How much will switching LLM models change my bill?

It depends far more on the output rate than the input rate, because output tokens are typically three to five times pricier and most real workloads generate a lot of them. Two models with similar input prices can differ two- or three-fold once you account for output. This calculator takes your actual monthly input and output token volumes, prices them on both the model you're on and the one you're considering, and reports the exact dollar and percentage change — so you see the real bill, not the headline per-million figure.

Is a cheaper model always worth switching to?

Not automatically. A cheaper model only saves money if it does the job at the same quality; if it needs longer prompts, more retries, or more output to reach the same result, the effective cost can end up higher than the model you left. Price is one axis and capability is the other. Use the bill difference here as the size of the prize, then weigh it against any quality or reliability you'd give up. A large monthly saving justifies real testing; a marginal one rarely justifies the migration effort and risk.

Why compare on my own token mix instead of the sticker price?

Because sticker prices are quoted per million tokens split into input and output, and your bill is a weighted blend of the two that depends entirely on your workload. A summariser reads a lot and writes a little, so it's input-dominated; an agent or code generator writes a lot, so output dominates. The same two models can rank differently for those two workloads. Feeding in your real input and output volumes is the only way to know which model is actually cheaper for what you do.

Calculadora de costos de migración de modelos

✓ Última verificación: 2026-08-15· Fuente: página oficial de precios del proveedor.· Supervisado automáticamente — reportar cambio →

¿Estás pensando en pasar de un modelo a otro? Elige el modelo que eres en, el que eres mirandoy su volumen mensual de tokens: esto muestra el valor exacto cambio de factura, el porcentaje guardado o agregado, y el diferencia anual, cuyo precio se basa en su combinación real de entrada/salida en lugar de la tarifa adhesiva.

El cambio de billete es del tamaño del premio.

Cambiar de modelo es una de las palancas más importantes en un proyecto de ley de IA, pero la decisión generalmente se toma en base a un número de titular (“este es más barato por millón de tokens”) que no sobrevive al contacto con una carga de trabajo real. Su factura es una combinación de precios de entrada y salida ponderados por cómo su aplicación realmente usa el modelo, y la salida es donde está el dinero: generalmente es de tres a cinco veces la tasa de entrada, y los agentes, chatbots y generadores de códigos producen una gran cantidad. Dos modelos que parecen cercanos en cuanto a las entradas pueden estar dos veces más separados una vez que se cuenta la salida. Esta calculadora valora ambos modelos según sus volúmenes reales de entrada y salida mensuales e informa la diferencia como una cifra en dólares, un porcentaje y un número anual: la apuesta real por la que está jugando.

Ver ese número cambia la conversación. Una migración que ahorra un 8% al año rara vez justifica el tiempo de ingeniería, las pruebas de regresión y el riesgo de una sutil caída de la calidad. Uno que cueste la mitad merece una evaluación seria. Y la flecha apunta en ambos sentidos: pasar a un modelo más capaz y más caro es más fácil de justificar cuando puedes ver que solo agrega una cantidad manejable a tu volumen. Utilice esto para determinar el tamaño del premio primero, luego decida si vale la pena perseguirlo y combínelo con el la herramienta API LLM más barata para escanear todo el campo y el calculadora de tokens de razonamiento si el nuevo modelo piensa antes de responder.

como usarlo

1. Elija el modelo en el que se encuentra actualmente y el que está considerando.
2. Ingrese sus tokens de entrada mensuales (todo lo que envía) y tokens de salida (todo lo que escribe el modelo), en millones.
3. Lea el titular: verde significa que el cambio ahorra dinero, ámbar significa que cuesta más.
4. Consulte la tabla de desglose para ver si la entrada o la salida están impulsando la diferencia.

