¿Qué es un token y cuántos tokens tiene una palabra?

Un token es la unidad que procesa un modelo de IA: normalmente entre media palabra y una palabra completa. Como regla rápida, 1.000 tokens ≈ 750 palabras en español o inglés. Una frase larga de 20 palabras son unos 26 tokens; un email de 300 palabras son unos 400. Los modelos cobran por tokens de entrada (tu prompt) y de salida (su respuesta) por separado.

¿Por qué los tokens cacheados cuestan hasta un 90% menos?

Cuando tu aplicación envía el mismo prompt de sistema en cada petición (por ejemplo, "Eres un agente de soporte de Acme…"), el proveedor lo almacena una vez y reutiliza el cálculo. Solo cobra a precio completo la parte nueva (la pregunta del usuario). OpenAI, Anthropic y Google ofrecen descuentos del 50% al 90% sobre los tokens cacheados. La calculadora de arriba lo tiene en cuenta con un slider de porcentaje de cache.

¿Qué modelo uso para un chatbot, para generar código o para analizar documentos?

Chatbot: GPT-5.4 Mini o Claude Haiku 4.5 si priorizas latencia; DeepSeek V3.2 si priorizas coste. Código: Claude Opus 4.6 y GPT-5.4 siguen ganando en benchmarks, con o3 y DeepSeek R1 para razonamiento complejo. Análisis de documentos: necesitas ventana grande — Gemini 3.1 Pro, Claude Opus o Llama 4 Maverick. Usa el buscador de modelos arriba para una recomendación personalizada.

¿Cómo reduzco el coste de IA en mi aplicación?

Cinco palancas: (1) caching de prompts del sistema (ahorro 50-90%), (2) batch API para peticiones no urgentes (50% off), (3) modelo más pequeño para tareas simples y flagship solo cuando hace falta (router por complejidad), (4) recortar prompts y limitar tokens de salida, (5) fine-tuning o RAG en lugar de mandar el mismo contexto cada vez. En Letbrand auditamos cada uno y solemos bajar el coste entre 40 y 80%.

Datos verificados: 10 nov 2026, 3:00 UTC · Precios obtenidos de las páginas oficiales de cada proveedor. Verifica las tarifas actuales antes de usarlos en producción.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) vs Muse Ember

Precio, contexto y rendimiento enfrentados. Datos sincronizados desde el catálogo de proveedores.

Veredicto rápido

Más barato

Muse Ember

Mayor contexto

Muse Ember

Más rápido

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

Mayor calidad

Muse Ember

Comparativa directa

Comparativa directa
Característica	Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)	Muse Ember
Proveedor	Google	Meta
Categoría	Económico	Gama media
Input por 1M tokens	$0.5	$0.1
Output por 1M tokens	$3	$0.5
Input cacheado por 1M	$0.5	$0.004
Ventana de contexto	131.1K	1.0M
Índice de inteligencia	—	—
Índice de programación	—	—
Índice agéntico	—	—
GPQA Diamond	—	—
Tau-bench (línea aérea)	—	—
Velocidad	Rápido	Estándar
Visión (imágenes)	Sí	Sí
Llamada a funciones	No	Sí
Batch API	No	No

Coste estimado al mes

Indica cuántas peticiones haces al día con un prompt medio (1K input + 1K output) y compara el coste mensual de ambos modelos.

Peticiones por día

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

$10.5

/ mo

Muse Ember

$1.8

/ mo

Muse Ember ahorra $8.7/mes frente a Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

¿Cuál elijo?

Elige Muse Ember si priorizas coste: es 83% más barato que Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) en un prompt medio.
Elige Muse Ember si necesitas procesar documentos largos: su ventana de contexto es 8× mayor.
Elige Muse Ember si priorizas calidad de respuesta: está mejor posicionado para tu caso de uso.
Elige Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) si la latencia importa: es sensiblemente más rápido.

¿Quieres que lo montemos por ti?

Integramos Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) o Muse Ember en tu producto con caching, observabilidad y evaluación continua. Entre un 40% y un 80% más barato que la primera opción obvia.

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