Las 9 mejores alternativas a Cassidy AI en 2026

Por qué los equipos empiezan a buscar una alternativa a Cassidy

Me dedico a construir integraciones. Lo que significa que gran parte de mi tiempo se va en plataformas de agentes de otras personas, averiguando qué pasa una vez que termina la demo. Cassidy hace demos preciosas. La página de inicio la vende como "Build AI Agents that operate like your team", y la tesis que hay detrás, "The people closest to the work should be the ones automating it", es una con la que estoy de acuerdo. Es más abajo, en la práctica, donde se acumulan todos los problemas con los que se topa la gente.

No puedes ponerle precio antes de comprarla

Ni un solo símbolo de dólar aparece en la página de precios de Cassidy. La tarjeta Starter enumera 3 puestos, 1 espacio de trabajo, 10.000 créditos de IA al mes y 30.000 páginas de almacenamiento. Business simplemente dice "Custom" en cada fila, con un botón "Book demo" al lado. Enterprise ni siquiera es una columna, solo aparece en las preguntas frecuentes y dentro de la documentación de gestión de planes.

La única cifra en dólares que aparece en todo el material de Cassidy es un accidente. Una captura de pantalla incrustada en esa misma página de gestión de planes muestra un checkout de Stripe que dice "Subscribe to Cassidy Starter Plan, $79.00 per month". Así que un número real sí existe, solo que vive dentro de un artículo de soporte y no en la página construida para responder a esa pregunta.

He tirado de ese hilo hasta el final en un desglose independiente de precios de Cassidy AI, así que aquí lo dejo breve.

Cassidy es sincera sobre el motivo. Su explicación de los créditos dice: "Rather than charging per individual credit, our pricing model factors in seats, features, support, and other benefits." Como estrategia de ventas es defendible. Es complicado para quien tiene que poner un número en una línea de presupuesto antes de conseguir la aprobación para comprar.

Los créditos se miden por tokens, así que la misma tarea cuesta cantidades distintas

Esta es la parte que te muerde después. Según la documentación de gestión de créditos de Cassidy: "Each call processes input tokens... and generates output tokens... The number of tokens determines how many credits are consumed." Los rangos publicados: un chat con el agente entre 1 y 30 créditos, una ejecución de flujo de trabajo entre 1 y 100, y los modelos premium en torno a 5 veces el estándar.

Fíjate en lo que esto le hace a tus instintos. Para gastar menos, le das menos contexto al modelo, y Cassidy lo dice directamente, aconsejando a los equipos "limit the amount of Knowledge Base context pulled into each interaction". Para un agente de soporte, sin embargo, el contexto es la precisión. Así que te empujan a empeorar las respuestas solo para reducir la factura.

Todas las herramientas de este resumen usan alguna palabra como "crédito" o "tarea" o "ejecución", y ninguna significa lo mismo. Averiguar la unidad antes de comparar cualquier precio, eso es la mayor parte del trabajo.

Quedarte sin créditos tiene consecuencias reales

La documentación es clara al respecto: "When your credit balance is exhausted, AI-powered features (Agent chats, Workflow runs) will be temporarily unavailable until credits are replenished." Las preguntas frecuentes de marketing en la página de precios dicen algo distinto, que "You'll never be interrupted. Cassidy notifies you as you approach limits and offers seamless credit top-ups". Ambas afirmaciones están en el propio sitio web de Cassidy. Yo planificaría en base a la versión de la documentación.

También existe una versión por usuario del mismo límite, y la pantalla de administración lo explica con suficiente claridad.

La advertencia en pantalla dice: "When a user reaches their limit, they'll be blocked from credit-consuming actions." Para un asistente de investigación interno, bien. Para cualquier cosa en la que un cliente esté esperando, menos bien.

El soporte se queda en un borrador

Cassidy lista la atención al cliente como una de las doce categorías de solución, y su Auto-Responder "generates on-brand reply drafts". En la propia captura de producto de Cassidy, el paso del flujo de trabajo lleva exactamente ese nombre.

Borrador, no envío. Y no hay ninguna puntuación de confianza ajustable en ningún lugar del producto, lo que significa que no existe ningún mecanismo para decir "gestiona tú misma las fáciles y escala el resto". El único traspaso que describe Cassidy es una regla de contenido sobre escalar los temas delicados.

