GLM 5.2 vs Muse Ember

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.

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.

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.

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%.