El modelo más caro no es automáticamente la mejor opción para un producto. Un bot de soporte, un agente de programación y un servicio de extracción de documentos tienen criterios de calidad distintos. Comparo diez modelos de cuatro grandes proveedores para crear una lista de candidatos que probar.
Datos a 23 de septiembre de 2026. Esta es una comparativa seleccionada de API de generación de texto, no una clasificación exhaustiva del mercado ni una comparación de suscripciones de consumo. No se realizó un benchmark original para este artículo; las recomendaciones son criterios de ingeniería basados en especificaciones oficiales.
Precios de API con una base común
USD por millón de tokens: procesamiento estándar, entrada de texto sin caché y tarifa de contexto corto cuando corresponda. La última columna supone 1.000 solicitudes con 10.000 tokens de entrada y 2.000 tokens de salida facturables en total cada una. Excluye impuestos, herramientas, búsqueda, almacenamiento de caché e intentos repetidos. Igual número de tokens es una hipótesis presupuestaria, no el mismo volumen de texto entre tokenizadores.
| Modelo | Entrada / 1 M | Salida / 1 M | 1.000 solicitudes |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 | $200.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 | $40.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | $2.00 |
| Claude Fable 5.1 | $10.00 | $50.00 | $200.00 |
| Claude Opus 5.5 | $4.00 | $20.00 | $80.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | $40.00 |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 | $15.00 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 | $8.00 |
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.30 | $1.20 | $5.40 |
| DeepSeek V4 Pro (0813) | $1.32 | $3.96 | $21.12 |
Gemini 3.8 Flash: $0.75/$3.75 se aplica hasta el 31 de diciembre de 2026; la tarifa publicada desde el 1 de enero de 2027 es $1.50/$7.50. Las tarifas de DeepSeek son de hora punta; fuera de ese horario cuestan la mitad. Comprueba el calendario del proveedor. Sonnet 5 sigue en $2/$10: se canceló la subida anunciada para septiembre. Los contextos largos y otros niveles de procesamiento pueden cambiar la factura. A continuación, las fuentes de precios.
Precios de la API de OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/pricing
Precios de la API de Anthropic: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
Precios de la API de Google: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
Precios de la API de DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/
Calidad: elige según el trabajo que debe salir bien
Esta comparativa no determina un ganador medido. El posicionamiento de los proveedores ayuda a seleccionar candidatos, pero no demuestra superioridad con tus datos. Una puntuación alta de razonamiento no garantiza llamadas correctas a herramientas, citas fieles ni un ucraniano natural.
Para razonamiento difícil y tareas de varios pasos, probaría GPT-6 Astra frente a los candidatos prémium de Claude. Dentro de GPT-6, Sol es la opción intermedia y Luna está pensada para trabajo repetible a escala. Empieza la evaluación de la familia con Sol y justifica cualquier mejora con menos fallos o menos correcciones humanas. https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
Anthropic posiciona Opus 5.5 para programación prolongada y trabajo de conocimiento, Fable 5.1 para razonamiento exigente y Sonnet 5 para velocidad y capacidad. Compararía Opus con Sonnet en tareas de repositorio antes de pagar por Fable. Un precio más alto no demuestra por sí solo un mejor resultado. https://platform.claude.com/docs/en/models/overview
Para extracción y clasificación de gran volumen, mi lista incluye Luna, Gemini Flash-Lite y DeepSeek Flash. Para flujos de agentes más complejos, prueba también Gemini 3.8 Flash. DeepSeek V4 Pro no admite imágenes, mientras que V4.1 Flash sí admite visión; esa diferencia puede descartar un candidato antes de probar la calidad. https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/
Mide el coste por resultado aceptado
Coste de la solicitud = (tokens de entrada × tarifa de entrada + tokens de salida facturables × tarifa de salida) / 1.000.000. Cuenta los tokens de razonamiento facturados, el contexto repetido, las llamadas a herramientas, los reintentos y la revisión humana. Un token más barato puede dar lugar a una tarea completada más cara.
Ejemplo, no benchmark: un intento de $0.04 con un 80 % de resultados aceptados cuesta $0.05 por resultado aceptado en un lote grande. Un intento de $0.08 con un 95 % cuesta unos $0.084. La segunda opción puede compensar si los errores son costosos. Las estimaciones de la tabla para 1.000 solicitudes van de $2 para Luna a $200 para Astra o Fable; no predicen tasas de aceptación.
Cómo elegiría para un producto real
Prepara un conjunto fijo de 100–300 tareas representativas, con solicitudes ambiguas, falta de pruebas y todos los idiomas compatibles. Documenta los prompts, las herramientas y los presupuestos de razonamiento. Puntúa la precisión factual, el seguimiento de instrucciones, la validez de la salida estructurada, el éxito de las herramientas y las ediciones humanas. Mide la latencia p50/p95 de extremo a extremo y el coste total; repite las ejecuciones y reserva un conjunto de control.
Empezaría con un modelo de menor coste para las tareas rutinarias y escalaría a un candidato más potente si falla la validación. Mantén un proveedor independiente como alternativa, valida su respuesta y muestra opciones de contacto directo si fallan todas las API. Elige la configuración menos costosa que cumpla tu objetivo de calidad medido y vuelve a comprobarla cuando cambien los modelos o los precios.
Dale al próximo producto alguien que se quede.
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