Comparación de Modelos de IA

Elegir un modelo es equilibrar calidad, velocidad, tamaño de contexto y precio, y cada proveedor publica esos datos en un sitio distinto. Esta tabla compara modelos actuales de OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Mistral y Meta, con precios tomados de la página oficial de cada proveedor y la fecha de la última comprobación.

Cómo usar la comparativa de modelos de IA

1. Filtra por proveedor con los botones de encima de la tabla o deja Todos.
2. Pulsa el encabezado de una columna (modelo, contexto, precio de entrada o de salida) para ordenar; vuelve a pulsar para invertir el orden. Los modelos con datos desconocidos quedan al final.
3. En la columna de notas verás para qué está pensado cada modelo, los tramos de precio para prompts largos y los cambios de precio programados.
4. Usa en tu código el ID de API que aparece bajo cada nombre, o genera una petición lista para usar con la herramienta de prompt a código de API.

Qué significa cada columna

Contexto es la ventana de contexto: el máximo de tokens que el modelo admite en una petición, contando tu entrada y, en la mayoría de las API, también la respuesta. Una ventana más grande permite enviar documentos o historiales largos, pero sigues pagando cada token que envías. Entrada / 1M y Salida / 1M son los precios estándar en dólares por millón de tokens. La salida suele costar varias veces más que la entrada. Un guion indica que el dato aún no se ha comprobado en la página oficial del proveedor; preferimos no mostrar nada antes que una suposición. Visión indica si el modelo acepta imágenes. Un signo de interrogación significa que la página del proveedor no lo decía. En los modelos de pesos abiertos como Llama, el precio depende de quién aloja el modelo; la nota indica el proveedor usado.

Una tabla no puede decirte qué modelo es el mejor para tu tarea. Úsala para quedarte con dos o tres candidatos que encajen en tu presupuesto y tu contexto, y pruébalos con ejemplos reales de tu producto.

Preguntas frecuentes

¿De dónde salen los precios?

De la página oficial de precios o de documentación de cada proveedor. Cada modelo guarda la página de origen y la fecha de comprobación, y bajo la tabla aparece la fecha más antigua. Cuando dos fuentes oficiales no coincidían, dejamos el dato vacío en lugar de elegir una.

¿Por qué algunas celdas muestran «—»?

Un guion significa que no pudimos confirmar el dato en una página oficial o que las fuentes se contradecían. En lugar de mostrar una cifra antigua o inventada, lo dejamos en blanco hasta poder verificarlo.

¿Una ventana de contexto más grande es siempre mejor?

No. Permite enviar más de una vez, pero cada token sigue costando dinero y añade latencia, y los modelos pueden prestar menos atención a detalles perdidos en entradas muy largas. Recuperar solo las partes relevantes suele ser más barato y más preciso que llenar la ventana.

¿Por qué los modelos de pesos abiertos como Llama cuestan distinto según la web?

Cualquiera puede ejecutar un modelo de pesos abiertos, así que el precio depende de la empresa que lo aloja o de tu propio hardware. La tabla muestra un proveedor concreto como referencia; otros pueden ser más baratos o más rápidos.

¿Cada cuánto se actualiza la tabla?

Los datos están en un único archivo compartido por todas nuestras herramientas de IA. Cuando un proveedor cambia precios o lanza modelos lo actualizamos y cambia la fecha de comprobación. Confirma siempre en la web del proveedor antes de cerrar un presupuesto.