![[Edición 2025] Una comparación exhaustiva de las API de IA para los desarrolladores | Resumen de características y precios para los principales LLM como ChatGPT, Claude, Gemini y Llama.](https://hack-lab-256.com/wp-content/uploads/2025/07/hack-lab-256-samnail-22.jpg)
De 2024 a 2025, el desarrollo de aplicaciones y servicios con AI se ha vuelto cada vez más popular.
Los modelos de idiomas a gran escala (LLM) como ChatGPT y Claude van más allá de los chatbots y se utilizan en una variedad de casos de uso, incluida la generación de códigos, resumen, búsqueda y procesamiento de documentos
Y ahora, muchos desarrolladores están preocupados por
👉 "¿ Qué modelo de IA debería usar? "
👉 " ¿Cómo difieren el costo, la precisión y la facilidad de uso de las API? "
En este artículo, compararemos a fondo las características, precios y usos adecuados de cada uno de los principales modelos de IA (LLM) que los desarrolladores pueden usar a través de API
¿Qué es LLM?
El término "LLM" es una palabra común recientemente. Esta modelo de lenguaje grande se refiere a la IA que puede comprender y generar el lenguaje humano, como la generación de texto, resumir, traducción y respuesta de preguntas
En pocas palabras, los cerebros mismo son LLM.
Para ponerlo en un poco más de detalle ...
LLM está capacitado para aprender una gran cantidad de texto (artículos, libros, códigos, etc. en Internet) y comprender la "relación entre palabras" y "flujo de oraciones naturales".
Por ejemplo, podrías hacer esto:
- Responda preguntas en escritura natural (preguntas y respuestas)
- Generar automáticamente publicaciones y código de blog
- Resumen de texto, estructura, clasificación
- Leer oraciones largas y comprender el contexto
- Traducción natural del inglés ⇔ japonés
- Etcétera
¿Por qué es importante la "API LLM"?
La mayoría de las LLM de hoy ahora están disponibles como API proporcionadas en la nube.
En otras palabras, puede incorporar funciones de IA enviando solicitudes desde su aplicación o servicio a "cerebros" como ChatGPT y Claude y recibiendo respuestas.
Hay una gran cantidad de servicios de IA creados de esta manera, y muchos de los IA de generación actuales están realmente estructurados para "llevar" las API LLM detrás de escena.
Esto permite que los ingenieros usen una IA potente fácilmente y a un bajo costo sin tener que crear IA desde cero.
¿Por qué es importante elegir una AI AI importante para los desarrolladores?
Al desarrollar productos que utilizan IA, no solo las ideas y la interfaz de usuario, sino también la elección de la cual AI (LLM) para usar conducirá directamente al rendimiento, el costo y las perspectivas futuras del servicio .
En particular, hay múltiples LLM que pueden usarse como API, cada una con diferentes
áreas de experiencia, precisión, tarifas y restricciones En otras palabras, "que elegir" creará las siguientes diferencias:
Hay diferencias entre características y limitaciones.
- ChatGPT es fuerte en el procesamiento de archivos y la interpretación del código
- Claude ofrece una forma consistente de procesar oraciones largas y pensar
- Gemini facilita la conexión con imágenes y audio
- Llama y Mistral son livianos y son adecuados para modelos personalizados
→ Dependiendo del contenido del servicio que cree, hay muchas opciones diferentes y opciones inapropiadas.
Los costos de uso de la API varían (diferencias en el precio unitario)
- GPT-4 Turbo: una vez puede costar alrededor de 10 yenes
- Soneto de Claude: el mismo procesamiento es inferior a la mitad del precio
- Serie de Llama: se puede usar para libre y autoperado
→ Dependiendo de cómo use la API y el tamaño, la diferencia entre decenas de miles y cientos de miles de yenes por mes puede variar.
Incluso si hay restricciones de uso comercial o de uso
- Algunos modelos tienen restricciones al uso comercial
- Las fuentes abiertas (como Llama/Mistral) tienen un alto grado de libertad, pero también una gran responsabilidad.
→ Importante desde la perspectiva de la gestión de riesgos en el desarrollo de productos
También hay diferencias en los sistemas de documentación y soporte.