He pasado años observando qué ocurre cuando pones una IA delante de una cola de soporte real, y este vacío concreto es el que decide si un despliegue funciona o no. Una responsable de CX en una marca de suplementos DTC que usa Gorgias y Shopify, gestionando unos 7.000 tickets al mes, lo expresó mejor de lo que yo podría:

"The AI will never be able to answer 100% of the questions, but if it tries and just answers 'sorry I don't know this,' I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer, then the point is a little bit gone. I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone."

Ese es todo el argumento, en un párrafo. Una herramienta que redacta borradores de todo te entrega una segunda cola. Una herramienta con un umbral te entrega una más pequeña.

La base de pruebas es escasa

Cassidy tiene 5,0 sobre 5 en G2, a partir de exactamente cinco reseñas, todas de pequeñas empresas, y la más reciente fechada en enero de 2025. Sin listado en Capterra, nada en Trustpilot. Las reseñas en sí se leen cálidas y específicas, lo cual cuenta para algo, pero cinco de ellas no es un historial en el que apoyarse para un despliegue a nivel de toda la empresa.

La voz externa más útil que encontré fue en LinkedIn, de alguien que la usa dentro de una cohorte de aceleradora:

"We've been using Cassidy in Build Lab, and it has been relatively easy to pick up... But many in our cohort are using n8n, for its functionality and technical options."

Brett Bouchard, LinkedIn

Y luego en Reddit, de alguien que está comparando la misma categoría:

"I've been experimenting with Cassidy Ai, Dify and Langflow. Still not found the right tool though."

u/BeLucent, r/AI_Agents

En qué es buena Cassidy

Ser justo aquí importa, porque si tu trabajo resulta ser justo aquello en lo que Cassidy es buena, entonces deberías simplemente seguir usándola. Hay una reseña completa de Cassidy AI con el análisis completo, y también una visión general de Cassidy AI si todavía estás averiguando qué es exactamente esta cosa.

Es fácil de aprender para personas no técnicas, y ese es el elogio que se repite en cada plataforma que he analizado. También es agnóstica de modelo, con más de 35 modelos seleccionables por agente, chat o paso del flujo de trabajo, y la documentación de modelos promete que "cost reductions from providers are automatically passed on to you". Además es realmente buena con el trabajo documental extenso. Una persona de marketing en Reddit describió cargar una encuesta de contratación de 80 preguntas y conseguir que se "auto-rellenara en 2 minutos", para luego dedicar 20 minutos a la revisión:

"...can drop in an 80-question survey from a procurement team and have it auto-filled within 2 minutes. Then I take 20 minutes to review and approve..."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

Ese es un resultado real y valioso. Las RFP y los cuestionarios de seguridad son exactamente la forma de trabajo para la que se construyó Cassidy. Los tickets no lo son.

Cómo elegí estas nueve

Cuatro filtros, aplicados en este orden:

1. La unidad de facturación tiene que poder conocerse. Fui a la página de precios de cada proveedor y averigüé qué es exactamente una acción facturable. Cuando un proveedor no publica ninguna tarifa, lo digo en lugar de adivinarla.
2. Tiene que solaparse con un trabajo real de Cassidy. Búsqueda de conocimiento y flujos de trabajo de documentos, gestión de tickets, automatización entre aplicaciones. Las apps de chat de LLM genéricas no entraron en el corte.
3. Miré el producto, no el comunicado de prensa. Cada captura de pantalla que verás abajo es de la propia interfaz del proveedor, extraída de su documentación o sus páginas de producto durante la investigación.
4. El sentimiento de la comunidad tenía que ser verificable. Cada cita aquí enlaza a un permalink real. Cuando una herramienta no tenía voz de usuario citable, lo dije con claridad en lugar de parafrasear algún sitio de reseñas.

Vale la pena decirlo con franqueza: trabajo en eesel, y eesel es el número uno de esta lista. Léelo con la sospecha adecuada. También he anotado con exactitud dónde es la herramienta equivocada, y para la mayor parte de lo que Cassidy hace bien, es la herramienta equivocada.

Las 9 mejores alternativas a Cassidy AI de un vistazo

Dos cosas destacan de esa tabla. Solo una fila tiene un precio por unidad publicado que puedas multiplicar por tu propio volumen. Y solo una fila tiene un umbral de confianza, que es la única función que decide si un agente puede trabajar una cola sin supervisión.

