios modelos subyacentes para una misma solicitud y devuelve una respuesta sintetizada. El operador de Pareto puede cambiar esa combinación sin modificar el nombre público del modelo.
- **Por qué importa:** Los desarrolladores obtienen un endpoint y una factura, pero la identidad del modelo, la latencia, el tratamiento de datos y la calidad de las respuestas dependen del servicio compuesto, no de un punto de control fijo.
- **Qué observar:** La vista previa gratuita de Union Alpha se convirtió en un producto de pago en cuestión de días. Comprueba el identificador del modelo activo y las condiciones vigentes: una ficha publicada sin anuncio, un gráfico de lanzamiento o una prueba en vídeo pueden describir una etapa anterior del servicio.
## Configura Pareto en OpenCode a través de OpenRouter
Puedes usar Pareto en OpenCode si conectas una cuenta de OpenRouter. [La ficha de Pareto en OpenRouter](https://openrouter.ai/unbiased/pareto) especifica una ventana de contexto de 262.144 tokens, entrada de texto e imágenes y salida de texto.
1. Instala [OpenCode](https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/opencode-integration). En una terminal Bash, ejecuta los comandos siguientes; quienes usan Windows pueden seguir las opciones de instalación enlazadas.
2. Crea una cuenta y una clave de API de OpenRouter y añade créditos conforme a las condiciones de facturación vigentes. El periodo gratuito de Union Alpha ya terminó.
3. En OpenCode, ejecuta `/connect`, selecciona **OpenRouter** y pega la clave cuando se solicite. OpenCode guarda las credenciales del proveedor en su archivo local de autenticación.
4. Ejecuta `/models` y selecciona `unbiased/pareto`. El identificador anterior de `stealth/union-alpha` ya es histórico.
5. Pídele que explique un archivo antes de solicitar cambios. Contrasta la explicación con el código; después, aprueba un cambio pequeño, revisa el diff y ejecuta las pruebas del proyecto. Consulta el registro de actividad de OpenRouter para ver el uso de tokens y el coste.
`curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash`
`cd /path/to/your/project`
`opencode`
Si Pareto no aparece en el selector, añádelo a `opencode.json` de tu proyecto y reinicia OpenCode:
`{"model":"openrouter/unbiased/pareto","provider":{"openrouter":{"models":{"unbiased/pareto":{}}}}}`
El prefijo `openrouter/` debe formar parte del nombre de modelo configurado en OpenCode. La API de OpenRouter utiliza la cadena de modelo `unbiased/pareto` en la configuración. Esta guía sigue la documentación actual; no ejecutamos una solicitud de pago para este artículo.
### Conéctate directamente a Unbiased
Unbiased también ofrece Pareto mediante su propia beta privada revisada. Su [archivo oficial de configuración](https://unbiased.ai/start/agent.md) indica que las cuentas nuevas se aprueban manualmente y funcionan con créditos prepagados. La dirección base de la API pública es `https://api.unbiased.ai/v1`; el nombre del modelo es `pareto`. El acceso para evaluación directa no autoriza por sí solo el uso comercial o en producción, que requiere un acuerdo escrito aparte.
Tras la aprobación y la emisión de la clave, un cliente compatible con OpenAI puede usar estos parámetros:
`export UNBIASED_API_KEY="your-key-from-the-platform"`
`curl https://api.unbiased.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $UNBIASED_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"pareto","messages":[{"role":"user","content":"Reply with one sentence."}]}'`
Guarda la clave en una variable de entorno o en el llavero del sistema operativo, nunca en un repositorio. La documentación indica que `GET /v1/models` actualmente devuelve 404, por lo que los clientes que exigen descubrir modelos necesitan `pareto` configurado explícitamente. Unbiased también publica un instalador para macOS, pero los parámetros del endpoint anteriores sirven con cualquier cliente compatible.
