Por Equipo BarmetMedia
Elegir un modelo de inteligencia artificial ya no es elegir «el mejor». En septiembre de 2026 hay más de treinta modelos relevantes entre servicios de API y modelos instalables, y la diferencia de precioPrecioPrecio La estrategia de marketing enfocada en el precio se refiere al conjunto de procesos y metodologías que una empresa utiliza para establecer el valor de s… entre el más caro y el más barato supera las cien veces. La pregunta útil para una empresa es otra: qué modelo de IA elegir para cada tarea sin pagar de más ni quedarse corto.
En este artículo repasamos los modelos disponibles hoy, cómo se comparan en precioPrecioPrecio La estrategia de marketing enfocada en el precio se refiere al conjunto de procesos y metodologías que una empresa utiliza para establecer el valor de s… y capacidad, y los detalles de la letra pequeña que cambian la factura real. Los precios están en dólares por millón de tokens, tal y como los publican los propios fabricantes.
Antes de mirar la tabla conviene tener claros cinco criterios. Sin ellos, cualquier comparativa de modelos de IA engaña.
Cada modelo cobra por separado lo que le envías (entrada), lo que reutiliza de peticiones anteriores (lectura de caché) y lo que genera (salida). La salida suele costar entre 3 y 5 veces más que la entrada, así que una tarea que redacta mucho no cuesta lo mismo que una que solo clasifica.
Podemos agrupar los modelos en cuatro niveles: frontera (lo más capaz de cada fabricante), alto, medio y bajo (pensados para volumen y velocidad).
Casi todos los modelos actuales «piensan» antes de responder, y la mayoría permite graduar ese esfuerzo. Más esfuerzo significa mejores respuestas en tareas complejas, pero también más tokens facturados y más latencia.
Cuidado aquí: cada fabricante usa sus propias etiquetas («Fast», «Flash», «La más rápida»). No son medidas estandarizadas de tokens por segundo y no se pueden comparar directamente entre marcas.
Todos procesan texto; muchos aceptan imagen; solo algunos, como la familia Gemini, aceptan también vídeo y audio de entrada en el mismo modelo.
Son los modelos que conviene reservar para tareas de alto valor: análisis complejos, código agéntico, estrategia o documentos críticos.
| Modelo | Fabricante | Entrada | Caché | Salida |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | OpenAI | 10 $ | 1 $ | 50 $ |
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | 10 $ | 0,25 $ | 50 $ |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | 4 $ | 0,20 $ | 20 $ |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 4 $ | 0,40 $ | 20 $ |
| Gemini 3.1 Pro | 2 $ | 0,20 $ | 12 $ | |
| Grok 4.7 | xAI | 2 $ | 0,50 $ | 6 $ |
| Qwen3.8-Max | Alibaba | 2 $ | 0,25 $ | 6 $ |
| DeepSeek V4-Pro | DeepSeek | 1,32 $ | 0,044 $ | 3,96 $ |
Algunas claves de este grupo:
Aquí está la mayoría del trabajo real de una empresa: redacción, atención al cliente, automatizaciones con agentes y análisis de documentos.
| Modelo | Fabricante | Entrada | Caché | Salida |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot | 3 $ | 0,30 $ | 15 $ |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | 2 $ | 0,20 $ | 10 $ |
| GPT-6 Sol | OpenAI | 2 $ | 0,20 $ | 10 $ |
| GPT-4.1 | OpenAI | 2 $ | 0,50 $ | 8 $ |
| Grok 4.6 | xAI | 2 $ | 0,50 $ | 6 $ |
| Grok 4.3 | xAI | 1,25 $ | 0,20 $ | 2,50 $ |
| Gemini 3.8 Flash | 0,75 $ | 0,075 $ | 3,75 $ | |
| Mistral Large 3 | Mistral | 0,50 $ | 0,05 $ | 1,50 $ |
| DeepSeek V4.1-Flash | DeepSeek | 0,30 $ | 0,006 $ | 1,20 $ |
Para clasificar correos, etiquetar leads, extraer datos o responder preguntas frecuentes, pagar un modelo de frontera es tirar dinero. Estos modelos cuestan menos de 0,50 $ por millón de tokens de entrada:
| Modelo | Fabricante | Entrada | Salida |
|---|---|---|---|
| Jev 1.13 | TypeSafe | 0,042 $ | Gratis |
| GPT-6 Luna | OpenAI | 0,10 $ | 0,50 $ |
| GPT-4.1 nano | OpenAI | 0,10 $ | 0,40 $ |
| Mistral Small 4 | Mistral | 0,15 $ | 0,60 $ |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | 0,20 $ | 1,20 $ |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0,25 $ | 1,50 $ | |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 0,30 $ | 2,50 $ |
Un caso particular es Jev 1.13: no redacta, solo clasifica, puntúa y enruta. Por eso su salida es gratuita. Encaja como primer filtro en una automatizaciónAutomatizaciónAutomatización Automatización: uso de herramientas tecnológicas para automatizar procesos de marketing lo que permite reducir trabajos manuales y aumentar la e…, decidiendo qué petición pasa a un modelo más caro.
