Estudio original de Convly · Actualizado en 2026
Comparamos los precios en tiempo real de las API de 30 modelos líderes de IA con el Índice de Inteligencia Artificial independiente de Artificial Analysis para responder una sola pregunta: ¿qué modelo ofrece más inteligencia por dólar? La respuesta desafía la máxima «lo barato sale caro».
Los precios de los modelos de IA en 2026 abarcan un rango asombroso; sin embargo, el modelo más caro no es ni mucho menos 100 veces más inteligente que el más económico. Combinamos los precios en tiempo real de nuestra Base de datos de modelos de IA con el índice independiente Índice de Inteligencia Artificial de Artificial Analysis para responder una única pregunta: ¿qué modelo te ofrece más inteligencia por dólar? La respuesta cuestiona la suposición de que lo que pagas es lo que obtienes.
Conclusiones clave
- Diferencia de precios de 114×. En términos de costo combinado, los modelos punteros disponibles mediante API oscilan entre aproximadamente 0,18 $ y 20 $ por millón de tokens.
- Valor ≠ precio. Los modelos capaces más económicos ofrecen de 30 a 40 veces más inteligencia por dólar que los modelos punteros más caros.
- DeepSeek V4-Flash ofrece aproximadamente el 67 % de la inteligencia medida de Claude Opus 4.8 alrededor del 1,8 % de su costo.
- Pagar el precio más alto adquiere solo los últimos puntos de capacidad, no una inteligencia proporcional.
- Para la mayoría de las cargas de trabajo, un modelo de gama media o de código abierto es la opción racional por defecto; reserva los modelos punteros para las tareas más exigentes.
Actualización — julio de 2026: ahora un modelo abierto lidera la tabla
Desde que se publicó este estudio, Moonshot lanzó Kimi K3 (16 de julio de 2026) — una mezcla de expertos de código abierto con 2,8 billones de parámetros, que obtuvo una puntuación de 57 en el Índice de Inteligencia Artificial de Artificial Analysis, superando ligeramente a Claude Opus 4.8 (55,7). Es el primer modelo de código abierto que supera a una bandera occidental de vanguardia, y a un precio de 3 $/15 $ por cada 1 millón de tokens ofrece aproximadamente 1,7 veces más inteligencia por dólar que Opus 4.8.
Sin embargo, no modifica la diferencia de costos combinados señalada anteriormente: K3 se sitúa en posición intermedia en la tabla de valor, con 6,3 puntos de inteligencia por dólar combinado. GLM 5.2 sigue ofreciendo aproximadamente 2,8 veces más capacidad por dólar, y DeepSeek V4-Flash unas 30 veces más. Asimismo, parece estar llegando a su fin la era de los modelos chinos ultraeconómicos: K3 cuesta aproximadamente tres veces más que su predecesor. Análisis completo: Explicación de Kimi K3 · K3 frente a Opus 4.8.
Cómo lo medimos
- Precios — precios en tiempo real de las API de entrada/salida (por cada 1 millón de tokens) de Convly Base de datos de modelos de IA.
- Coste combinado — una relación de tokens de entrada a salida de 3:1 (típica del tráfico real mediante API):
combinado = (3 × entrada + salida) / 4. Esto permite comparar directamente modelos con entradas económicas pero salidas costosas. - Rendimiento — el Índice de Inteligencia Artificial Independiente de Artificial Analysis (un índice compuesto que abarca razonamiento, programación, matemáticas y conocimiento), utilizado solo donde se publica una puntuación actual para el modelo exacto.
- Valor — Índice de Inteligencia ÷ costo combinado.
Índice de costo combinado 2026
| Modelo | Entrada: $/1 millón | Salida: $/1 millón | Dólares por millón combinados |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 | $0.18 |
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.54 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.38 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $6.00 |
| Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | $20.00 |
La diferencia es lo relevante: Claude Fable 5 cuesta 114 veces más por token combinado que DeepSeek V4-Flash. ¿Desea obtener sus propios valores? Pruebe nuestra Calculadora de costos de API de IA.
