Los mejores modelos de IA en ruso

El mismo texto puede necesitar una cantidad de tokens distinta en ruso 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 ruso.

El mismo texto necesita entre un 6 % y un 60 % más de tokens en ruso que en inglés, según el modelo. Meta (Llama 4) es el más eficiente; Alibaba (Qwen 3), el menos.

El costo del ruso, por familia de modelos

TokenizadoriTokens (inglés)Tokens (ruso)Extra frente al inglés
Meta (Llama 4)219232
+6 %
Google (Gemma 3)218249
+14 %
OpenAI (GPT-4o)219260
+19 %
Z.ai (GLM-4.5)219264
+21 %
Mistral (Nemo)220320
+45 %
DeepSeek (V3.1)219330
+51 %
Alibaba (Qwen 3)219351
+60 %

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 ruso

Rankings →
ModeloÍndice generaliFactor del rusoEntradai1000 páginas
166,6×1,1910 US$4,02 US$
165,0≈ ×1,3110 US$4,43 US$
163,6≈ ×1,3110 US$4,43 US$
Claude Opus 5Anthropic
162,7≈ ×1,315 US$2,22 US$
162,5×1,1930 US$12,06 US$
162,0×1,192 US$0,804 US$
159,3×1,192 US$0,804 US$
GPT-5.5OpenAI
159,3×1,195 US$2,01 US$
159,1×1,1930 US$12,06 US$
158,3≈ ×1,315 US$2,22 US$
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind
157,7×1,140,75 US$0,289 US$
Kimi K3Moonshot AI
157,7≈ ×1,313 US$1,33 US$
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
157,1×1,140,75 US$0,289 US$
156,9×1,061,25 US$0,448 US$
GPT-5.4OpenAI
156,9×1,192,50 US$1,01 US$

Costo de leer como entrada 1000 páginas de texto (unas 300.000 palabras en inglés) escritas en ruso. 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 ruso

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

  • DeepSeek V4 Flash 0731
    Índice general 154,5 · ×1,51
    0,0092 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.7 Flash
    Índice general 144,6 · ×1,60
    0,016 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 26B A4B
    Índice general 141,9 · ×1,14
    0,029 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 31B
    Índice general 142,7 · ×1,14
    0,035 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.5-Flash
    Índice general 144,0 · ×1,60
    0,035 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.2
    Índice general 151,8 · ×1,21
    0,059 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.3 Flash
    Índice general 151,9 · ×1,21
    0,061 US$ / 1000 páginas
  • GPT-5.6 Luna
    Índice general 156,3 · ×1,19
    0,08 US$ / 1000 páginas

Consejos para usar la IA en ruso

  1. Pide explícitamente la respuesta en ruso, sobre todo si tu pregunta contiene términos en inglés; si no, algunos modelos cambian al inglés.
  2. 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 ruso antes de decidir.
  3. Compara el costo en tokens. Según el modelo, el mismo contenido en ruso cuesta entre +6 % y +60 % en comparación con el inglés, y Meta (Llama 4) es el que lo procesa de forma más eficiente.
  4. Indica tu público. El vocabulario, el tono y la formalidad cambian según la región y la situación: dile al modelo para quién escribes.
  5. 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 ruso.

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