Comparador de modelos de IA
Elige hasta tres modelos de IA, míralos lado a lado y quédate con el que mejor encaja con lo que necesitas.
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Para: Para programación con agentes y trabajo de conocimiento de larga duración; es el modelo por defecto que recomienda Anthropic.
- Precio de la API: entrada (1M tokens)
- 4 $
- Precio de la API: salida (1M tokens)
- 20 $

Para: Para razonamiento exigente y agentes que trabajan horas sin supervisión; no compensa para chat o ediciones rápidas.
- Precio de la API: entrada (1M tokens)
- 10 $
- Precio de la API: salida (1M tokens)
- 50 $

Para: Para tareas cotidianas bien acotadas (arreglar bugs, documentos, hojas de cálculo) con la mejor relación velocidad/precio de Anthropic.
- Precio de la API: entrada (1M tokens)
- 2 $
- Precio de la API: salida (1M tokens)
- 10 $
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Anthropic Claude Opus 5.5 | Anthropic Claude Fable 5.1 | Anthropic Claude Sonnet 5.5 | |
|---|---|---|---|
| Dónde usarlo | |||
| Para quién es | Para programación con agentes y trabajo de conocimiento de larga duración; es el modelo por defecto que recomienda Anthropic. | Para razonamiento exigente y agentes que trabajan horas sin supervisión; no compensa para chat o ediciones rápidas. | Para tareas cotidianas bien acotadas (arreglar bugs, documentos, hojas de cálculo) con la mejor relación velocidad/precio de Anthropic. |
| Empresa | Anthropic | Anthropic | Anthropic |
| Tipo | De pago en la nube (API) | De pago en la nube (API) | De pago en la nube (API) |
| Lanzamiento | septiembre de 2026 | septiembre de 2026 | septiembre de 2026 |
| Parámetros | No publicado | No publicado | No publicado |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| Salida máxima | 128K tokens | 128K tokens | 128K tokens |
| Precio de la API: entrada (1M tokens) | 4 $ | 10 $ | 2 $Más barato |
| Precio de la API: salida (1M tokens) | 20 $ | 50 $ | 10 $Más barato |
| Razonamiento | Sí, siempre activo | Sí, siempre activo | Sí, opcional |
| Entradas | Texto, imágenes, PDF | Texto, imágenes, PDF | Texto, imágenes, PDF |
| Licencia | Propietaria | Propietaria | Propietaria |
| Se puede ejecutar en casa | No | No | No |
| Dónde se usa | API, claude.ai, Claude Code, Bedrock, Vertex AI, Foundry | API, claude.ai, Claude Code, Bedrock, Vertex AI, Foundry | API, claude.ai, Claude Code, Bedrock, Vertex AI, Foundry |
| A favor |
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| En contra |
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| Qué dicen los usuarios | Según los usuarios de Reddit, Opus 5.5 por fin «habla como una persona» y varios que se habían pasado a Codex o Astra vuelven a Claude; en Hacker News hay más escepticismo y se recuerda que Opus 5 también deslumbró el primer día. | Según los usuarios, es el modelo que menos indicaciones necesita en tareas largas de agente, pero la factura crece rápido (un desarrollador contó en Hacker News que una sola revisión de código le costó 92 $) y para chat o cambios pequeños no compensa frente a Opus 5.5. | Según los usuarios, es un subagente excelente para el 80 % del trabajo bien definido mientras Opus planifica; en Hacker News algunos lo ven demasiado cerca de Opus en precio y la recomendación general es mantenerlo en esfuerzo bajo o medio. |
| Revisada el 7/10/2026 | Revisada el 7/10/2026 | Revisada el 7/10/2026 | |
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Comparativas más buscadas
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el precio por millón de tokens?+
Es lo que cobra la empresa por usar el modelo a través de su API: un precio por cada millón de tokens que le envías (entrada) y otro por cada millón que genera (salida). Un token es un trozo de palabra; una página de texto son unos 500 tokens. Algunos modelos de pesos abiertos también se venden por API (DeepSeek, Qwen, Mistral) y otros no tienen precio de API publicado; en todos ellos, si los ejecutas en tu equipo no pagas por uso, pero necesitas el hardware.
¿Qué modelos de IA puedo ejecutar en mi PC?+
Los de pesos abiertos, que publican sus archivos para descargarlos: Qwen, Gemma (de Google), gpt-oss (de OpenAI), DeepSeek, Mistral o Llama, entre otros. Los modelos de Claude, los GPT-6 de OpenAI o los Gemini de Google solo se usan en la nube. La fila de VRAM orientativa da una idea de la memoria necesaria con cuantización Q4; si tu gráfica tiene algo menos, puedes usar una cuantización más pequeña (pierde algo de calidad) o pasar parte del modelo a la RAM del ordenador (funciona, pero bastante más lento). Puedes afinarlo con nuestra herramienta ¿Qué IA puedo ejecutar?
¿La ventana de contexto más grande es siempre mejor?+
No necesariamente. Es cuánto texto puede tener en cuenta a la vez. Un millón de tokens sirve para libros o bases de código enteras, pero la calidad con contextos muy largos varía entre modelos y cuesta más dinero por consulta.
Datos oficiales a la fecha indicada en cada ficha; los precios de API pueden cambiar.