¿Cuál encaja realmente con tu trabajo?

Elige la frase que más se parezca a tu semana.

1. eesel AI

Mejor para: equipos de soporte que quieren sus tickets cerrados, no redactados.

Qué hace

eesel AI es un agente de IA para helpdesk que vive dentro del helpdesk que ya usas. Indexa tus tickets pasados, tu centro de ayuda, Confluence, Notion, Google Docs y SharePoint, y luego trabaja la cola: responde, etiqueta, escala.

Hay alrededor de 100 integraciones. Para esta comparativa, las dos que más importan son Zendesk y Freshdesk, aunque Gorgias, Front, Help Scout, HubSpot y Slack son también de primera clase.

Dos funciones hacen el trabajo pesado frente a Cassidy. El modo de simulación ejecuta el agente sobre tus tickets históricos antes de ponerlo en marcha, así que ves la cobertura por tema y encuentras tus huecos sin que nada esté en juego. El enrutamiento basado en confianza significa que una respuesta de baja confianza se redacta para revisión en lugar de enviarse, y este es el mecanismo para el que Cassidy no tiene equivalente.

La captura de arriba muestra la otra decisión de diseño que me gusta: cambias el comportamiento del agente diciéndole qué hacer en lenguaje sencillo, sin reconstruir un lienzo. En esa captura, alguien le está pidiendo al agente que por defecto redacte a través de la herramienta zendesk_leave_draft_reply cuando esté etiquetado, y el agente va y actualiza sus propias instrucciones.

Dónde supera a Cassidy

• Un precio que puedes multiplicar. Un ticket o una sesión de chat cuesta 0,40 $, independientemente de cuántas respuestas termine llevando. 500 tickets son 200 $. Sin cuota por puesto, y sin cuota de plataforma en pago por uso.
• Un umbral real. El agente gestiona aquello de lo que está seguro y deja el resto en paz, que es exactamente lo que pedía la responsable de CX citada antes.
• Puedes verlo funcionar antes de que funcione. La simulación contra tickets pasados viene de serie aquí, no como un complemento de pago. Existe porque he visto a un bot que suena seguro decirle a los clientes "sí, soportamos tu modelo" solo porque el centro de ayuda decía "soportamos todos los modelos".

Precios

Ventajas

• Tarifa por ticket publicada, así que una previsión de volumen se convierte en aritmética en lugar de una llamada de ventas.
• Umbral de confianza, más una rampa con humano en el bucle que va desde borrador para revisión hasta totalmente autónomo.
• Simulación sobre tus propios tickets históricos, antes de la puesta en marcha.
• Más de 80 idiomas y alrededor de 100 integraciones, incluyendo todos los helpdesks principales.

Desventajas

• No es un constructor de propósito general. Si lo que quieres es un agente que ensamble respuestas a RFP o rellene cuestionarios de contratación, Cassidy lo hace mejor y deberías quedarte con ella.
• SOC 2 Type II está en curso, todavía no certificado. HIPAA y un BAA son exclusivos de Enterprise, así que por favor no los leas como algo estándar.
• Ningún autoalojamiento en absoluto.

Mi opinión

Elige eesel cuando el trabajo sea una cola de soporte y la métrica sean los tickets cerrados. Gridwise llegó al 73% de las solicitudes de nivel 1 resueltas en el primer mes, tras una prueba de siete días, que es el tipo de número que una herramienta que solo redacta borradores no puede producir estructuralmente. Sáltatela si lo que realmente necesitas es un lienzo de automatización horizontal, porque eso no es lo que es.

2. Glean

Mejor para: grandes empresas donde la respuesta ya existe pero nadie la encuentra.

Qué hace

Glean se presenta como "Work AI that understands your company", y para la mitad de conocimiento de lo que hace Cassidy, es la respuesta empresarial más creíble. Indexa Slack, Google Drive, Confluence, Jira, GitHub y Salesforce, hereda los permisos de cada sistema origen, y responde con citas. La capa agéntica planifica trabajo en varios pasos, y el panel de plan merece una mirada porque muestra el razonamiento en lugar de ocultarlo.

