Los 10 mejores modelos de lenguaje de gran tamaño

Lisa Ernst · 17.09.2025 · Tecnología · 7 minutos

Quería saber qué LLMs ofrecen actualmente la mejor relación rendimiento-precio, no solo por intuición, sino con pruebas. Lo decisivo son precios verificables por cada millón de tokens y indicadores de calidad sólidos y públicamente verificables, como crowdrankings o paquetes de benchmarks (OpenAI Pricing, Google Gemini Pricing, Anthropic Claude Pricing, LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard). En este artículo explicativo encontrarás una clasificación clara; las fuentes están indicadas directamente detrás de cada una.

Quelle: Eigene Darstellung

Introducción: ¿Qué es la relación precio-rendimiento de los LLMs?

La relación precio-rendimiento here means: ¿Qué cuesta una típica interacción de texto medida en tokens de entrada y salida, y qué calidad obtengo a cambio (p. ej. en arenas de chatbots o en benchmarks agregados)? Los grandes proveedores cobran por tokens; en OpenAI, Google y Anthropic se factura por 1 millón (MTok) de tokens de entrada y/o salida (OpenAI Pricing, Google Gemini Pricing). Un valor práctico: si un chat consume en promedio 1:1 entrada/salida, se suman ambos para estimar el costo por “Par de Prompts” (fuente: tablas de precios de los proveedores, p. ej. Google Gemini 2.5 Flash-Lite 0.10 USD/MTok Input, 0.40 USD/MTok Output; juntos ~0.50 USD por 1M/1M Par, Google Gemini Pricing).

Panorama del mercado actual y evolución de precios

Desde inicios de año, los proveedores han movido fuertemente sus carteras de modelos y precios. OpenAI publica una nueva estructura de precios con GPT-5 (1.25 USD/MTok Input, 10 USD/MTok Output) así como GPT-5 mini (0.25/2.00) y GPT-5 nano (0.05/0.40) (OpenAI Pricing). Google trae Gemini 2.5 Flash-Lite a producción estable y lo posiciona agresivamente con 0.10/0.40 (Batch: 0.05/0.20) y 1M contexto (Google Gemini Pricing, Google Developers Blog, Google Cloud Vertex AI). Anthropic publica Sonnet 4 (3/15) y habilita contexto de 1M en Beta a precios Premium (6/22.5 con >200k Input) (Anthropic Claude Pricing). DeepSeek actualiza V3.1 y cita precios de 0.56 USD/MTok Input (Cache-Miss), 0.07 (Cache-Hit) y 1.68 Output; además comunicaron Off-Peak-Rabatte y luego anunciaron su desaparición de esas ventanas (DeepSeek Pricing, Reuters DeepSeek, DeepSeek News). En rankings públicos, los modelos top están muy próximos entre sí; Arena de Chatbots y AAII muestran ese espectro de calidad de forma transparente (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Quelle: intelliarts.com

Una representación visual de los 10 mejores modelos de lenguaje grandes que destacan la relevancia global de estas tecnologías.

¿Por qué los proveedores reducen los precios? Primero, la demanda escala: cuanto más se pongan en producción los desarrolladores, más sensible es cada token adicional al precio. Segundo, la presión competitiva – especialmente desde China, donde estalló una competencia abierta de precios (Reuters China Price War). Tercero, estrategias de ecosistema: Google acopla variantes Flash baratas a Grounding de Búsqueda y Vertex AI/AI Studio (Google Gemini Pricing, Google Cloud Vertex AI Pricing); OpenAI acentúa Agentes/Herramientas y diferencia “mini/nano” para negocios masivos (OpenAI Pricing), Anthropic monetariza Reasoning y contexto extenso como Premium (Anthropic Claude Pricing). En resumen: el precio es importante, pero la calidad determina cuánta labor productiva obtienes por euro (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Quelle: datasciencedojo.com

Die besten Large Language Models des Jahres 2023, die den aktuellen Markt und technologische Fortschritte widerspiegeln.

Kurzclip, que ilustra la posición de Gemini 2.5 Flash-Lite como una opción rápida y rentable.

Verificación de hechos: Precios verificados e indicadores de calidad

Verificable: Cuotas concretas por MTok están disponibles en las páginas oficiales, p. ej. GPT-5 mini 0.25/2.00 (OpenAI Pricing), Gemini 2.5 Flash-Lite 0.10/0.40 (Google Gemini Pricing), Claude Haiku 3.5 0.80/1.00 y Sonnet 4 3/15 (Anthropic Claude Pricing), DeepSeek V3.1 0.56 Input (Cache-Miss), 0.07 (Cache-Hit), 1.68 Output (DeepSeek Pricing). También está el precio específico para Grounding de búsqueda en Gemini (35 USD/1,000 Requests tras el límite de uso gratuito) (Google Gemini Pricing) y recargos de contexto largo en Sonnet (Anthropic Claude Pricing).

Desconocido: Las diferencias exactas de calidad entre modelos top muy cercanos pueden variar según la tarea; Crowdrankings (Arena) y agregadores (AAII) son valiosos, pero no equivalen a tu caso de uso (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Falso/engañoso: “Los modelos de código abierto son gratis en producción” – los costos de inferencia por hosting de terceros son reales (ejemplo precios de Together AI para Llama/Qwen) (Together AI Pricing).