Inteligencia por dólar — clasificación por valor
Ahora dividimos la capacidad entre el costo. Usando el Índice de Inteligencia Artificial de Artificial Analysis (mayor = mayor capacidad) frente al costo combinado, para los modelos con una puntuación actual publicada:
| Modelo | Índice de Inteligencia | Dólares por millón combinados | Inteligencia por dólar |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 37.4 | $0.18 | ≈ 208 |
| Claude Opus 4.8 | 55.7 | $10.00 | ≈ 5,6 |
| GPT-5.5 | 54.8 | $11.25 | ≈ 4,9 |
El hallazgo es contundente: DeepSeek V4-Flash ofrece aproximadamente 37 veces más inteligencia por dólar que Claude Opus 4.8 — aunque aún obtiene cerca de dos tercios de la inteligencia bruta de Opus. La prima de los modelos frontera es real, pero en términos de capacidad es pequeña; en términos de precio es enorme.
Qué significa esto para ti
- La prima de los modelos frontera adquiere únicamente los últimos puntos, no una inteligencia proporcional. Se paga de 30 a 40 veces más por aproximadamente el tercio superior de la capacidad.
- Para producción a gran volumen — chat, clasificación, extracción, RAG — un modelo económico o abierto es la opción racional por defecto.
- Reserve los modelos frontera (Opus 4.8, GPT-5.5, Fable 5) para las tareas más exigentes de razonamiento y agentes con horizonte largo, donde esos últimos puntos realmente importan.
- El autohospedaje de modelos de pesos abiertos cambia por completo los cálculos — su costo pasa a ser el hardware y la electricidad, no el costo por token. Consulte nuestra Calculadora de VRAM para verificar qué modelos puede ejecutar localmente.
Salvedades
El Índice de Inteligencia es un indicador compuesto aproximado; su tarea podría ponderar de forma distinta la programación, el contexto largo o la multimodalidad, y los modelos frontera lideran con mayor ventaja en las tareas agentivas más complejas. Asimismo, los precios cambian, y el almacenamiento en caché o los descuentos por lotes pueden reducir las facturas reales entre un 50 % y un 90 %. Considere este análisis como un mapa orientativo de valor, no como un veredicto definitivo para cada carga de trabajo.
Conclusión
En 2026, la frase «lo que pagas es lo que obtienes» es simplemente falsa para las APIs de IA. Los modelos capaces más económicos ofrecen la inmensa mayoría de la inteligencia frontera a una fracción mínima del costo. Ajuste el modelo a la tarea —y ejecute su propio uso a través de nuestra calculadora de costos antes de comprometerte.
Fuentes: Índice de Inteligencia Artificial de Artificial Analysis (puntuaciones de inteligencia); Base de datos de modelos de Convly AI (precios). Las cifras son vigentes a junio de 2026.
Descargue los datos — gratuitos y abiertos (licencia CC-BY-4.0)
El conjunto completo de datos de los 30 modelos (precios, especificaciones, puntuaciones de inteligencia y ratios de valor) está abierto para que cualquiera lo analice o republice, siempre que se indique la fuente:
Cite o republice este estudio
Es gratuito citar, reproducir o incrustar, siempre que se incluya un enlace de retorno. Crédito sugerido:
«El Índice de precio/desempeño de IA 2026», Convly — https://convly.ai/ai-price-performance-index-2026/
Hallazgo principal para referencia: una diferencia de costos combinados de 114× separa al modelo de IA capaz más económico (0,18 $/1 millón de tokens) del más caro (20 $/1 millón de tokens), pero el modelo con mejor relación calidad-precio ofrece aproximadamente 37 veces más inteligencia por dólar que el modelo frontera más caro, mientras mantiene aún cerca de dos tercios de su inteligencia bruta. Periodistas e investigadores: los datos subyacentes son descargables arriba, y estamos encantados de compartir la metodología completa o un gráfico de alta resolución bajo solicitud.
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