Convly Original Study · Updated 2026
We cross-referenced live API pricing for 30 leading AI models with the independent Artificial Analysis Intelligence Index to answer one question — which model gives you the most intelligence per dollar? The answer overturns “you get what you pay for.”
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.
Update — July 2026: an open model now tops the table
Since this study went live, Moonshot released Kimi K3 (16 July 2026) — a 2.8-trillion-parameter open-weight mixture-of-experts scoring 57 on the Artificial Analysis Intelligence Index, edging past Claude Opus 4.8 (55.7). It is the first open-weight model to outscore a Western frontier flagship, and at $3/$15 per 1M tokens it returns roughly 1.7× the intelligence per dollar of Opus 4.8.
It does not move the headline spread below, though: K3 lands mid-table on value at 6.3 intelligence points per blended dollar. GLM 5.2 still returns about 2.8× more capability per dollar, and DeepSeek V4-Flash roughly 30× more. The ultra-cheap-Chinese-model era looks to be ending too — K3 costs about 3× its own predecessor. Full analysis: Kimi K3 explained · K3 vs Opus 4.8.
Cómo lo medimos
- Precios — live input/output API prices (per 1M tokens) from the 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
| Modelos | 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 costs 114× more per blended token than 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:
| Modelos | 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.
Download the data — free & open (CC-BY-4.0)
The full 30-model dataset (prices, specs, intelligence scores and value ratios) is open for anyone to analyse or republish with attribution:
Cite or republish this study
Free to cite, quote or embed with a link back. Suggested credit:
“The AI Price/Performance Index 2026,” Convly — https://convly.ai/ai-price-performance-index-2026/
Headline finding for reference: a 114× blended-cost spread separates the cheapest capable AI model ($0.18/1M tokens) from the most expensive ($20/1M), yet the best-value model returns roughly 37× the intelligence-per-dollar of the priciest frontier model while still scoring about two-thirds of its raw intelligence. Journalists and researchers: the underlying data is downloadable above, and we’re happy to share the full methodology or a high-resolution chart on request.
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