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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

Puntuación100
Ventana de contexto1M
Precio de entrada ($/M)$4.00
Precio de salida ($/M)$20.00
Máx. tokens de salida128k

Rendimiento de referencia

Resistente
AIMultiple
Código abierto
Rango
Categoría
Puntos de referencia
Puntaje
1st
Coding
SciCode
67
1st
Intelligence
AIM-Agentic-RAG
90
1st
Intelligence
AIM-Text-to-SQL
88
2nd
Intelligence
CritPt
32
1st
Intelligence
GDPval
1846

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
2.81s
De Google

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.