Cómo Braintrust convierte solicitudes en código con Codex
Los ingenieros de Braintrust usan Codex con GPT‑5.5 para convertir solicitudes de funciones de clientes en ramas de vista previa en minutos y ampliar el alcance de los experimentos de ingeniería.
50%
del equipo de Braintrust pasó a Codex en un mes
Braintrust es la plataforma de observabilidad y evaluación para lanzar productos de IA de calidad.
Con Codex, sus ingenieros ahora pueden tomar solicitudes de funciones de clientes y crear ramas de vista previa para mostrar ideas funcionales a los clientes en cuestión de minutos.
En un mes, la mitad del equipo de Braintrust pasó a Codex. Para el fundador y CEO Ankur Goyal, el mayor cambio no es solo programar más rápido. Es un ciclo de feedback más rápido con los clientes.
«Parece simple, pero Codex puede literalmente imprimir más texto en el terminal sin volverse lento, y otros modelos simplemente no pueden replicarlo», afirma Goyal.
«La mayor mejora es la velocidad».
La velocidad suele tratarse como una propiedad de una herramienta, algo que existe separado de su funcionalidad principal, pero para Goyal, la diferencia de velocidad «cambia la forma en que interactúo con Codex en comparación con otros modelos».
Con Codex, el equipo de Braintrust puede integrar la iteración en su flujo de trabajo de desarrollo, en lugar de dejar que las solicitudes queden pendientes. «Codex nos permitió probar en tiempo real las solicitudes de funciones de los clientes», afirma Goyal. «Antes, si alguien nos hacía una solicitud de función, entraba en una lista de pendientes y se priorizaba más adelante».
En cambio, el equipo puede copiar y pegar solicitudes en Codex, crear una rama de vista previa y mostrar al cliente la solicitud completada en cuestión de minutos. «Lo realmente genial de Codex es que podemos iterar e idear sobre solicitudes de funciones con el cliente en tiempo real», afirma Goyal.
«Cuanto más código escribimos, más problemas de clientes podemos resolver, y Codex es ahora mismo la forma más eficaz de hacerlo».
Para Goyal, Codex cambia la cantidad de preparación necesaria para probar ideas nuevas. «Con otros modelos, tenía que intentar crear un prompt para que el modelo resolviera un problema específico», explica. Las herramientas más lentas requieren más orientación manual, lo que eleva el coste de experimentar.
«Con Codex, he pasado a escribir una prueba que demuestra un problema, crear un entorno aislado y luego dejar que Codex se ejecute en ese entorno», afirma Goyal. «Para mí, este es un caso de uso novedoso, y puedo realizar experimentos gracias a la velocidad».
Esa velocidad da al equipo de Braintrust más margen para experimentar. En lugar de crear prompts paso a paso, los ingenieros pueden definir el problema, dejar que Codex trabaje en un entorno controlado y pasar más rápido de la idea a una solución funcional.
«Lo realmente genial de Codex es que podemos iterar e idear sobre solicitudes de funciones con el cliente en tiempo real».
