Hoy hay cientos de modelos de IA disponibles por API, y casi cada día aparece uno nuevo. La buena noticia: rara vez necesitas «el mejor modelo». Necesitas el modelo más barato que haga bien tu tarea. Cinco preguntas te llevan hasta él.
1. ¿Cuál es exactamente la tarea?
Escribe dos o tres ejemplos reales de lo que quieres que haga el modelo. «Resumir correos de clientes en dos líneas» es un trabajo muy distinto de «corregir errores en un proyecto de código grande». Las tareas sencillas y repetitivas (clasificación, extracción de datos, respuestas cortas, traducción) las resuelven bien los modelos pequeños y baratos. Las tareas complejas (razonamiento en varios pasos, cambios largos en el código, investigación, agentes que usan herramientas) son las que justifican el precio de los modelos insignia y de razonamiento.
2. ¿Cuánto texto tiene que leer?
Revisa la ventana de contexto. Un chatbot necesita poca; analizar un contrato de 300 páginas o un repositorio de código completo necesita una ventana grande. Recuerda que la ventana lo incluye todo: instrucciones, historial de la conversación, documentos y la respuesta. Nuestra base de datos de modelos te permite ordenarlos por tamaño de contexto.
3. ¿Cuál es tu presupuesto mensual?
Los precios varían más de 100 veces entre los modelos más baratos y los más caros. Estima tu volumen (peticiones por día, tokens por petición) e introdúcelo en la calculadora de costos. A menudo verás que un modelo de precio medio cuesta unos pocos dólares al mes para tu uso, y que el modelo premium cuesta unos cientos. Esa diferencia es la verdadera decisión.
4. ¿Tienes restricciones de datos o de alojamiento?
Si tus datos deben quedarse en tus propios servidores, o necesitas trabajar sin conexión, mira los modelos de pesos abiertos que puedes ejecutar tú mismo. Si necesitas funciones concretas, filtra por ellas: entrada de imágenes, uso de herramientas (para agentes), salida estructurada (para obtener JSON fiable) o razonamiento.
5. Prueba con tus propios ejemplos
Los benchmarks y los rankings son un punto de partida, no una respuesta. Toma tus 20 o 30 ejemplos reales, pásalos por dos o tres modelos candidatos y compara los resultados lado a lado. Lleva una hora y es la forma más fiable de elegir. Empieza por el candidato más barato y sube solo si la calidad no es suficiente.
Una regla sencilla
- Mucho volumen, tarea sencilla: un modelo «mini», «flash», «lite» o un modelo abierto pequeño.
- Asistente del día a día, redacción, programación general: un modelo de gama media de un gran laboratorio.
- Problemas difíciles, tareas autónomas largas, código crítico: un modelo insignia o de razonamiento.
Usa la herramienta de comparación para ver cualquier lista de candidatos lado a lado, y consulta de vez en cuando el registro de cambios: los precios bajan a menudo, y el modelo premium de hoy puede ser la ganga de mañana.