Precios

No hay cifras en dólares en ninguna propiedad de Glean. A fecha de este mes, glean.com/pricing ni siquiera sirve ya una página de precios; lo que ofrece es contenido de marketing y un botón de demo. El único modelo documentado es Enterprise Flex: puestos por usuario "designed to be deployed to every employee", más un saldo agrupado de FlexCredits que se recarga en paquetes.

La tabla de tarifas de créditos se publica sin ninguna conversión a dólares, lo cual es un lugar curioso donde aterrizar. Fast Mode son aproximadamente 3 créditos en p50, mientras que una ejecución de Glean Agent son unos 7 en p50 y alrededor de 114 en p90.

Ventajas

• Consultas ilimitadas en Fast Mode a 0 créditos en cada puesto, así que la búsqueda cotidiana nunca se mide.
• Los permisos se aplican desde los sistemas origen, así que la gente solo ve lo que ya tenía acceso a ver.
• Certificado en SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, HIPAA, TX-RAMP Level 2, y también GDPR.

Desventajas

• El Thinking Mode y el Adaptive Reasoning en los modelos estándar están limitados a 100 consultas por usuario a la semana, y cualquier consulta de razonamiento por encima de 30 créditos cuenta entonces como varias consultas contra ese mismo límite.
• Esa oscilación de 7 a 114 créditos en una sola ejecución de agente es una variación de 16 veces sin tarifa en dólares publicada, así que el gasto no puede preverse antes de un presupuesto.

Mi opinión

Glean es la decisión correcta para una empresa de más de 1.000 empleados que quiere una única capa de IA consciente de los permisos sobre todo, y la lectura de la comunidad se mantiene coherente sobre esa contrapartida:

"Glean's the pricey one aimed at big companies, but from what I've seen, the others are either still in development or not quite hitting the mark."

earcar, Hacker News

"It consumes all of our knowledge sources including Slack, Google docs, wiki, source code and provides answers to complex specific questions in a way that's downright magical."

vladgur, Hacker News

Sáltatela si tienes unos pocos cientos de puestos o menos. No hay una vía de autoservicio, y el modelo de despliegue por empleado no se ajusta a la baja. Si la búsqueda de conocimiento es realmente el trabajo aquí, mi resumen de alternativas a Glean y el desglose de precios de Glean profundizan más.

3. Relevance AI

Mejor para: equipos de GTM que quieren agentes con cargos.

Qué hace

Relevance AI vende "Specialist agents for every task" y enmarca todo el producto como una plantilla de trabajo de IA, y el mensaje enterprise es "decouple growth from headcount". En la práctica es un lienzo donde un disparador se ramifica hacia agentes con nombre (un agente Chief Marketing Officer delegando en un SEO Manager, en la captura de arriba), lo cual es un buen modelo mental para no ingenieros que están construyendo enriquecimiento de CRM o investigación previa a reuniones.

Precios

La página de precios en vivo es ahora exclusiva de Enterprise, con cero cifras en dólares. Los niveles de autoservicio sobreviven en el listado de G2, cuyo pie de página fecha el envío de precios en octubre de 2024, así que trata estos números como los últimos publicados y no como confirmados.

Ventajas

• La economía por ejecución mejora conforme subes de nivel, lo cual es inusual, y bienvenido.
• Trae tu propia clave de modelo sin recargo, así que el gasto en LLM se queda fuera del fondo de créditos.

Desventajas

• El sistema multiagente, que es la verdadera razón para comprarlo, solo se desbloquea en Business a 599 $/mes. Team a 199 $ no incluye eso.
• La gobernanza es exclusiva de Enterprise aquí. SSO, RBAC y registros de auditoría no aparecen en ningún nivel de autoservicio, y los reseñadores se topan con ese muro: un reseñador de G2 escribió que le "gustaría más controles de gobernanza y controles de configuración de administración para el equipo de administración."

Mi opinión

Cómpralo para un equipo de operaciones de GTM que construye agentes de enriquecimiento y prospección, y calcula el precio con el plan Business desde el primer día, porque ahí es donde realmente vive el producto que viste en la demo. Sáltatelo para trabajo de soporte: sin superficie nativa de helpdesk, sin umbral de confianza, así que acabas en el mismo bucle de borrador-revisión en el que te deja Cassidy. G2 lo tiene en 4,3 sobre 5 a partir de 20 reseñas. Mi artículo de precios de Relevance AI tiene el panorama de costes más completo.

