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Modelos de IA

Explore los principales modelos LLM en cuanto a referencias de rendimiento, latencia y precios.

Model
Puntuación
Precio de entrada
Precio de salida
Anthropic
Anthropic
Sep/22/2026

Claude Opus 5.5

Puntuación78
Ventana de contexto1M
Precio de entrada ($/M)$4.00
Precio de salida ($/M)$20.00
Máx. tokens de salida128k

Rendimiento de referencia

Resistente
Código abierto
AIMultiple
Rango
Categoría
Puntos de referencia
Puntaje
5th
Coding
DeepSWE 1.1
74
1st
Coding
FrontierCode
55
27th
Coding
ITBench-AA
38
1st
Coding
SciCode
67
2nd
Coding
Terminal-Bench 4.0
60
4th
Healthcare
BioMysteryBench
79
3rd
Healthcare
HealthBench Professional
66
5th
Intelligence
AA-LCR
85
3rd
Intelligence
AIM-Agentic-RAG
90
17th
Intelligence
AIM-AI-Bias
94
3rd
Intelligence
AIM-Text-to-SQL
88
1st
Intelligence
ArxivMath
97
4th
Intelligence
AutomationBench-AA
41
2nd
Intelligence
CritPt
32
3rd
Intelligence
FrontierMath
95
1st
Intelligence
GDPval
1866
1st
Intelligence
MMMU-Pro
88
3rd
Intelligence
RuneBench
7
17th
Legal
Harvey LAB-AA
9

Análisis de costos

Costo de entrada más bajo
$4.00
De Amazon Bedrock
Costo de salida más bajo
$20.00
De Amazon Bedrock
Latencia mínima
2.12s
De Microsoft Azure

FAQ

Considere sus necesidades principales: Creación de contenido: Concéntrese en el razonamiento de la IA y las puntuaciones de memoria. Desarrollo de software: Priorice el rendimiento del código de IA. Análisis de datos: Analice las puntuaciones de texto a SQL y finanzas de IA. Automatización empresarial: Considere Agentic RAG y el rendimiento de los agentes de IA. Precisión fáctica: Enfatice las bajas tasas de alucinaciones.

Estos representan diferentes niveles de la familia GPT-5 de OpenAI: GPT-5: Modelo insignia con todas las funciones. GPT-5 Mini: Optimizado para velocidad y costo manteniendo un alto rendimiento. GPT-5 Nano: Versión ultrarrápida y ligera para aplicaciones de alto volumen.

Los sufijos de fecha indican fechas límite específicas para la capacitación o versiones de lanzamiento. Por ejemplo, "claude-3-7-sonnet-20250219" se lanzó el 19 de febrero de 2025, lo que ayuda a los usuarios a saber qué versión exacta están evaluando.

El "32b" en modelos como "exaone-4.0-32b" se refiere a 32 mil millones de parámetros. Generalmente, un mayor número de parámetros permite un mejor rendimiento, pero también requiere más recursos computacionales y, por lo tanto, su ejecución es más costosa.

Variantes mini: Optimizadas para velocidad y coste, con un rendimiento típico del 65-80% de los modelos completos. Variantes altas: Configuraciones de máximo rendimiento, a menudo con mayores requisitos computacionales.