Los mejores modelos de IA en vietnamita

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

El mismo texto necesita entre un 34 % y un 124 % más de tokens en vietnamita que en inglés, según el modelo. Meta (Llama 4) es el más eficiente; DeepSeek (V3.1), el menos.

El costo del vietnamita, por familia de modelos

TokenizadoriTokens (inglés)Tokens (vietnamita)Extra frente al inglés
Meta (Llama 4)219293
+34 %
Google (Gemma 3)218296
+36 %
Alibaba (Qwen 3)219311
+42 %
OpenAI (GPT-4o)219318
+45 %
Z.ai (GLM-4.5)219318
+45 %
Mistral (Nemo)220334
+52 %
DeepSeek (V3.1)219491
+124 %

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 vietnamita

Rankings →
ModeloÍndice generaliFactor del vietnamitaEntradai1000 páginas
166,6×1,4510 US$4,92 US$
165,0≈ ×1,5410 US$5,22 US$
163,6≈ ×1,5410 US$5,22 US$
Claude Opus 5Anthropic
162,7≈ ×1,545 US$2,61 US$
162,5×1,4530 US$14,75 US$
162,0×1,452 US$0,984 US$
159,3×1,452 US$0,984 US$
GPT-5.5OpenAI
159,3×1,455 US$2,46 US$
159,1×1,4530 US$14,75 US$
158,3≈ ×1,545 US$2,61 US$
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind
157,7×1,360,75 US$0,343 US$
Kimi K3Moonshot AI
157,7≈ ×1,543 US$1,56 US$
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
157,1×1,360,75 US$0,343 US$
156,9×1,341,25 US$0,566 US$
GPT-5.4OpenAI
156,9×1,452,50 US$1,23 US$

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

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

  • DeepSeek V4 Flash 0731
    Índice general 154,5 · ×2,24
    0,014 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.7 Flash
    Índice general 144,6 · ×1,42
    0,014 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.5-Flash
    Índice general 144,0 · ×1,42
    0,031 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 26B A4B
    Índice general 141,9 · ×1,36
    0,035 US$ / 1000 páginas
  • Gemma 4 31B
    Índice general 142,7 · ×1,36
    0,041 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.2
    Índice general 151,8 · ×1,45
    0,071 US$ / 1000 páginas
  • Qwen3.6 35B A3B
    Índice general 143,9 · ×1,42
    0,072 US$ / 1000 páginas
  • GLM 5.3 Flash
    Índice general 151,9 · ×1,45
    0,074 US$ / 1000 páginas

Consejos para usar la IA en vietnamita

  1. Pide explícitamente la respuesta en vietnamita, 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 vietnamita antes de decidir.
  3. Compara el costo en tokens. Según el modelo, el mismo contenido en vietnamita cuesta entre +34 % y +124 % 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 vietnamita.

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