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1M de tokens?","answer":"Los precios por millón de tokens cambian con frecuencia. Consulta la tabla de arriba para ver la última tarifa disponible para cada modelo: el catálogo se sincroniza con las fuentes oficiales y muestra cuándo se verificó cada dato. Puedes cambiar la divisa para verlos en euros o cualquier otra."},{"question":"¿Qué es un token y cuántos tokens tiene una palabra?","answer":"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."},{"question":"¿Qué significa \"ventana de contexto\" y por qué importa?","answer":"La ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens que el modelo puede procesar en una sola petición (prompt + respuesta). Con 200.000 tokens caben ~2 PDFs largos; con 1M caben ~10 novelas enteras. Si tu caso de uso es analizar contratos o bases de código, necesitas ventanas grandes. Para un chatbot de soporte, con 32K suele sobrar."},{"question":"¿Por qué los tokens cacheados cuestan hasta un 90% menos?","answer":"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."},{"question":"¿Cuál es el modelo de IA más barato en 2026?","answer":"Para uso general, DeepSeek V3 (0,014$ input / 0,028$ output por 1M) y Llama 4 Scout (0,08$ / 0,30$) son los más baratos de la tabla. Para razonamiento complejo, Qwen y DeepSeek R1 son los más competitivos frente a o3 o GPT-5.4. Filtra por categoría \"Económico\" en el comparador para ver el ranking actualizado."},{"question":"¿Qué modelo uso para un chatbot, para generar código o para analizar documentos?","answer":"Chatbot: GPT-5.4 Mini o Claude Haiku 4.5 si priorizas latencia; DeepSeek V3.2 si priorizas coste. Código: Claude Opus 4.6 y GPT-5.4 siguen ganando en benchmarks, con o3 y DeepSeek R1 para razonamiento complejo. Análisis de documentos: necesitas ventana grande — Gemini 3.1 Pro, Claude Opus o Llama 4 Maverick. Usa el buscador de modelos arriba para una recomendación personalizada."},{"question":"¿En qué se diferencia GPT-5.4 de Claude Opus 4.6?","answer":"GPT-5.4 es más rápido, la mitad de caro en input (2,50$ vs 5$ por 1M) y tiene mejor integración de function-calling y batch API. Claude Opus 4.6 gana en calidad de redacción, codificación larga y seguimiento estricto de instrucciones complejas. Ambos tienen ventana de 1M de tokens. Si no te importa el coste, Claude para texto largo y calidad; GPT-5.4 para latencia y volumen."},{"question":"¿Cuánto me costará al mes procesar N peticiones con IA?","answer":"Abre la calculadora de arriba, elige tus casos de uso (emails, PDFs, chats…) o introduce los tokens manualmente, y verás el coste por petición, por día y por mes en la divisa que elijas. Como referencia: un chatbot de 1.000 peticiones/día con GPT-5.4 Mini cuesta ~60$/mes; con DeepSeek V3, ~5$/mes. La calculadora suma también el total combinado si comparas varios modelos."},{"question":"¿Están actualizados los precios que muestra esta herramienta?","answer":"El catálogo consulta las fuentes oficiales configuradas varias veces al día. El estado y la fecha de verificación aparecen junto al comparador; si un proveedor no responde, mantenemos el último snapshot válido y lo marcamos como desactualizado."},{"question":"¿Qué diferencia hay entre modelos flagship, mid-tier, budget y reasoning?","answer":"Flagship: el modelo más capaz del proveedor (GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro). Mid-tier: versión recortada con 80% de la calidad al 30% del coste (GPT-5.4 Mini, Claude Sonnet). Budget: optimizado para volumen masivo (GPT-5.4 Nano, Claude Haiku, DeepSeek V3). Reasoning: entrenados para razonamiento paso a paso, más lentos pero resuelven problemas complejos (o3, DeepSeek R1, Sonar Reasoning)."},{"question":"¿Qué proveedor ofrece la ventana de contexto más grande?","answer":"El modelo con la ventana de contexto más grande puede cambiar cuando los proveedores lanzan nuevas versiones. Usa la herramienta \"Ventanas de contexto\" arriba para ver el ranking actual e introducir cuántos tokens pesa tu contenido."},{"question":"¿Existen modelos open-source más baratos que GPT?","answer":"Sí. Llama 4 (Meta), DeepSeek V3, Qwen 3.5 y Mistral son abiertos o de pesos liberados y se pueden auto-alojar. DeepSeek V3 cuesta en API un 1% de lo que cuesta GPT-5.4 con calidad similar en muchos casos. Si manejas datos sensibles, un despliegue on-premise o en tu VPC con Llama 4 Maverick puede ser más rentable que cualquier API a partir de cierto volumen."},{"question":"¿Cómo reduzco el coste de IA en mi aplicación?","answer":"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%."