- Operai tiene un ecosistema rico (bibliotecas y muchos SDK)
- La documentación se ha desarrollado para Claude y Gemini, pero hay poca información japonesa.
→ También afecta la velocidad del desarrollo y la competencia del equipo.
Resumen: no solo es el uso de IA, sino que la capacidad de elegir es importante
Hoy en día, no es difícil desarrollar usando IA en sí misma.
Lo importante es "seleccionar la API LLM que se adapte a sus necesidades y usarla de manera efectiva".
Debido a que el rendimiento de la IA está evolucionando con el progreso siempre avanzado, las comparaciones anuales de modelos y las revisiones de las selecciones son un arma para los desarrolladores.
En este artículo, compararemos las API representativas de LLM del próximo capítulo y las organizaremos de una manera fácil de entender que los desarrolladores deben elegir qué modelos
Lista de modelos de IA a comparar
Aquí presentamos los principales modelos de lenguaje a gran escala (LLM) que los desarrolladores pueden usar a través de sus API a partir de 2025.
Todos estos modelos de IA que pueden usarse con fines comerciales , y todos se usan detrás de escena de muchos servicios de IA.
Chatgpt (OpenAi)
El chatgpt de OpenAI es algo que se puede decir que es la chispa del auge de LLM.
La API utiliza principalmente GPT-3.5-TURBO y GPT-4-TURBO características atractivas son
las herramientas de alta precisión, funcionalidad y desarrollo integral Es comprensible que tenga más funciones que otros modelos, como el procesamiento de archivos, el intérprete de código y las llamadas de funciones, y los desarrolladores lo respalden mucho.
| Nombre del modelo | Precio de entrada (token de 1k) | Precio de salida (token de 1k) | Longitud del contexto máximo | Soporte del idioma japonés | Características principales | Facilidad de uso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT - 4.1 | $0.0020 | $0.0080 | 128k (estimado) | ◎ | Generación de código, comprensión contextual y resumen | ◎ Incluye información y SDK |
| GPT - 4.1 mini | $0.0004 | $0.0016 | 128k (estimado) | ◎ | Ligero y rentable | ◎ |
| GPT - 4.1 Nano | $0.0001 | $0.0004 | 64k o más? (En las primeras horas) | ○〜◎ | Para bots a pequeña escala y procesamiento liviano | ◎ |
| O3 | $0.0020 | $0.0080 | 128K-256K? | ◎ | Razonamiento complejo y comprensión visual | △ Menos documentos |
| O4 -Mini | $0.0011 | $0.0044 | 128k (asumido) | ◎ | Razonamiento liviano basado en premisas multimodales | △ |
⇒ Haga clic aquí para obtener los últimos precios
Claude (antrópico)
Claude es un LLM realizado por Anthrope, que apareció de una manera que compite con OpenAi. Actualmente, la serie Claude 3 (Opus/Sonnet/Haiku) está disponible.
su fuerza en la lógica, la consistencia y el procesamiento de forma larga , y su compatibilidad con el idioma japonés también es extremadamente precisa. Sonnet tiene un equilibrio particularmente y es particularmente notable porque es más barato de usar que el GPT-4 Turbo
| Nombre del modelo | Precio de entrada (token de 1k) | Precio de salida (token de 1k) | Longitud del contexto máximo | Soporte del idioma japonés | Características y características principales | Facilidad de uso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | $0.015 | $0.075 | Aproximadamente 200k | ◎ Muy natural | Modelo superior. Perfecto para un razonamiento complejo, comprensión de lectura avanzada de forma larga y tareas especializadas. | ○ Documentación incluida, centrada en inglés |
| Soneto de Claude 4 | $0.003 | $0.015 | Aproximadamente 200k | ◎ Muy natural | Un buen equilibrio de alta precisión, costo y velocidad. También es ideal para el código y el soporte de diseño. | ○ Documentación integral (inglés) |
| Claude Haiku 3.5 | $0.0008 | $0.004 | Aproximadamente 200k | ◎ Calidad práctica | El modelo más rápido y ligero. Adecuado para bots de chat, uso en tiempo real, operación de bajo costo | ◎ Ligero y fácil de instalar |
⇒
Géminis (Google)
Gemini es una LLM de próxima generación de próxima generación habilitada para multimodal proporcionada por Google.