4. Lindy

Mejor para: una persona que quiere que le gestionen su propia bandeja de entrada y su calendario.

Qué hace

Lindy se presenta en primera persona: "hey, I'm Lindy. I take admin work off your plate." Gestiona tu bandeja de entrada y tus reuniones, tu calendario y los seguimientos, y se vende como "90% of the value of a human assistant, 1% of the price". La galería de plantillas de arriba es la ruta más rápida para entender el producto, y por debajo hay un constructor de flujos para cualquier cosa que las plantillas no cubran.

Precios

Una prueba de 7 días con acceso Plus completo, y ningún nivel gratuito para siempre. La página de precios también lista un "Human assistant" a 8.000 $/mes como ancla en broma, lo cual dice algo sobre a quién se dirige.

Ventajas

• Redacta y nunca envía automáticamente. Textualmente de las preguntas frecuentes de precios: "Lindy drafts emails and messages for you to review. You're always in control of what gets sent." Para un correo personal, ese es el valor por defecto correcto.
• La facilidad de uso es lo que más destaca en las reseñas: etiquetada 125 veces en 171 reseñas de G2, con 4,9 sobre 5.

Desventajas

• El coste por tarea simplemente no se revela. Ni asignación de créditos ni precio por crédito, ni tampoco tarifa de excedente, solo las etiquetas relativas como "3x" y "7x".
• El coste es también la queja más sonora ahí. "Expensive" se etiqueta 42 veces y "High Subscription Cost" 35 veces en G2, muy por delante de la curva de aprendizaje o los problemas de precisión.

Mi opinión

Lindy es la mejor herramienta aquí para un fundador u operador en solitario que quiere que su trabajo administrativo desaparezca, y yo la ejecutaría con gusto en mi propia bandeja de entrada. Para una cola de soporte compartida, tiene la forma equivocada: los límites de bandejas de entrada son por plan, el valor por defecto de solo-borrador es una función y no una limitación, además no hay ningún umbral que lo cambie. Si la estás comparando con asistentes similares, alternativas a Lindy cubre a los vecinos más cercanos.

5. Stack AI

Mejor para: empresas donde el equipo de seguridad tiene la última palabra.

Qué hace

Stack AI es el equivalente estructural más cercano a Cassidy en esta lista: un lienzo sin código para agentes cargados de documentos, posicionado como "Where IT teams bring secure AI to work". La diferencia está en qué extremo optimiza cada uno. Cassidy lidera con la facilidad de construcción; Stack AI lidera con dónde se ejecuta la cosa y quién le ha dado el visto bueno.

El control de versiones es el detalle que me convenció de que es una herramienta seria. Los agentes reciben pull requests con diferencias de prompt, así que un cambio de prompt se vuelve revisable como el código, en lugar de que alguien edite en silencio la producción a las 4 de la tarde.

Precios

Esa es toda la tabla, sí. No existe ningún nivel de pago de autoservicio, y no hay ninguna tarifa por ejecución publicada en ningún lugar.

Ventajas

• Las opciones de despliegue están detalladas y son reales: on-premise, VPC, o el SaaS multi-tenant, con SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001, un centro de confianza, y un BAA disponible. Ten en cuenta que el BAA es una partida de Enterprise, no algo estándar.
• Pull requests con diferencias de prompt, más una vista de análisis que muestra el número de ejecuciones y errores por proyecto.

Desventajas

• Free es 1 puesto, 2 proyectos y 500 ejecuciones, así que una segunda persona, o cualquier tráfico de producción, obliga a una llamada de ventas. Las etiquetas de desventajas de G2 están lideradas por las limitaciones de uso.
• La depuración se vuelve opaca a medida que crecen los flujos de trabajo, y los reseñadores lo dicen directamente:

"StackAI makes it genuinely easy to go from 'idea' to a working AI workflow in hours, not weeks... As workflows get more complex, debugging can feel a bit opaque and the UI can get busy... Pricing can be a stretch for very small teams."

Verified User in E-Learning, G2

Mi opinión

Si dejaste Cassidy porque tu revisión de seguridad se estancó en la residencia de datos, Stack AI es el cambio que resuelve eso sin renunciar al lienzo. Si la dejaste porque no podías conseguir un precio, esto no lo resuelve en absoluto, lo empeora. Sáltatela para trabajo puro de tickets, ya que la salida sigue siendo el mismo borrador y no hay umbral.

