Los mejores modelos de IA en hindi
El mismo texto puede necesitar una cantidad de tokens distinta en hindi que en 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 hindi.
El costo del hindi, por familia de modelos
| Tokenizadori | Tokens (inglés) | Tokens (hindi) | Extra frente al inglés |
|---|---|---|---|
| Google (Gemma 3) | 218 | 284 | +30 % |
| OpenAI (GPT-4o) | 219 | 343 | +57 % |
| Meta (Llama 4) | 219 | 371 | +69 % |
| Mistral (Nemo) | 220 | 421 | +91 % |
| DeepSeek (V3.1) | 219 | 660 | +201 % |
| Alibaba (Qwen 3) | 219 | 1051 | +380 % |
| Z.ai (GLM-4.5) | 219 | 1123 | +413 % |
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 hindi
Rankings →| Modelo | Índice generali | Factor del hindi | Entradai | 1000 páginas |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 AstraOpenAI | 166,6 | ×1,57 | 10 US$ | 5,30 US$ |
Claude Fable 5.1Anthropic | 165,0 | ≈ ×2,77 | 10 US$ | 9,39 US$ |
Claude Fable 5Anthropic | 163,6 | ≈ ×2,77 | 10 US$ | 9,39 US$ |
Claude Opus 5Anthropic | 162,7 | ≈ ×2,77 | 5 US$ | 4,70 US$ |
GPT-5.5 ProOpenAI | 162,5 | ×1,57 | 30 US$ | 15,91 US$ |
GPT-5.6 SolOpenAI | 162,0 | ×1,57 | 2 US$ | 1,06 US$ |
GPT-5.6 TerraOpenAI | 159,3 | ×1,57 | 2 US$ | 1,06 US$ |
GPT-5.5OpenAI | 159,3 | ×1,57 | 5 US$ | 2,65 US$ |
GPT-5.4 ProOpenAI | 159,1 | ×1,57 | 30 US$ | 15,91 US$ |
Claude Opus 4.8Anthropic | 158,3 | ≈ ×2,77 | 5 US$ | 4,70 US$ |
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind | 157,7 | ×1,30 | 0,75 US$ | 0,329 US$ |
Kimi K3Moonshot AI | 157,7 | ≈ ×2,77 | 3 US$ | 2,82 US$ |
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 157,1 | ×1,30 | 0,75 US$ | 0,329 US$ |
Muse Spark 1.3Meta | 156,9 | ×1,69 | 1,25 US$ | 0,717 US$ |
GPT-5.4OpenAI | 156,9 | ×1,57 | 2,50 US$ | 1,33 US$ |
Costo de leer como entrada 1000 páginas de texto (unas 300.000 palabras en inglés) escritas en hindi. 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 hindi
Modelos potentes (índice general de 140 o más), del más barato al más caro para procesar texto en hindi.
- 0,018 US$ / 1000 páginas
- 0,034 US$ / 1000 páginas
- 0,04 US$ / 1000 páginas
- 0,049 US$ / 1000 páginas
- 0,106 US$ / 1000 páginas
- 0,106 US$ / 1000 páginas
- 0,106 US$ / 1000 páginas
- 0,11 US$ / 1000 páginas
Consejos para usar la IA en hindi
- Pide explícitamente la respuesta en hindi, sobre todo si tu pregunta contiene términos en inglés; si no, algunos modelos cambian al inglés.
- Prueba con tu propio contenido. Las puntuaciones de calidad se miden sobre todo en inglés, así que prueba a los finalistas con ejemplos reales en hindi antes de decidir.
- Compara el costo en tokens. Según el modelo, el mismo contenido en hindi cuesta entre +30 % y +413 % en comparación con el inglés, y Google (Gemma 3) es el que lo procesa de forma más eficiente.
- Indica tu público. El vocabulario, el tono y la formalidad cambian según la región y la situación: dile al modelo para quién escribes.
- Revisa nombres, cifras y puntuación. Un texto generado puede ser fluido y aun así equivocarse en nombres propios, fechas o convenciones locales: revísalo antes de publicarlo.
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 hindi.
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