## Quién creó Union Alpha
La ficha archivada de OpenRouter dice que Union Alpha fue desarrollado y operado por Unbiased y que luego se presentó como Pareto. OpenRouter dirigía las solicitudes de la vista previa; no era su desarrollador ni su proveedor.
[Unbiased](https://unbiased.ai/about/) es la plataforma de producto de Circuit & Chisel, Inc. La empresa identifica a Louis Amira como cofundador y director ejecutivo, y a David Noël-Romas como cofundador y director de tecnología; afirma que ambos trabajaron antes en Stripe.
Pareto se describe como un modelo combinado. Varios modelos de lenguaje se ejecutan en paralelo y sus resultados se sintetizan en una sola respuesta. La empresa revela una combinación de modelos punteros y abiertos, pero no publica una lista fija de integrantes. Sus condiciones permiten cambiar la composición subyacente sin aviso si la funcionalidad no se reduce de manera sustancial. Entre los subencargados de inferencia enumerados figuran Anthropic, OpenAI y xAI; esa lista identifica a los procesadores de datos, no los modelos exactos usados en cada solicitud.
## Precios actuales y puntuaciones publicadas
Las tarifas de Pareto de la [entrada sin caché y de salida](https://unbiased.ai/pricing/) son inferiores a las de los dos modelos punteros elegidos como referencia en la tabla de puntuaciones de Unbiased. Son tarifas de API en dólares estadounidenses por millón de tokens; las suscripciones y las cuotas incluidas se contabilizan por separado. La comparación usa [las tarifas de Anthropic Fable 5.1](https://www.anthropic.com/claude/fable) y [las tarifas de GPT-6 Astra Standard de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) para solicitudes de hasta 272.000 tokens de entrada.
| Modelo | Entrada | Entrada en caché | Salida |
| --- | --- | --- | --- |
| Pareto 26.9 | $2.50 | $0.25 | $7.50 |
| Claude Fable 5.1 | $10.00 | $0.25 | $50.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
La página pública de precios de Unbiased también anuncia suscripciones personales de 10 y 100 dólares con uso incluido, mientras que sus preguntas frecuentes describen el acceso actual como un servicio de pago por uso, prepagado y sujeto a revisión. Por eso, la plataforma es el lugar donde confirmar qué plan se ofrece realmente a una cuenta nueva.
La [ficha del modelo Pareto 26.9](https://unbiased.ai/model-card/) publica estas puntuaciones declaradas por el vendedor sin indicar el coste por tarea ni los ajustes de esfuerzo para este conjunto de pruebas.
| Prueba comparativa | Pareto 26.9 | Fable 5.1 | GPT-6 Astra |
| --- | --- | --- | --- |
| DeepSWE | 74 | 67 | 74 |
| Terminal-Bench 4.0 | 51 | 56 | 58 |
| MMMU-Pro | 78 | 81 | 87 |
| HLE, sin herramientas | 49 | 55 | 54 |
| ArXivMath | 88 | 72 | 91 |
Pareto iguala a Astra en DeepSWE y queda por detrás en las demás pruebas. Supera a Fable en DeepSWE y ArXivMath. Fable lidera en HLE; Astra encabeza las filas restantes o empata.
Por separado, la ficha informa de una prueba preliminar de 30 tareas de DeepSWE transcrita de una captura del 21 de septiembre:
| Ejecución informada | Puntuación | Coste medio por tarea |
| --- | --- | --- |
| Pareto 26.9, 20 de septiembre | 70 % | $0.29 |
| Claude Fable 5, 15 de agosto | 70 % | $13.50 |
| GPT-5.6 Sol, 15 de agosto | 60 % | $0.52 |
La página califica estas ejecuciones como no validadas; tanto el método de cálculo de costes como los denominadores aún requieren confirmación. Los modelos comparadores son históricos. Los 0,29 dólares de esta prueba corresponden al resultado del 70 %, nunca a la cifra principal del 74 %.
