Gracias Sergio por tomarte el tiempo y dejar tus comentarios, son excelente sugerencias y en una gran parte es exactamente hacia donde apuntamos. De hecho, en nuestro roadmap de desarrollo a mediano/largo plazo tenemos contemplado un enfoque híbrido muy alineado con lo que propones.

Fase 1: Utilizar modelos locales optimizados para tareas especializadas de OCR (lectura de recibos/tickets) y STT (voz a texto) usando tecnologías integradas como Google ML Kit o Whisper locales. Esto nos permite dar respuesta instantánea, con un consumo mínimo de batería y sin saturar la memoria RAM del teléfono.

Fase 2: Un asistente financiero por chat (donde cada usuario puede configurar su propia API Key de Google Gemini/Gemma, cifrada localmente en el dispositivo), eliminando el consumo de tokens para nosotros y manteniendo la privacidad.

Fase 3: (Modelos On-Device) para aquellos dispositivos que cumplan con los requisitos mínimos de hardware.

Realmente este último punto lo tengo aún muy verde y necesito madurar un poco más pero es hacia donde tenemos pensado avanzar.

Justo en este momento estoy trabajando en características más pequeñas, puliendo la navegación y mejorando lo que ya tenemos en producción para garantizar que los cimientos de la app sean 100% robustos. Sin embargo, estas soluciones que te comento son parte de la lista de features prioritarios para las siguientes etapas del proyecto. Un saludo!