Compara precios de modelos de IA según tu trabajo real
El menor precio de entrada puede dar la factura más alta. Dos ejemplos muestran qué comparar.
Un modelo cuesta $0.20 por millón de tokens de entrada. Otro cuesta $0.40. El primero parece más barato, hasta que le pides a ambos que escriban una respuesta larga.
Compara el coste de toda tu solicitud: el texto que envías, la respuesta que esperas y la frecuencia con la que la ejecutas. Luego verifica que el proveedor que ofrece ese precio soporta las funciones que necesitas.
Empieza con una tarea real
Elige algo que realmente vayas a ejecutar: resumir un documento, reescribir una publicación o responder una pregunta de soporte. Cuenta las instrucciones, el historial de conversación y el texto adjunto como entrada, no solo la pregunta final. Los tokens son fragmentos de texto; no son un número fijo de palabras en todos los idiomas o modelos.
Abre el catálogo de modelos de IA, elige un modelo y luego abre Estimación de coste. Comienza con un preset de tarea o introduce tus propios tokens de entrada, tokens de salida y número de solicitudes. Los presets son ejemplos editables, no mediciones de tus documentos.
Si ya tienes registros de uso de API, usa sus conteos de tokens. De lo contrario, comienza con una estimación y reemplázala después de una pequeña prueba. Un límite de contexto te dice cuánto puede caber, no cuánto costará cada solicitud.
Por qué el precio de entrada más barato puede perder
Estas son dos ofertas ficticias, en USD por millón de tokens. Ilustran el cálculo; no son precios actuales de modelos nombrados.
| Oferta | Precio de entrada | Precio de salida |
|---|---|---|
| A | $0.20 | $1.00 |
| B | $0.40 | $0.40 |
Para 10,000 solicitudes con 8,000 tokens de entrada y 500 tokens de salida cada una, A cuesta $21, mientras que B cuesta $34.
Cambia la tarea a 1,000 tokens de entrada y 4,000 tokens de salida cada una, manteniendo 10,000 solicitudes. A ahora cuesta $42, mientras que B cuesta $20. Las respuestas más largas invierten el ranking.
total = requests × ((input tokens × input price) + (output tokens × output price)) / 1,000,000
Verificamos ambos ejemplos el 10 de octubre de 2026 con la misma función de coste de tokens que usa el catálogo. Descarga las entradas y los resultados. Esto comprueba la aritmética, no la calidad del modelo ni la factura real del proveedor.
La fórmula simple asume precios de texto ordinarios sin descuentos ni niveles. Las tarifas de caché y los niveles de contexto largo pueden cambiar el resultado. Las llamadas a herramientas, imágenes, audio, tarifas por solicitud e impuestos pueden añadir cargos más allá de la estimación de texto. Para una ejecución real, compara la estimación con el registro de uso del proveedor; OpenRouter documenta los campos de uso que devuelve.
Compara la misma oferta de proveedor
La empresa que desarrolla un modelo y el servicio que aloja su API son elecciones diferentes. En el catálogo, usa Creadores de modelos para acotar la familia de modelos y Alojamientos API para elegir dónde usarlo. Ambos permiten selecciones múltiples. La etiqueta API oficial identifica la API directa de un desarrollador.
Abre la lista de proveedores de un modelo antes de elegir. Revisa su precio, contexto y límites de salida juntos. Un precio bajo de un alojamiento y una ventana de contexto grande de otro no forman una oferta utilizable.
Copia el ID del modelo del proveedor que planeas llamar. Nombres de modelo similares no garantizan identificadores de API idénticos. Con un agregador, también verifica el enrutamiento: OpenRouter puede enrutar el mismo modelo a diferentes endpoints, y la ruta seleccionada afecta las funciones disponibles y el precio.
Usa filtros para hacer una lista corta
Empieza con requisitos que descartarían un modelo: suficiente contexto para la entrada y la respuesta, soporte de imágenes si es necesario, y llamada a herramientas o salida estructurada para tu aplicación. Luego acota el rango de precios y compara algunos candidatos.
La velocidad tiene dos partes. El tiempo hasta el primer token describe la espera antes de que comience una respuesta. Los tokens de salida por segundo describen la rapidez con la que continúa. Una medición faltante significa desconocido, no lento; una observación del proveedor no es una promesa sobre tu conexión o prompt.
Los puntajes de referencia pueden ayudarte a elegir qué probar. No pueden decirte si un modelo seguirá tus instrucciones particulares. Ejecuta el mismo pequeño conjunto de prompts representativos contra tu lista corta y revisa las respuestas, los fallos y el uso real de tokens.
El catálogo busca actualizarse aproximadamente cada seis horas. Revisa las marcas de tiempo de la fuente, especialmente cuando un precio o velocidad parezca inusualmente bueno. Los filtros y la ordenación permanecen en la URL, así que puedes copiar la dirección para compartir la misma vista.
Repite la comparación desde una app o agente
La API del catálogo soporta búsquedas filtradas, comparaciones de proveedores y estimaciones de coste de tokens. Las lecturas del catálogo no usan créditos de CozyToolkit y funcionan sin clave de API, dentro del límite de tasa publicado. No ejecutan los modelos por ti.
La skill de investigación de modelos puede hacer la búsqueda por un agente. Dale la carga de trabajo, en lugar de pedir un “mejor modelo” universal: encuentra tres candidatos para 10,000 solicitudes de resumen de documentos, cada una con 8,000 tokens de entrada y 500 de salida, e incluye IDs de proveedor, costes estimados y fuentes.