We solved character consistency. Forever
Avatar V captures you in 15 seconds and holds your identity across every video.
Change the look, outfit, and setting to create unlimited versions of you.
RT + comment "AvatarV" below and I'll DM 100 credits to test it out (must follow)
el problema nunca fue la calidad.
fue la coherencia.
todo se veía bien… hasta que algo no encajaba.
HeyGen parece haberlo resuelto.
15 segundos. el mismo tono. de principio a fin.
si esto es real, cambia mucho.
Introducing Avatar V. We’ve solved character consistency. Forever.
Record yourself once for 15 seconds. From there, you can show up anywhere, in any look, and it still feels like you. Any photo becomes a video that looks, moves, and speaks like you, down to your mannerisms and quirks.
This is the most advanced AI avatar model in the world.
And we know that’s a big claim, so we brought the data to prove it.
Thread below:
ESTÁS PAGANDO POR GMAIL SIN NECESIDAD.
La mayoría tiene el almacenamiento lleno por basura que ni recuerda.
Pasar de 14.9/15 GB a 6 GB es más fácil de lo que parece.
Sigue estos pasos 👇🏼
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Aquí tienes 9 prompts brutales con Claude Opus 4.6 + Higgsfield capaces de generar 50 vídeos de producto en solo 4 horas:
(Guarda esto)
Este usuario auditó 926 sesiones de Claude Code y descubrió que la mayor parte del desperdicio de tokens provenía de su plataforma.
Todos culpan a Anthropic por las limitaciones, así que decidió analizar los datos.
858 sesiones, 18 903 turnos y un gasto estimado de $1619 en 33 días.
Esto es lo que encontró:
1) Una configuración predeterminada consumía 14 000 tokens por turno.
Claude Code carga el esquema JSON completo de cada herramienta en el contexto al inicio de la sesión, independientemente de si se usan o no. Esto significa que 20 000 tokens de definiciones de herramientas se acumulan en cada turno.
La solución: una línea en el archivo settings.json:
"ENABLE_TOOL_SEARCH": "true"
El contexto se redujo instantáneamente de 45 000 a 20 000 tokens. En 858 sesiones, esa configuración desperdiciaba aproximadamente 264 millones de tokens.
2. El vencimiento de la caché es el mayor desperdicio.
El 54% de sus turnos se produjeron tras un periodo de inactividad de más de 5 minutos.
En cada uno de esos turnos, se reprocesó toda la conversación al precio completo, lo que provocó un aumento de coste de 10 veces.
Vas a tomar un café. Vuelves 5 minutos después. Escribes tu siguiente mensaje. Todo se reconstruye desde cero. El contexto no cambió. Tú no cambiaste. Simplemente, la caché expiró.
12,3 millones de tokens desperdiciados solo en periodos de inactividad.
3. Se cargaron 42 habilidades. 19 de ellas se usaron dos veces o menos en 858 sesiones.
Cada uno de esos esquemas de habilidades permaneció en el contexto en cada turno, consumiendo tokens innecesariamente.
4. 1122 lecturas de archivos redundantes, donde el mismo archivo se leyó más de 3 veces.
En una sesión, se leyó el mismo archivo 33 veces.
También creó un panel de control completo para la auditoría de tokens que muestra con precisión el origen de tus residuos.
19 gráficos, se abre en tu navegador, gratuito y de código abierto.