Modelos clasificados
El precio combinado utiliza su relación entrada/salida. Puntuación de valor = inteligencia ÷ precio combinado, normalizado para que el líder sea 100. La inteligencia es un índice de referencia, no un punto de referencia autorizado.
| Modelo | Entrada/Salida $/1M | Mezclado $/1M | coeficiente intelectual* | Valor | Tu $/mes |
|---|
El precio principal oculta la decisión real
Comparar los LLM en función del precio de sus insumos por millón de tokens es la forma en que funcionan la mayoría de las tablas de costos, y es engañoso en dos sentidos. En primer lugar, los tokens de salida suelen costar de tres a cinco veces más que los de entrada, por lo que un modelo que parece barato en términos de entrada puede resultar caro para una carga de trabajo que escribe respuestas largas. En segundo lugar, el precio no dice nada sobre la capacidad: el objetivo del modelo. Una herramienta que cuesta una décima parte pero falla en un tercio de tus tareas no es barata; es costoso una vez que se cuentan los reintentos y la limpieza humana. La relación precio-rendimiento reúne ambos problemas en un solo número: una puntuación de capacidad dividida por el mezclado precio de su combinación de tokens real, para comparar el valor, no solo el costo.
Ese replanteamiento cambia las decisiones. Para trabajos indulgentes de gran volumen (clasificación, etiquetado, extracción del primer borrador), la elección de mejor valor suele ser un modelo pequeño o abierto que es casi tan bueno como el de frontera por una fracción del precio. Para trabajos en los que un error es costoso (código de producción, redacción legal o médica, acciones de los agentes), la matemática del valor favorece con razón un modelo más sólido, porque su puntuación más alta supera la prima. El patrón inteligente que siguen la mayoría de los equipos es ruta solicitudes fáciles al líder en valores y reservar un modelo de frontera para los difíciles. Una vez que haya elegido, mida el billete real en el Calculadora de costos de tokens LLM y cortarlo más con almacenamiento en caché rápido.
como usarlo
1. Ingrese los tokens de entrada y salida típicos para una solicitud; esto establece su combinación de costos real.
2. Opcionalmente, agregue solicitudes mensuales para ver el costo en dólares de cada modelo para su carga de trabajo.
3. Elija si desea clasificar por valor, precio bruto o inteligencia y lea la tabla. El líder en valor es el modelo que ofrece la mayor capacidad por dólar para su forma simbólica.
Errores comunes
A juzgar únicamente por el precio de los insumos. El trabajo de alto rendimiento se valora según la tasa de producción: establezca su proporción real. Persiguiendo lo más barato. Si falla en su tarea, la reelaboración costará más que las fichas guardadas. Pagar de más por un modelo de frontera en todas partes. La mayoría de las solicitudes no lo necesitan; resérvalo para la rebanada dura. Confiar en una puntuación. El índice de inteligencia es un punto de partida: el único punto de referencia que cuenta es su propia evaluación basada en sus propias indicaciones.
Preguntas frecuentes
¿Qué proporción de tokens debo utilizar?
Los chatbots y las preguntas y respuestas suelen estar casi igualados; la extracción y la clasificación requieren muchos aportes (contexto largo, respuesta corta); La escritura y la generación de código generan muchos resultados. Utilice sus registros si los tiene; de lo contrario, comience cerca de 3:1 de entrada:salida y ajuste.
¿De dónde viene la puntuación de inteligencia?
Es una combinación aproximada de la ubicación general de cada modelo en los puntos de referencia públicos de razonamiento, codificación y conocimiento en 2026. Su objetivo es clasificar los niveles direccionalmente, no certificar un modelo como más inteligente por un punto.
¿Por qué el modelo más barato no es siempre el líder en valor?
Porque el valor es la capacidad dividida por el precio. Un modelo que es un 40% más barato pero un 40% más débil tiene un valor similar; uno que es un poco más caro pero significativamente más capaz puede liderar. La clasificación captura esa compensación para su mezcla.
¿El almacenamiento en caché y por lotes cambian esto?
Sí, ambos reducen el costo efectivo de los insumos y aumentarían la puntuación de valor de un modelo. Esta herramienta utiliza tarifas estándar; modele sus descuentos en el almacenamiento en caché y lote calculadoras.
Estimación únicamente. El índice de inteligencia es una referencia direccional; valide sus propias tareas antes de elegir.