Los mejores modelos de IA en turco

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

El mismo texto necesita entre un 30 % y un 103 % más de tokens en turco que en inglés, según el modelo. Google (Gemma 3) es el más eficiente; DeepSeek (V3.1), el menos.

El costo del turco, por familia de modelos

TokenizadoriTokens (inglés)Tokens (turco)Extra frente al inglés
Google (Gemma 3)218284
+30 %
Meta (Llama 4)219288
+32 %
OpenAI (GPT-4o)219296
+35 %
Alibaba (Qwen 3)219341
+56 %
Mistral (Nemo)220346
+57 %
Z.ai (GLM-4.5)219365
+67 %
DeepSeek (V3.1)219445
+103 %

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 turco

Rankings →
ModeloÍndice generaliFactor del turcoEntradai1000 páginas
166,6×1,3510 US$4,58 US$
165,0≈ ×1,5410 US$5,22 US$
163,6≈ ×1,5410 US$5,22 US$
Claude Opus 5Anthropic
162,7≈ ×1,545 US$2,61 US$
162,5×1,3530 US$13,73 US$
162,0×1,352 US$0,915 US$
159,3×1,352 US$0,915 US$
GPT-5.5OpenAI
159,3×1,355 US$2,29 US$
159,1×1,3530 US$13,73 US$
158,3≈ ×1,545 US$2,61 US$
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind
157,7×1,300,75 US$0,329 US$
Kimi K3Moonshot AI
157,7≈ ×1,543 US$1,57 US$
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
157,1×1,300,75 US$0,329 US$
156,9×1,321,25 US$0,557 US$
GPT-5.4OpenAI
156,9×1,352,50 US$1,14 US$

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

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

  • DeepSeek V4 Flash 0731
    Índice general 154,5 · ×2,03
    0,012 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.7 Flash
    Índice general 144,6 · ×1,56
    0,016 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 26B A4B
    Índice general 141,9 · ×1,30
    0,034 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.5-Flash
    Índice general 144,0 · ×1,56
    0,034 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 31B
    Índice general 142,7 · ×1,30
    0,04 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.6 35B A3B
    Índice general 143,9 · ×1,56
    0,079 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.2
    Índice general 151,8 · ×1,67
    0,082 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.3 Flash
    Índice general 151,9 · ×1,67
    0,085 US$ / 1000 páginas

Consejos para usar la IA en turco

  1. Pide explícitamente la respuesta en turco, 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 turco antes de decidir.
  3. Compara el costo en tokens. Según el modelo, el mismo contenido en turco cuesta entre +30 % y +103 % en comparación con el inglés, y Google (Gemma 3) 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 turco.

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