Quelle: teaminindia.co.uk

Una visión general de los mejores modelos de lenguaje grande relevantes en el contexto de la relación precio-rendimiento.

Implicaciones prácticas y recomendaciones

Mientras muchos desarrolladores elogian DeepSeek y Qwen por la presión de precios, otros se muestran escépticos con las versiones Llama pese a tarifas bajas vía proveedores (resumen y opiniones). Befürworter von Premium-Reasoning mantienen que tareas complejas con Sonnet o GPT-5 pueden justificar tarifas más altas (Anthropic Claude Pricing, OpenAI Pricing). Las listas públicas muestran que el rendimiento no es monopolio: varios modelos lideran según la tarea (LMArena Leaderboard).

Prácticamente: elige un modelo predeterminado con muy buena relación precio-rendimiento para el 80–90% de la carga y enruta solo los casos difíciles a un modelo de razonamiento premium. Revisa precios y herramientas (Search, Caching, Batch) en las tablas oficiales (Google Gemini Pricing, OpenAI Pricing, Anthropic Claude Pricing). Usa comparaciones neutrales para la preselección (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard) y evalúa con tus Gold Prompts. Si quieres Open-Source, encuentra tarifas justas en Together – por ejemplo variantes de Llama y Qwen, incluidas la familia DeepSeek (Together AI Pricing).

Breve clip que ilustra la posición de Gemini 2.5 Flash-Lite como opción rápida y rentable.

Preguntas abiertas: ¿Qué tan estables seguirán los precios?

¿Qué tan estables seguirán los precios? DeepSeek anunció ventanas Off-Peak y luego las retiró con una nueva lista de precios; tales cambios pueden influir en el ranking (Reuters DeepSeek, DeepSeek News). ¿Qué tan bien “piensan” los modelos ante tus tareas reales? Listas agregadas son útiles como orientación, pero no sustituyen pruebas específicas de dominio (ArtificialAnalysis Leaderboard, LMArena Leaderboard). Además, costos extra como búsqueda web o contexto largo pueden inclinar la balanza (Google Gemini Pricing, Anthropic Claude Pricing, OpenAI Pricing).

Conclusión: si buscas la mejor relación precio-rendimiento hoy, combina: un modelo predeterminado muy económico y sólido para el 80–90% de la carga, con un modelo de razonamiento fuerte como escalón de escalamiento. En operaciones masivas, Gemini 2.5 Flash-Lite (0.10/0.40; Batch 0.05/0.20; 1M contexto) es difícil de vencer (Google Gemini Pricing). Para Allround & Coding, DeepSeek V3.1 ofrece una calidad sólida a precios bajos (0.56/1.68; Cache-Hit 0.07) (DeepSeek Pricing). OpenAI cubre con GPT-5 mini y nano el rango medio y de bajo costo, con un ecosistema estable (OpenAI Pricing). El razonamiento premium con Claude Sonnet 4 sigue siendo más caro, pero vale la pena en casos específicos (Anthropic Claude Pricing, LMArena Leaderboard). Lo crucial es: prueba con tus prompts, observa costos adicionales y ajusta la lógica de enrutamiento continuamente (LMArena Leaderboard, ArtificialAnalysis Leaderboard).

Quelle: datasciencedojo.com

Los mejores modelos de lenguaje grandes del año 2023, que reflejan el mercado actual y los avances tecnológicos.

Top 10 LLMs por relación precio-rendimiento (a fecha del 18.09.2025)

A continuación se presenta un resumen de los 10 mejores LLMs, basado en una ponderación práctica de precio y rendimiento:

1. Gemini 2.5 Flash-Lite: 0.10/0.40 MTok; Batch 0.05/0.20; 1M contexto; ideal para implementaciones en masa (Google Gemini Pricing, Google Developers Blog, Google Cloud Vertex AI).
2. DeepSeek V3.1 (Sin Pensamiento): 0.56 Entrada (Cache-Miss), 0.07 (Cache-Hit), 1.68 Salida; fuerte en Codificación/Razonamiento; en momentos se comunicaron descuentos fuera de pico (DeepSeek Pricing, Reuters DeepSeek).
3. OpenAI GPT-5 mini: 0.25/2.00 MTok; ecosistema muy equilibrado (OpenAI Pricing).
4. OpenAI GPT-5 nano: 0.05/0.40 MTok; extremadamente económico para clasificación/resumen (OpenAI Pricing).
5. Gemini 2.5 Flash: 0.30/2.50 MTok; Batch 0.15/1.25; 1M contexto; razonamiento híbrido (Google Gemini Pricing, Google Cloud Vertex AI).
6. Qwen3 235B (Together AI, FP8 Throughput): 0.20/0.60 MTok; relación fuerte para volúmenes altos (Together AI Pricing, LMArena Leaderboard).
7. Llama 4 Maverick (Together AI): 0.27/0.85 MTok; buena opción general en el ecosistema abierto (Together AI Pricing).
8. Llama 3.1 8B (Together AI): 0.18/0.18 MTok; minimalista y planable económicamente (Together AI Pricing).
9. Claude Haiku 3.5: 0.80/1.00 MTok; robusto y ágil para tareas simples a medianas (Anthropic Claude Pricing).
10. Claude Sonnet 4: 3/15 MTok; 1M contexto disponible (Premium); vale la pena para casos de razonamiento delicados a pesar del precio (Anthropic Claude Pricing, LMArena Leaderboard).