Fuera de este corte de precio, Claude Haiku 4.5 (1 $ / 5 $) es la opción con menor latencia de Anthropic, con pensamiento extendido y contexto de 200.000 tokens.
Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout y Llama 3.3 70B (Meta), Qwen3-235B-A22B (Alibaba), Gemma 2 27B (Google) y Phi-4-reasoning (Microsoft) se publican como pesos para instalar. Sus editores no venden un precio por token: el coste es la máquina, y depende de la cuantización, la memoria y el hardware elegido.
Tienen sentido cuando los datos no pueden salir de la empresa, cuando el volumen es tan alto que amortiza el servidor o cuando se necesita control total del modelo. Para la mayoría de pymes, un servicio de API sigue siendo más barato y rápido de poner en marcha.
El precio de las tablas es el del tramo bajo. OpenAI, por encima de 272.000 tokens de entrada, multiplica por dos la entrada y la caché y por 1,5 la salida. Gemini 3.1 Pro y la familia Grok cambian de tarifa a partir de 200.000 tokens. En Grok, además, cruzar ese umbral encarece todos los tokens de la petición, no solo el exceso.
OpenAI cobra la lectura al 10 % de la entrada. Anthropic publica tres cifras (escribir durante 5 minutos, escribir durante una hora y leer) y la lectura va del 10 % en Sonnet y Haiku al 5 % en Opus 5.5 y al 2,5 % en Fable 5.1. Google añade un coste por millón de tokens y hora de almacenamiento. En procesos que reutilizan el mismo prompt largo, como un asistente con una base de conocimiento fija, la caché puede reducir el coste de forma drástica.
DeepSeek no divide su precio por longitud, sino por hora del día. En hora valle, entrada, caché y salida cuestan la mitad. Si tus procesos pueden ejecutarse de noche, es un ahorro directo.
GPT-5.6 Sol y Gemini 3.8 Flash tienen precios temporales. Un presupuesto a doce meses debe calcularse con la tarifa que se aplicará después de la promoción.
Para dimensionarlo con un ejemplo: 1.000 consultas típicas cuestan unos 0,45 $ con GPT-6 Luna y 45 $ con GPT-6 Astra. La tarea es la misma; la factura, cien veces mayor.
Clave BarmetMedia: la estrategia más rentable no es elegir un solo modelo, sino combinarlos: un modelo barato filtra y clasifica, uno de gama alta ejecuta y uno de frontera interviene solo cuando la tarea lo exige. En procesos de alto volumen, este enrutado puede recortar el coste varias veces sin perder calidad.
No hay uno solo. En el nivel de frontera están GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.7, Qwen3.8-Max y DeepSeek V4-Pro. Cuál rinde mejor depende de la tarea.
Entre los que redactan, GPT-6 Luna y GPT-4.1 nano parten de 0,10 $ por millón de tokens de entrada. Para clasificar, Jev 1.13 cuesta 0,042 $ de entrada con salida gratuita.
Solo si necesitas que los datos no salgan de tu infraestructura o si tu volumen justifica el coste del servidor. En la mayoría de los casos, la API es más económica y rápida de implantar.
Normalmente por tres motivos: superar el umbral de contexto (200.000 o 272.000 tokens según el fabricante), el coste de escribir y almacenar la caché, o el uso de modos rápidos que duplican el precio.
En BarmetMedia diseñamos automatizaciones y agentes de IA que combinan el modelo adecuado para cada paso, con el objetivo de que la inteligencia artificial trabaje para tu negocio sin disparar el coste. Si quieres saber qué modelos encajan en tus procesos y cuánto costaría implantarlos, cuéntanos tu caso.
Precios y características según la documentación oficial de cada fabricante, consultada el 29 de septiembre de 2026. Los precios pueden cambiar; revisa siempre la fuente antes de tomar decisiones.
Este artículo se ha elaborado con asistencia de inteligencia artificial y ha sido revisado por el equipo de BarmetMedia.
