Calypso Context
RAG multimodal que tus usuarios pueden verificar.
Carga PDFs, imágenes, páginas web y datos en buckets, y obtén respuestas con citas a través de una API compatible con OpenAI, MCP, n8n o un widget web. Alojado, así que no hay base de datos vectorial que mantener.
Calypso Context es la capa de conocimiento detrás de Calypso WhatsApp. Los desarrolladores la usan directamente.
Demo en vivo
Elige un corpus, pregunta y revisa las citas.
Inicio rápido
Apunta el SDK de OpenAI a Calypso. Esa es la integración.
Mismo cliente, misma llamada a Responses. El modelo es tu agente; la respuesta vuelve con las fuentes que usó.
- 01Crea una clave de API del proyecto en Project → API Keys.
- 02Pon tus fuentes en un bucket y espera a que estén listas.
- 03Llama a calypso-agent, o a un agente con nombre, desde cualquier SDK de OpenAI.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["CALYPSO_API_KEY"],
base_url="https://api.calypso.so/v1",
)
response = client.responses.create(
model="calypso-agent",
input="What does the refund policy say about opened items?",
)
print(response.output_text)
# Sources arrive as file_search_call.results[] with source_index,
# label, page_number, and access_url.Qué lee
PDFs, imágenes, páginas y datos. Leídos, no solo guardados.
Una fuente se acepta si Calypso puede leerla de verdad, y se rechaza al subirla si no. Cada fuente cae en un bucket y reporta un único bit de listo cuando ya se puede buscar.
PDFs
Leídos como texto y como imágenes de página, así que tablas, gráficos y páginas escaneadas cuentan.
Las citas apuntan a la página.
Imágenes
PNG y JPEG se leen por lo que muestran. Una foto de producto responde una pregunta sobre el producto.
Las citas apuntan a la imagen.
Documentos
DOCX, Markdown y texto plano.
Las citas apuntan al documento.
Páginas web
Apunta a una URL. La página se rastrea, se analiza y se mantiene como fuente viva, una por equipo.
Las citas apuntan a la URL.
Archivos de datos
CSV y JSON. Exporta Excel a CSV antes de subirlo.
Las citas apuntan al archivo.
Código
Python, TypeScript, Go, Rust, SQL, HTML, YAML y más.
Las citas apuntan al archivo.
Hasta 25 MB por archivo, de 1 a 100 archivos por lote. La lista completa de tipos aceptados y cómo entra cada uno.
La forma
Una capa de fuentes. Agentes con nombre. Respuestas en todas partes.
01 · Buckets
Memoria de fuentes acotada y duradera.
Un bucket es una colección de fuentes con nombre. La ingesta escribe en buckets, los agentes buscan en buckets y nada cruza entre ellos salvo que lo vincules. Créalo al primer uso o provisiónalo por slug.
Las puertas
Cuatro entradas. Una respuesta.
API
API compatible con OpenAI
Responses, Chat Completions y Search en api.calypso.so/v1, con los SDKs estándar.
MCP
Servidor MCP
Pregunta, busca, sube y gestiona buckets desde Cursor, Claude Desktop y otros clientes MCP.
n8n
Nodo comunitario de n8n
Pregunta a un agente con fuentes y sube conocimiento desde tus flujos.
Sitio web
Widget web
Una etiqueta de script, vinculada a la política del agente que ya probaste.
Prueba
Pregúntale tú mismo a un corpus real.
Ask the SpaceX IPO filing like an analyst.
Grounded across indexed filing sources, including prospectus summaries, risk factors, MD&A, launch vehicle pages, Starlink materials, xAI/X references, charts, and image exhibits.
- Official filing corpus
- 84 sources
- 142.4 MB
- Multimodal
The World Cup is live. So is 150 years of soccer history — ready to be questioned.
Grounded in international men's soccer results from 1872 to 2026 — match outcomes, tournaments, venues, shootouts, goalscorers, and historical team names. Fast mode is the default; switch to Medium or Extended anytime for deeper, citation-rich analysis.
- 49k+ results
- 1872-2026
- Shootouts
- Goalscorers
Controles
Acotado, trazable, tuyo.
Acotado por bucket
Un agente responde solo desde los buckets a los que está vinculado. Soporte nunca cita la lista de precios; Ventas nunca lee la política de devoluciones.
Una fuente en cada respuesta
Citas en línea más una lista estructurada de fuentes con página, modalidad y un enlace firmado para abrir el original.
Tuyo, aislado
Tu conocimiento se queda en tu espacio de trabajo, nunca entrena modelos compartidos y puedes exportarlo o borrarlo cuando quieras.
Planes
Incluido en todos los planes.
No hay un plan aparte para Context. Elige la capacidad: almacenamiento de conocimiento, respuestas al mes y agentes.
Precios de ContextStarter
$19/ mes
100 MB de conocimiento · 1000 respuestas al mes
Pro
$49/ mes
1 GB de conocimiento · 5000 respuestas al mes
Scale
$199/ mes
10 GB de conocimiento · 25.000 respuestas al mes
Preguntas y respuestas
Antes de cargar tu primer bucket.
¿Es nuevo para ti? Lee qué es el RAG multimodal.
Empieza hoy
Carga un bucket. Llama al agente. Publica.
Empieza la prueba de 14 días con límites de Pro, crea una clave de API del proyecto y obtén una respuesta con citas en tu primera hora.