6. Microsoft Copilot Studio

Mejor para: equipos que ya pagan por Microsoft 365.

Qué hace

Microsoft lo describe como "A graphical, low-code tool for building agents and agent flows", y es el sucesor de Power Virtual Agents. Su verdadera ventaja es de tipo gravitacional: tus datos ya viven en SharePoint, tu gente ya vive en Teams, y la administración pasa por el centro de administración de Power Platform que tu equipo de TI ya conoce. Si lo que quieres es IA dentro de Microsoft Teams, esta es la ruta por defecto.

Precios

La facturación va en Copilot Credits, agrupados a nivel de tenant en lugar de por puesto.

La tabla de tarifas por función está publicada: una respuesta clásica cuesta 1 crédito, una respuesta generativa 2, una acción de agente 5, la fundamentación con el gráfico del tenant 10, y las herramientas de IA premium 100 por cada 10 respuestas. La voz cuesta entonces entre 10 y 75 créditos por minuto, según el nivel.

Ventajas

• Los agentes internos son "No charge" para cualquiera que ya tenga un puesto de Copilot de M365, y para una gran empresa de Microsoft eso es un ahorro real considerable.
• La capacidad está agrupada y es reasignable entre entornos, y un entorno de pago por uso queda exento del excedente del tenant.

Desventajas

• Alcanza el 125% de la capacidad prepagada y Microsoft desactiva tus agentes personalizados. Los usuarios ven entonces "This agent is currently unavailable. It has reached its usage limit."
• Los modelos de razonamiento se miden dos veces: la tarifa de la función, más 10 créditos por cada 1.000 tokens para las herramientas de IA premium. Microsoft ofrece un estimador de uso de agentes precisamente porque nadie quiere hacer esta aritmética de cabeza.

Mi opinión

Si eres una empresa de Microsoft construyendo el helpdesk interno o agentes de RR. HH., esta es la opción creíble más barata de la lista, y no está ni cerca. G2 lo tiene en 4,4 sobre 5 a partir de 156 reseñas. Sáltatela para soporte externo de cara al cliente, donde la acumulación de créditos se vuelve impredecible justo cuando tu volumen se dispara, y donde todavía no tienes ningún umbral de confianza. Mira también mi opinión sobre las herramientas de gestión de servicios de TI.

7. Zapier

Mejor para: llegar a alguna herramienta para la que nadie más tiene un conector.

Qué hace

Zapier ahora vende agentes además de las automatizaciones: "Create your own superhuman teammates in minutes... have them do work across 9,000+ apps". Ese número de apps es todo el argumento de venta, y es un foso real. Sea cual sea la herramienta SaaS oscura de la que depende tu equipo de operaciones, Zapier probablemente ya habla con ella.

Precios

Aquí hay dos medidores separados, y esto es lo que la gente pasa por alto. La plataforma factura en tareas, donde una tarea significa un paso de acción completado con éxito. Los agentes facturan en actividades, en sus propios planes complementarios.

Ventajas

• Los pasos de utilidad son gratis. Formatter, Paths, Filters, Delay, Looping, Sub-Zaps, Digests, Tables y Forms cuestan todos 0 tareas, y los disparadores nunca facturan.
• Un paso de IA con modelo estándar es 1 tarea, y traer tu propio modelo también es 1 tarea por paso, con el gasto del modelo yéndose a tu propio proveedor.

Desventajas

• El trabajo agéntico cuesta 5 veces más. Los modelos premium facturan 5 tareas por paso de IA y 5 tareas por llamada a herramienta, cada llamada facturada por separado, mientras el agente elige sus herramientas en tiempo de ejecución. Los modelos estándar no pueden llamar a herramientas en absoluto.
• Los flujos de trabajo de varios pasos se multiplican rápido, y la gente sí lo nota:

"Just got my Zapier invoice. $847 for the month. For automations that run maybe 15,000 tasks. [...] My lead capture workflow has 8 steps. One new lead = 8 tasks. [...] I caught myself removing steps from workflows just to save on task counts. That's insane."

u/KaleidoscopeDeep3453, r/aiagents

La otra queja recurrente son los fallos silenciosos:

