Los mejores modelos de IA para francés

El texto en francés usa más tokens que el inglés, y la diferencia depende del modelo. Lo medimos nosotros mismos y lo combinamos con puntuaciones de calidad independientes y precios actuales para mostrar qué modelos ofrecen los mejores resultados por tu dinero en francés.

El mismo texto necesita entre un 25 % y un 49 % más de tokens en francés que en inglés, según el modelo. OpenAI (GPT-4o) es el más eficiente; DeepSeek (V3.1), el menos.

El costo del francés, por familia de modelos

TokenizadoriTokens (inglés)Tokens (francés)Extra frente al inglés
OpenAI (GPT-4o)219273
+25 %
Mistral (Nemo)220280
+27 %
Meta (Llama 4)219279
+27 %
Google (Gemma 3)218287
+32 %
Z.ai (GLM-4.5)219304
+39 %
Alibaba (Qwen 3)219325
+48 %
DeepSeek (V3.1)219327
+49 %

Anthropic (Claude) y xAI (Grok) no publican sus tokenizadores, así que no se pueden medir; para sus modelos usamos el promedio de las familias medidas (marcado con ≈). Gemini se estima con Gemma, el tokenizador abierto de Google.

Los modelos más capaces y su costo real en francés

Rankings →
ModeloÍndice generaliFactor del francésEntradai1000 páginas
166,6×1,2510 US$4,22 US$
165,0≈ ×1,3510 US$4,58 US$
163,6≈ ×1,3510 US$4,58 US$
Claude Opus 5Anthropic
162,7≈ ×1,355 US$2,29 US$
162,5×1,2530 US$12,66 US$
162,0×1,252 US$0,844 US$
159,3×1,252 US$0,844 US$
GPT-5.5OpenAI
159,3×1,255 US$2,11 US$
159,1×1,2530 US$12,66 US$
158,3≈ ×1,355 US$2,29 US$
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind
157,7×1,320,75 US$0,333 US$
Kimi K3Moonshot AI
157,7≈ ×1,353 US$1,38 US$
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
157,1×1,320,75 US$0,333 US$
156,9×1,271,25 US$0,539 US$
GPT-5.4OpenAI
156,9×1,252,50 US$1,06 US$

Costo de leer como entrada 1000 páginas de texto (unas 300.000 palabras en inglés) escritas en francés. Cada modelo recibe el factor medido en el tokenizador público más reciente de su empresa, así que tómalo como una estimación: los modelos nuevos pueden usar otro tokenizador. ≈ indica empresas que no publican su tokenizador (promedio de las familias medidas).

La mejor relación calidad-precio en francés

Modelos potentes (índice general de 140 o más), del más barato al más caro para procesar texto en francés.

  • DeepSeek V4 Flash 0731
    Índice general 154,5 · ×1,49
    0,0091 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.7 Flash
    Índice general 144,6 · ×1,48
    0,015 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.5-Flash
    Índice general 144,0 · ×1,48
    0,033 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 26B A4B
    Índice general 141,9 · ×1,32
    0,034 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 31B
    Índice general 142,7 · ×1,32
    0,04 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.2
    Índice general 151,8 · ×1,39
    0,068 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.3 Flash
    Índice general 151,9 · ×1,39
    0,071 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.6 35B A3B
    Índice general 143,9 · ×1,48
    0,075 US$ / 1000 páginas

Modelos creados para el francés

Los modelos especializados no siempre están disponibles en las grandes API de arriba, pero vale la pena probarlos, sobre todo para variantes regionales y conocimiento cultural.

  • Mistral AI ↗
    Mistral AI
    Laboratorio con sede en París con modelos abiertos y comerciales, sólidos en francés y en otros idiomas europeos.
  • Lucie ↗
    OpenLLM France
    Modelo de código abierto entrenado con una gran proporción de datos en francés.
  • CroissantLLM ↗
    CroissantLLM
    Modelo bilingüe francés-inglés pequeño, entrenado con la misma cantidad de datos en ambos idiomas.
  • Pleias ↗
    Pleias
    Startup francesa que publica modelos abiertos pequeños entrenados con datos de licencia abierta.

Rankings independientes en francés

Estos proyectos evalúan los modelos directamente en francés. Úsalos junto con las puntuaciones generales de arriba.

  • compar:IA ↗
    French government
    Comparaciones a ciegas en francés, con un ranking público y estimaciones de consumo energético.
  • Leaderboard LLM FR ↗
    Hugging Face
    Evalúa modelos de lenguaje en pruebas en francés.

Consejos para usar la IA en francés

  1. Define el tono. Indica si el modelo debe tutear («tu») o tratar de usted («vous»); muchos modelos usan por defecto un registro formal, que puede sonar rígido en contenidos informales.
  2. Precisa tu público. El francés de Francia, Quebec, Bélgica, Suiza o África cambia en vocabulario y expresiones: dile al modelo para quién escribes.
  3. Cuidado con los anglicismos. Un francés traducido o generado puede sonar poco natural («faire du sens»): pide un francés idiomático y revísalo.
  4. Prevé tokens adicionales. Según el modelo, el mismo contenido cuesta entre un 25 % y un 49 % más en francés que en inglés: usa la tabla de arriba o el contador de tokens para calcularlo.
  5. Comprueba adónde van tus datos. Para datos personales o sensibles, verifica dónde los procesa el proveedor y si eso cumple tus obligaciones del RGPD.

Cómo lo medimos

Escribimos los mismos cuatro textos (una noticia, un correo a un cliente, una explicación técnica y consejos de viaje) en 15 idiomas, y contamos los tokens que produce cada tokenizador público. Las puntuaciones de calidad provienen de Epoch AI y se miden sobre todo en inglés, así que prueba siempre a los finalistas con tu propio contenido en francés.

Obtén una recomendación personalizadaCuenta los tokens de tu propio texto