## Qué muestra el gráfico original de DeepSWE
El gráfico que aparece [al minuto 1 del vídeo de Chase AI del 17 de septiembre sobre Union Alpha](https://www.youtube.com/watch?v=2Gu21Y4hgd8&t=60s) procede de [la publicación del 16 de septiembre de Alex Atallah, cofundador de OpenRouter](https://x.com/alexatallah/status/2100243109401469062). Sitúa la estrella dorada de Union Alpha en torno al 73 % en DeepSWE, entre los resultados de modelos punteros. La estrella lleva la etiqueta «precio previsto» y no muestra junto a ella un coste ni una puntuación exactos. El eje horizontal está invertido: sus marcas descienden de 10 a 5 y a 0 dólares de izquierda a derecha.
[Abre el gráfico original de 1872 × 1190 píxeles](https://pbs.twimg.com/media/HSWPLHjXYAA3p7D?format=webp&name=large) si las etiquetas se ven demasiado pequeñas en el teléfono. Esta captura del 16 de septiembre recoge el posicionamiento de lanzamiento de la vista previa gratuita. No mide el coste actual por tarea de Pareto 26.9, ahora de pago, y es independiente de los resultados actuales de la ficha del modelo anteriores.
## Qué muestran las pruebas de vista previa de Chase AI
El vídeo de Chase AI del 17 de septiembre, [«Union Alpha es una locura»](https://www.youtube.com/watch?v=2Gu21Y4hgd8), documenta pruebas de la vista previa gratuita. El creador prefirió Opus 5 para una página sencilla de un hotel y dio una ligera ventaja a Astra en una página más detallada. Union Alpha falló repetidamente en una tarea de juego al estilo Fortnite, pero después de reiniciar la sesión completó un juego de carreras más sencillo; el creador consideró que ese resultado era similar al de Astra.
La prueba de diseño de movimiento dependía de una habilidad externa y un servidor MCP, así que evaluaba una cadena de herramientas más amplia. El creador también informó de un 100 % en una prueba de recuperación de ocho elementos clave y 128 K, y de un 99,6 % en su versión modificada de 200 K. No repetimos esas solicitudes, no inspeccionamos sus evaluadores ni probamos si Pareto 26.9 se comporta de la misma manera.
## Revisa las condiciones de datos antes de enviar código privado
Los [términos](https://unbiased.ai/terms/) de Circuit & Chisel dicen que el contenido de los clientes se conserva solo durante el tiempo necesario para procesar las solicitudes, con excepciones por requisitos legales y hasta 30 días para prevenir abusos o supervisar la seguridad. Para entrenar modelos se requiere consentimiento explícito por escrito. La política de datos específica de Pareto, en la misma página, no publica el periodo de conservación de las solicitudes y respuestas sin procesar; indica que el compromiso aplicable a cada miembro se comunicará antes de incorporarlo.
Esa discrepancia merece una respuesta por escrito antes de que un equipo envíe código fuente confidencial. Las solicitudes a Pareto pueden pasar por la infraestructura de Circuit & Chisel y por subencargados de inferencia declarados. Empieza con material que puedas compartir sin riesgo y obtén después las condiciones de conservación y uso en producción que se aplican a la cuenta.
## Sources
- [Ficha histórica de Union Alpha](https://openrouter.ai/stealth/union-alpha) — OpenRouter identifica el antiguo modelo sigiloso gratuito como Pareto, de Unbiased; aclara que solo dirigía las solicitudes y remite al modelo activo de pago. También registra el contexto y las modalidades de la vista previa.
- [Precios de la API y proveedores de Pareto](https://openrouter.ai/unbiased/pareto) — Identificador actual del modelo en OpenRouter, tarifas por token, longitud del contexto, máximo de salida, modalidades y compatibilidad con llamadas a funciones. Se comprobaron los datos dinámicos de disponibilidad y velocidad, pero se omitieron.
- [OpenRouter: integración con OpenCode](https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/opencode-integration) — Instrucciones oficiales para instalar OpenCode, conectar una clave de OpenRouter y elegir un modelo con los comandos interactivos.