"My least favorite part of Zapier is the auto protection shut off for those error tasks. [...] Some of them were shut down by Zapier for weeks before I even noticed it."

u/limuzhi, r/zapier

Mi opinión

Usa Zapier como el tejido conectivo, no como el cerebro. Para sacar datos de un sistema raro y meterlos en uno bueno, es la mejor herramienta aquí. Como capa de razonamiento es una elección pobre, porque la facturación por paso castiga precisamente el trabajo agéntico de varios pasos que los usuarios de Cassidy están intentando hacer. Vale la pena leerlo junto con Make vs Zapier si estás eligiendo entre los dos lienzos.

8. n8n

Mejor para: equipos técnicos que quieren su motor de flujos de trabajo en su propia infraestructura.

Qué hace

n8n se llama a sí misma "The world's most popular workflow automation platform for technical teams", con el eslogan "Code when you need it, UI when you don't". Es de código abierto y tiene alrededor de 198.000 estrellas en GitHub, y es la herramienta que la comunidad de Reddit y LinkedIn sigue nombrando cuando superan a un constructor alojado, la cohorte que mencionaba antes Brett Bouchard incluida.

El modelo de facturación es la razón por la que pertenece a esta lista. Una ejecución de flujo de trabajo significa una ejecución completa, de principio a fin, sin importar el número de pasos. Un flujo de agente de IA de 50 nodos cuesta exactamente lo mismo que un flujo de 3 nodos. Después de leer la aritmética por paso de Zapier, eso se siente distinto.

Precios

Los usuarios y los pasos de flujo de trabajo se mantienen ilimitados en todos los planes. Los precios mostrados son la tarifa anual, aproximadamente un 17% por debajo de la mensual.

Ventajas

• Los excedentes nunca detienen tus flujos de trabajo. Palabras textuales de n8n: "If you exceed your quota, rest assured your workflows will continue running without interruption." El excedente se factura a aproximadamente 0,013 € por ejecución en Business, y se factura después. Después del corte total de Cassidy y el límite del 125% de Microsoft, esa es una diferencia significativa en el temperamento.
• Una única clave de licencia cubre instancias autoalojadas ilimitadas, y el uso se cuenta contra una única cuota.

Desventajas

• El Business de 800 $/mes solo tiene soporte por foro. Textualmente: "The Business Plan is a self-serve option and dedicated support is supported only in our Enterprise plan."
• Los créditos de AI Assistant no se pueden recargar y no se acumulan, siendo la única solución una actualización de plan. El Business y el Enterprise autoalojados también requieren un ping diario al servidor de licencias que reporta tus recuentos de ejecución, y esto sorprende a la gente que eligió el autoalojamiento por razones de privacidad.

Mi opinión

n8n es el sustituto general más fuerte para la mitad de flujo de trabajo de Cassidy, y para flujos complejos el modelo por ejecución es la unidad de facturación más justa de todo este resumen. Sin embargo, necesitas a alguien técnico. Esta es una herramienta para construir tú mismo, y para una cola de soporte tendrías que construir tú mismo la lógica del umbral de confianza, las reglas de escalación, y también el arnés de simulación. Ve AgentKit vs n8n y Make vs n8n para ver cómo se compara con los vecinos más cercanos.

9. Gumloop

Mejor para: equipos de operaciones que quieren un freno duro sobre el gasto del agente antes de que ocurra.

Qué hace

El lema de Gumloop es "AI agents built by your team", construido sobre la creencia de que "understanding a task should be the only prerequisite to automating it". Es un lienzo de nodos de arrastrar y soltar, y los agentes se ejecutan desde Slack, Teams o Gmail. Funcionalmente está muy cerca de Cassidy, lo que hace que la forma en que gestiona el coste sea lo más interesante de ella.

Precios

El plan gratuito ha desaparecido a partir de este mes. La entrada es ahora una prueba de 14 días, y luego dos planes.

El deslizador de créditos avanza por 20k, 105k, 140k, 250k, 330k, 625k, 1M y 1,5M, pero para cualquier escalón por encima del punto de entrada de 37 $ no se publica ninguna cifra en dólares. Hay un número real por crédito, y al igual que el de Cassidy, se esconde dentro de una captura de la documentación: la pantalla de suscripción en la documentación de créditos muestra un interruptor de excedente de créditos con la tarifa 0,005 $/crédito justo al lado.

