Los mejores modelos de IA en español
Un texto en español usa más tokens 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 español.
El costo del español, por familia de modelos
| Tokenizadori | Tokens (inglés) | Tokens (español) | Extra frente al inglés |
|---|---|---|---|
| OpenAI (GPT-4o) | 219 | 256 | +17 % |
| Google (Gemma 3) | 218 | 256 | +17 % |
| Meta (Llama 4) | 219 | 261 | +19 % |
| Mistral (Nemo) | 220 | 276 | +25 % |
| Z.ai (GLM-4.5) | 219 | 281 | +28 % |
| Alibaba (Qwen 3) | 219 | 302 | +38 % |
| DeepSeek (V3.1) | 219 | 318 | +45 % |
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 español
Rankings →| Modelo | Índice generali | Factor del español | Entradai | 1000 páginas |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 AstraOpenAI | 166,6 | ×1,17 | 10 US$ | 3,96 US$ |
Claude Fable 5.1Anthropic | 165,0 | ≈ ×1,27 | 10 US$ | 4,31 US$ |
Claude Fable 5Anthropic | 163,6 | ≈ ×1,27 | 10 US$ | 4,31 US$ |
Claude Opus 5Anthropic | 162,7 | ≈ ×1,27 | 5 US$ | 2,15 US$ |
GPT-5.5 ProOpenAI | 162,5 | ×1,17 | 30 US$ | 11,88 US$ |
GPT-5.6 SolOpenAI | 162,0 | ×1,17 | 2 US$ | 0,792 US$ |
GPT-5.6 TerraOpenAI | 159,3 | ×1,17 | 2 US$ | 0,792 US$ |
GPT-5.5OpenAI | 159,3 | ×1,17 | 5 US$ | 1,98 US$ |
GPT-5.4 ProOpenAI | 159,1 | ×1,17 | 30 US$ | 11,88 US$ |
Claude Opus 4.8Anthropic | 158,3 | ≈ ×1,27 | 5 US$ | 2,15 US$ |
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind | 157,7 | ×1,17 | 0,75 US$ | 0,297 US$ |
Kimi K3Moonshot AI | 157,7 | ≈ ×1,27 | 3 US$ | 1,29 US$ |
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 157,1 | ×1,17 | 0,75 US$ | 0,297 US$ |
Muse Spark 1.3Meta | 156,9 | ×1,19 | 1,25 US$ | 0,505 US$ |
GPT-5.4OpenAI | 156,9 | ×1,17 | 2,50 US$ | 0,99 US$ |
Costo de leer como entrada 1000 páginas de texto (unas 300.000 palabras en inglés) escritas en español. 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 español
Modelos potentes (índice general de 140 o más), del más barato al más caro para procesar texto en español.
- 0,0089 US$ / 1000 páginas
- 0,014 US$ / 1000 páginas
- 0,03 US$ / 1000 páginas
- 0,03 US$ / 1000 páginas
- 0,036 US$ / 1000 páginas
- 0,063 US$ / 1000 páginas
- 0,065 US$ / 1000 páginas
- 0,07 US$ / 1000 páginas
Modelos creados para el español
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.
- ALIA · Salamandra ↗Modelos abiertos de la iniciativa pública española ALIA, entrenados con una gran proporción de español y de catalán, euskera y gallego.
- Latam-GPT ↗Modelo abierto para América Latina, liderado desde Chile con socios de toda la región y entrenado con datos regionales para reflejar mejor el español y la cultura locales.
- RigoChat ↗Modelo conversacional abierto de un instituto de investigación de Madrid, ajustado para seguir instrucciones en español.
Rankings independientes en español
Estos proyectos evalúan los modelos directamente en español. Úsalos junto con las puntuaciones generales de arriba.
- La Leaderboard ↗Ranking abierto de modelos de lenguaje en español y en las demás lenguas de España y América Latina.
- ODESIA Leaderboard ↗Compara los modelos en tareas equivalentes en español y en inglés para medir la diferencia entre ambos idiomas.
- IberBench ↗Evalúa los modelos en tareas en las lenguas de la península ibérica y de América Latina, incluidas variantes regionales del español.
Consejos para usar la IA en español
- Indica la variante. El español de España, México, Argentina o Colombia cambia en vocabulario y gramática (vosotros o ustedes, el voseo en Argentina): dile al modelo para quién escribes.
- Define el registro. Indica si el modelo debe tutear o tratar de usted; muchos modelos tutean por defecto, algo que puede sonar demasiado informal en contenidos formales o de atención al cliente.
- Cuidado con los anglicismos. Un español traducido o generado puede sonar poco natural («aplicar a un trabajo» en lugar de «solicitar un trabajo»): pide un español natural e idiomático y revísalo.
- Prevé tokens adicionales. Según el modelo, el mismo contenido cuesta entre un 17 % y un 45 % más en español que en inglés: usa la tabla de arriba o el contador de tokens para calcularlo.
- Revisa tildes y signos. Los textos generados a veces pierden las tildes o los signos de apertura ¿ y ¡, sobre todo cuando las instrucciones están en inglés: revisa todo lo que publiques.
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 español.
Obtén una recomendación personalizadaCuenta los tokens de tu propio texto