Inkling

• GPQA DiamondPreguntas de opción múltiple muy difíciles de biología, física y química, escritas por expertos con doctorado. Responder al azar da un 25 %.88.3%N.º 38 de 116
• Matemáticas AIMEProblemas de matemáticas de nivel de competición, al estilo del American Invitational Mathematics Examination. Porcentaje resuelto.88.9%N.º 42 de 112
• FrontierMathProblemas de matemáticas originales e inéditos escritos por matemáticos profesionales, desde nivel avanzado hasta nivel de investigación. Porcentaje resuelto.33.3%N.º 52 de 73
• SimpleQA VerifiedPreguntas factuales cortas. Mide con qué frecuencia el modelo acierta los datos en lugar de inventárselos.40.3%N.º 40 de 69

Datos de benchmarks: Epoch AI, con licencia CC BY 4.0

Empresas que ofrecen este modelo por API: 2. Precios por millón de tokens, del más barato al más caro.

La disponibilidad y los precios provienen de la API pública de OpenRouter y se actualizan a diario. La disponibilidad es el porcentaje de solicitudes correctas en las últimas 24 horas. Algunos proveedores ejecutan una versión comprimida de los modelos abiertos (fp8, int4), que es más barata pero puede ser algo menos precisa.

Llama a Inkling a través de la API de OpenRouter, compatible con la de OpenAI: crea una clave en openrouter.ai y ejecuta uno de estos ejemplos.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "thinkingmachines/inkling", "messages": [{"role": "user", "content": "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="thinkingmachines/inkling",
    messages=[{"role": "user", "content": "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "thinkingmachines/inkling",
  messages: [{ role: "user", content: "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

El mismo código funciona con todos los modelos de este sitio: solo cambia el ID del modelo. Muchos laboratorios ofrecen también su propia API y su SDK.

• 1000 respuestas de chat

  ≈ 500 tokens de entrada y 300 de salida cada una
  1,72 US$
• Resumir un documento de 100 páginas

  ≈ 50.000 tokens de entrada y 1000 de salida
  0,054 US$
• Una app con 10.000 peticiones al día durante un mes

  ≈ 1000 tokens de entrada y 400 de salida cada una
  786 US$

Calculadora de costos →

¿Cuánto cuesta Inkling?

A través de la API, Inkling cuesta 1 US$ por millón de tokens de entrada y 4,05 US$ por millón de tokens de salida. Por ejemplo, 1000 respuestas de chat de unos 500 tokens de entrada y 300 de salida cuestan alrededor de 1,72 US$.

¿Cuál es la ventana de contexto de Inkling?

Inkling puede leer hasta 524.288 tokens en una sola petición, unas 983 páginas de texto. Puede escribir hasta 471.859 tokens en una sola respuesta.

¿Inkling es de código abierto?

Sí. Sus pesos están publicados (thinkingmachines/Inkling), así que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware, o usarlo a través de uno de sus 2 proveedores de API.

¿Quién ha creado Inkling?

Inkling lo desarrolla Thinking Machines Lab. Está disponible a través de la API desde el 17 de julio de 2026.

¿Qué tan bueno es Inkling?

Inkling tiene un índice general de 148,6 en las pruebas independientes de Epoch AI, el puesto n.º 52 de 136 modelos que seguimos.

¿Inkling puede leer imágenes?

Sí. Además de texto, acepta como entrada imágenes y audio.

¿Qué alternativas hay a Inkling?

Entre los modelos de otras empresas con un precio parecido están Sakana Namazu, Hy4 preview y Muse Spark 1.3. Puedes compararlos lado a lado en esta página.