Esto importa aún más cuando ves lo que cuesta realmente un solo chat.

Un turno de chat en ese panel factura 376 créditos, divididos en 342 para chat y razonamiento más 34 para las llamadas a herramientas. A la tarifa de excedente publicada, eso sale a unos 1,88 $ por un solo intercambio, lo que sirve de comprobación de realidad útil frente a cualquier herramienta que te cotiza una asignación mensual de créditos y luego te deja adivinando hasta dónde llega.

Ventajas

• Trae tu propia clave de modelo y "your AI model calls consume 50% fewer credits", en Pro y superiores. Ese es un descuento real y cuantificado, no una promesa vaga.
• Guardarraíles de gasto adecuados: los administradores fijan un umbral de créditos por chat, y alcanzarlo pausa el agente y genera una solicitud de acción en lugar de consumir silenciosamente el saldo. De todas las herramientas aquí, este es el tratamiento más honesto del coste descontrolado de un agente.

Desventajas

• El coste es impredecible por diseño, y la documentación lo admite: "The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task."
• Los créditos no se acumulan salvo en Enterprise, y el panel de Insights que muestra el gasto por agente, modelo y flujo de trabajo también es exclusivo de Enterprise. Así que los clientes de Pro pierden sus créditos no usados y obtienen la visibilidad más débil sobre el porqué.

Mi opinión

Elige Gumloop sobre Cassidy si lo que específicamente te quemó fue un agente consumiendo silenciosamente el saldo, porque el umbral por chat es ese guardarraíl que Cassidy no tiene. No la elijas esperando claridad de precios, porque es el mismo modelo de créditos, solo con mejores frenos. Todavía no hay voz de usuario citable sobre ella, y eso vale la pena saberlo: sin hilos de Reddit, sin reseñas de G2, y nada en Trustpilot a fecha de este mes.

Lo que realmente decide esto

Después de repasar las nueve, la elección se reduce a un solo eje que nadie pone en una página comparativa.

Make también está en esa esquina inferior izquierda, y merece una mención aunque no pude justificar darle un puesto completo: 12 $/mes es el punto de entrada real más barato de esta categoría, los agentes de IA están disponibles en todos los niveles incluyendo el gratuito, y una acción de módulo es un crédito. Se quedó fuera de la lista por los mismos motivos que Zapier, facturación por acción y ninguna superficie específica de soporte, pero cuando el presupuesto es la restricción vinculante, vale la pena echarle un vistazo.

Las herramientas de la izquierda construyen cualquier cosa, lo que significa que tú eres dueño del ensamblaje y los casos extremos, y también del mantenimiento. Las herramientas de la derecha hacen un trabajo y lo entregan funcionando, lo que significa menos flexibilidad para ti y mucho menos que construir. Cassidy se sitúa a la izquierda del centro. La mayoría de la gente que la deja no está buscando un mejor lienzo, está intentando moverse hacia la derecha.

Una responsable de ingeniería en una empresa de hardware cripto con una base de conocimiento de Confluence de 300 artículos describió este movimiento de una manera tan directa como se puede describir:

"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."

La segunda decisión, cuando el soporte es tu caso de uso, es el umbral de confianza. Suena como un ajuste pequeño. Lo que determina es si tu IA produce tickets cerrados o una segunda bandeja de entrada llena de borradores, y solo una herramienta de este resumen tiene uno.

Prueba eesel AI

Si llegaste a Cassidy esperando que le quitara la cola de tickets de encima a tu equipo, ese es el único trabajo que estructuralmente no puede hacer, y es el trabajo para el que se construyó eesel AI. Se conecta a tu helpdesk en minutos, aprende de los tickets que ya has respondido, y luego gestiona aquellos de los que está segura y deja el resto para un humano. 0,40 $ por ticket, sin cuotas por puesto, más una prueba gratuita de 50 $ sin tarjeta.

La parte que en verdad te animaría a usar primero es la simulación. Ejecútala contra tus propios tickets históricos, mira la cobertura por tema, y decide a partir de datos en lugar de una demo si esto está listo para tu cola. Puedes empezar en la página de precios, o reservar una demo si prefieres que alguien te acompañe.