- [Instrucciones de configuración de Pareto para un agente](https://unbiased.ai/start/agent.md) — Dirección base de la API directa, nombre del modelo, aprobación para la beta privada, acceso prepagado, gestión de claves, solicitud de verificación, límites de uso en producción y endpoint de lista de modelos actualmente inexistente. El artículo no afirma que hayamos ejecutado estos pasos.
- [Acerca de Unbiased](https://unbiased.ai/about/) — Identifica Unbiased como producto de Circuit & Chisel y nombra a los fundadores Louis Amira y David Noël-Romas. El sitio de la empresa indica sus cargos de director ejecutivo y director de tecnología, y su trayectoria en Stripe.
- [Cómo se genera una respuesta de Pareto](https://unbiased.ai/how/) — Explicación del proveedor sobre el mecanismo de combinación paralela de modelos, las tarifas vigentes y las pérdidas reconocidas en las pruebas comparativas. La lista de modelos subyacentes sigue sin publicarse.
- [Ficha del modelo Pareto 26.9](https://unbiased.ai/model-card/) — Tabla de puntuaciones del vendedor en cinco pruebas, precios por token y una comparación preliminar aparte del coste de 30 tareas de DeepSWE. El artículo no atribuye a la puntuación de 74 de la tabla el coste de 0,29 dólares de la prueba separada.
- [Planes y precios de la API de Unbiased](https://unbiased.ai/pricing/) — Tarifas actuales de pago por uso, suscripciones personales anunciadas, facturación prepagada y aprobación manual. La guía señala que la descripción de los planes difiere de cómo las preguntas frecuentes describen el acceso actual.
- [Condiciones de Circuit & Chisel, política de datos y subencargados](https://unbiased.ai/terms/) — Entidad legal, composición variable de modelos, condiciones de uso del contenido, declaraciones de conservación y subencargados de inferencia. El artículo destaca la discrepancia sin resolver entre la excepción general de 30 días y el periodo no publicado para el contenido sin procesar específico de Pareto.
- [Alex Atallah: gráfico de DeepSWE de Union Alpha](https://x.com/alexatallah/status/2100243109401469062) — Fuente original del gráfico insertado sin cambios que aparece en el vídeo. El gráfico etiqueta Union Alpha con un precio previsto y no da las coordenadas exactas de la estrella; el eje de costes desciende de izquierda a derecha.
- [Union Alpha es una locura](https://www.youtube.com/watch?v=2Gu21Y4hgd8) — Demostración de vista previa de Chase AI, de 12 minutos y 3 segundos. Los subtítulos completos se asociaron con marcas de tiempo; las valoraciones subjetivas del diseño, los fallos y las puntuaciones de recuperación obtenidas por el propio creador se atribuyen a este.
- [Documentación del modelo GPT-6 Astra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) — Tarifas oficiales de entrada estándar para contextos cortos, entrada en caché y salida, utilizadas en la tabla de precios unitarios.
- [Claude Fable 5.1](https://www.anthropic.com/claude/fable) — Tarifas oficiales de entrada, lectura de caché y salida de Fable 5.1 utilizadas en la tabla de precios unitarios.
- [Empresa y fundadores de Circuit & Chisel](https://circuitandchisel.com/) — Fuente de la empresa para identificar a Louis Amira como director ejecutivo, a David Noël-Romas como director de tecnología, su trayectoria en Stripe y la combinación de modelos punteros y abiertos.
- [Preguntas frecuentes sobre acceso y facturación de Unbiased](https://unbiased.ai/faq/) — Describe el acceso actual como créditos prepagados sujetos a aprobación manual. Debe leerse junto con la página de precios, que también anuncia suscripciones personales.
- [Configuración de modelos en OpenCode](https://opencode.ai/docs/models/) — Documenta el formato de proveedor y modelo usado para configurar el predeterminado. Junto con la guía del proveedor, respalda el ejemplo de configuración de OpenRouter y Pareto.
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