},{"question":"¿Qué es un \"reasoning model\" (o3, DeepSeek R1)?","answer":"Son modelos entrenados para pensar paso a paso antes de responder, generando internamente una cadena de razonamiento. Son más lentos y caros por token que un modelo estándar, pero resuelven matemáticas, lógica y código complejo mucho mejor. Úsalos puntualmente: no son rentables para un chatbot de atención al cliente, pero sí para análisis técnico, debugging o agentes autónomos."},{"question":"¿Cómo elegís vosotros en Letbrand el modelo para un cliente?","answer":"Mapeamos el caso de uso contra tres ejes: calidad necesaria, latencia aceptable y coste por mes. Hacemos A/B con 2-3 candidatos sobre un dataset real del cliente y medimos precisión + coste + velocidad. Después montamos caching, routing por complejidad y observabilidad. El resultado suele ser entre un 40% y un 80% más barato que la primera opción \"intuitiva\". Si quieres que lo hagamos por ti, háblanos."}]},"currency":{"select":"Seleccionar moneda","groups":{"americas":"Américas","europe":"Europa","asiaPacific":"Asia / Pacífico","middleEast":"Oriente Medio"}},"vs":{"breadcrumb":"Comparar","hero":{"title":"{a} vs {b}","subtitle":"Precio, contexto y rendimiento enfrentados. Datos sincronizados desde el catálogo de proveedores.","fallbackNotice":"{models}: datos de respaldo; este modelo ya no aparece en el catálogo actual. Confirma su disponibilidad y tarifas con el proveedor."},"verdict":{"title":"Veredicto rápido","cheaper":"Más barato","biggerContext":"Mayor contexto","faster":"Más rápido","higherQuality":"Mayor calidad","tie":"Empatan"},"table":{"title":"Comparativa directa","columns":{"feature":"Característica","a":"{a}","b":"{b}"},"rows":{"provider":"Proveedor","category":"Categoría","inputPrice":"Input por 1M tokens","outputPrice":"Output por 1M tokens","cachedPrice":"Input cacheado por 1M","contextWindow":"Ventana de contexto","speed":"Velocidad","vision":"Visión (imágenes)","functions":"Llamada a funciones","batchApi":"Batch API","yes":"Sí","no":"No"}},"cost":{"title":"Coste estimado al mes","description":"Indica cuántas peticiones haces al día con un prompt medio (1K input + 1K output) y compara el coste mensual de ambos modelos.","requestsPerDayLabel":"Peticiones por día","savingsA":"{a} ahorra {amount}/mes frente a {b}","savingsB":"{b} ahorra {amount}/mes frente a {a}","tied":"Ambos modelos cuestan prácticamente lo mismo"},"choose":{"title":"¿Cuál elijo?","cheaperRule":"Elige **{winner}** si priorizas coste: es {savingsPct}% más barato que {loser} en un prompt medio.","contextRule":"Elige **{winner}** si necesitas procesar documentos largos: su ventana de contexto es {factor}× mayor.","qualityRule":"Elige **{winner}** si priorizas calidad de respuesta: está mejor posicionado para tu caso de uso.","speedRule":"Elige **{winner}** si la latencia importa: es sensiblemente más rápido.","tieRule":"**{a}** y **{b}** son intercambiables en la mayoría de casos. Prueba primero el más barato.","fallback":"Ambos modelos son competitivos. Úsalos en un A/B con tus datos reales para decidir."},"cta":{"title":"¿Quieres que lo montemos por ti?","description":"Integramos {a} o {b} en tu producto con caching, observabilidad y evaluación continua. Entre un 40% y un 80% más barato que la primera opción obvia.","button":"Habla con un experto","contactMessage":"Estoy comparando {a} vs {b} para mi proyecto. ¿Podéis ayudarme a elegir el modelo adecuado y montarlo?"},"related":{"title":"Comparaciones relacionadas","description":"Otras combinaciones que suelen comparar los desarrolladores en 2026."},"meta":{"title":"{a} vs {b} — Precio y rendimiento en 2026","description":"Comparativa directa de {a} y {b}: precio por 1M de tokens, ventana de contexto, velocidad y capacidades. Con calculadora de coste mensual."}},"humanizador":{"eyebrow":"Producto de LetBrand","title":"Humanizador de IA en español","subtitle":"Reescribe borradores de IA para que suenen a persona, y mide cuánto suena a IA un texto. Pensado para el español de España y de Latinoamérica, no traducido de una herramienta inglesa.","cta":"Abrir Humanizador.app","ctaNote":"Gratis, sin registro.","featuresTitle":"Qué hace","features":[{"title":"Humaniza sin resumir","body":"Reescribe el texto conservando su extensión y su significado. La mayoría de herramientas recortan a la mitad: aquí la longitud es una restricción comprobada en el servidor, no una sugerencia al modelo."},{"title":"Detector con explicación","body":"No da solo una puntuación: marca las frases concretas que la delatan y dice qué patrón activa cada una, con un catálogo propio de 41 patrones del español."},{"title":"Honesto sobre sus límites","body":"La puntuación es orientativa y así se dice en pantalla. 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