Errores comunes

Comparando únicamente el precio de los insumos. La producción es el lado más caro y de mayor volumen para la mayoría de las aplicaciones: un modelo con entradas baratas y salidas caras puede ser la opción costosa. Suponiendo recuentos de tokens iguales. Si el nuevo modelo necesita indicaciones más largas o escribe más para alcanzar la misma calidad, su costo real es mayor de lo que muestra este intercambio simple. Ignorando el costo de la migración. Volver a realizar pruebas, realizar ajustes rápidos y monitorear requiere tiempo de ingeniería; compárelo con el ahorro anual. Olvidando los descuentos. El almacenamiento en caché rápido y la fijación de precios por lotes pueden cambiar la clasificación: modele ambos lados de manera consistente.

Estimación únicamente. Los precios de los modelos cambian con frecuencia: verifique las tasas actuales de entrada y salida por millón antes de migrar.

Cómo funciona esta calculadora

La calculadora de costos de migración del modelo estima cómo cambiaría su gasto mensual en API si cambiara de un modelo de idioma a otro. Tú seleccionas el modelo que estás actualmente en, el modelo que eres cambiando ae ingrese su uso mensual dividido en tokens de entrada y tokens de salida (en millones). La herramienta aplica las tasas de entrada y salida por token de cada proveedor a su volumen, luego muestra el costo mensual proyectado para ambos modelos uno al lado del otro junto con la diferencia. Los principales factores son la diferencia de precios entre los dos modelos y su combinación de tokens: debido a que la mayoría de los proveedores cobran más por la producción que por los insumos, un modelo que parece más barato solo por los insumos puede costar más una vez que se incluye su carga de trabajo con mucha producción.

La contrapartida clave a tener en cuenta es que El precio por token es solo la mitad de la imagen.. Un modelo más económico puede necesitar indicaciones más largas, producir más reintentos o dar respuestas de menor calidad que lo empujen a optar por la opción más cara, por lo que los ahorros brutos que se muestran aquí representan un límite máximo en lugar de una garantía. Antes de comprometerte, utiliza la calculadora con tu real relación entrada/salida en lugar de conjeturas redondas, ya que una división incorrecta puede cambiar qué modelo gana. Es más útil como filtro de primer paso: ejecute sus volúmenes mensuales reales, confirme que los ahorros proyectados sean lo suficientemente grandes como para importar y luego valide la calidad de la salida en una pequeña muestra antes de migrar todo su tráfico.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cambiará mi factura el cambio de modelo LLM?

Depende mucho más de la tasa de salida que de la tasa de entrada, porque los tokens de salida suelen ser de tres a cinco veces más caros y la mayoría de las cargas de trabajo reales generan muchos de ellos. Dos modelos con precios de insumos similares pueden diferir dos o tres veces una vez que se tiene en cuenta la producción. Esta calculadora toma sus volúmenes mensuales reales de tokens de entrada y salida, les fija el precio tanto en el modelo que está usando como en el que está considerando, e informa el dólar exacto y el cambio porcentual, para que pueda ver la factura real, no la cifra principal por millón.

¿Siempre vale la pena cambiar a un modelo más barato?

No automáticamente. Un modelo más barato sólo ahorra dinero si hace el trabajo con la misma calidad; Si necesita indicaciones más largas, más reintentos o más resultados para alcanzar el mismo resultado, el costo efectivo puede terminar siendo más alto que el modelo que dejó. El precio es un eje y la capacidad es el otro. Utilice aquí la diferencia del billete como tamaño del premio, luego compárelo con cualquier calidad o confiabilidad a la que renunciaría. Un gran ahorro mensual justifica pruebas reales; uno marginal rara vez justifica el esfuerzo y el riesgo de la migración.

¿Por qué comparar mi propia combinación de tokens en lugar del precio de etiqueta?

Porque los precios de etiqueta se cotizan por millón de tokens divididos en entrada y salida, y su factura es una combinación ponderada de los dos que depende completamente de su carga de trabajo. Un resumidor lee mucho y escribe poco, por lo que está dominado por las entradas; un agente o generador de código escribe mucho, por lo que domina la salida. Los mismos dos modelos pueden clasificarse de manera diferente para esas dos cargas de trabajo. Introducir sus volúmenes reales de entrada y salida es la única forma de saber qué modelo es realmente más barato para lo que hace.

De donde viene la diferencia