La API principal es Gemini 1.5 Pro, y puede admitir no solo texto sino también imágenes, audio y video . Debido a que está integrado con Google Cloud, es un gran aliado para los desarrollos vinculados a los usuarios de GCP y Google Workspace.
| Nombre del modelo | Precio de entrada (token de 1k) | Precio de salida (token de 1k) | Longitud del contexto máximo | Soporte del idioma japonés | Características y características principales | Facilidad de uso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Géminis 2.5 Pro | $ 0.00125 (≤200,000 tok) $ 0.0025 (> 200,000 tok) | $ 0.01 (≤200,000 tok) $ 0.015 (> 200,000 tok) | Hasta aproximadamente 1 m a 2 m tokens | ◎ | Adecuado para inferencia y codificación de alta precisión. Soporte multimodal, integración de GCP | △ (documento de registro/inglés de GCP) |
| Géminis 2.5 Flash | $ 0.0003 (texto, etc.) | $0.0025 | Aproximadamente 1 m token | ◎ | Modelo liviano y de alta velocidad. Las imágenes y la entrada de audio también son posibles. | △ (configuración ligeramente complicada) |
| Géminis 2.5 Flash-Lite | $ 0.0001 (texto, etc.) | $0.0004 | Aproximadamente 1 m token | ◎ | El modelo de propósito general con el precio más bajo. Perfecto para bots de chat y servicios livianos | ○ (si te estás centrando en el precio, ◎) |
⇒ Haga clic aquí para obtener los últimos precios!
Llama 3 (meta)
Un código abierto LLM desarrollado y publicado por Meta (anteriormente Facebook). Actualmente, el enfoque principal es el Llama 3 (8B/70B/405B) también se puede utilizar para fines comerciales .
El modelo en sí es de uso gratuito y también se puede usar en la nube a través de múltiples proveedores de API, como abrazar la cara, Groq, replicar, juntos .i y fuegos artificiales
Incluso con el mismo modelo, diferencias en las tarifas, la latencia y el rendimiento (por ejemplo, versiones turbo o lite) , por lo que es importante seleccionar el producto de acuerdo con el propósito.
Además, para los desarrolladores interesados en la operación interna, la reducción de peso e inferencia local, el alto grado de libertad del modelo y la flexibilidad en la adopción son extremadamente atractivos. Otra ventaja que otros LLM comerciales no tienen es que pueda elegir entre Cloud y Local.
| Nombre del modelo | Precio de entrada (token de 1k) | Precio de salida (token de 1k) | Longitud del contexto máximo | Soporte del idioma japonés | Características y características principales | Facilidad de uso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLAMA 3.1 8B (AWS) | $0.00022 | $0.00022 | ? | ○ | Inferencia básica y tareas livianas | ◎ |
| Llama 3.1 8b (juntos.ai) | $0.00018 | $0.00018 | ? | ○ | Hosting de desarrolladores y desarrollo de la interfaz de usuario | ◎ |
| LLAMA 3.1 70B (AWS) | $0.00099 | $0.00099 | ? | ◎ | Inferencias de alta precisión y tareas a gran escala | ◎ |
| LLAMA 3.1 70B (juntos.ai) | $0.00088 | $0.00088 | ? | ◎ | Buena relación calidad -precio y fácil de implementar | ◎ |
| LLAMA 3.1 405B (fuegos artificiales.ai) | $0.00300 | ? | ? | ◎ | LLM a gran escala con un enfoque en el rendimiento de los costos | ◎ |
Otros modelos destacados
Mistral (Mistral.ai)
Los modelos de alto rendimiento que utilizan la mezcla de arquitectura de expertos , como el mixtral 8x7b, Es posible inferir bajo costo y rápido, y es popular para fines de inferencia e investigación de borde.
Cohere Command R+
Cohere ofrece LLMS especializados para aplicaciones de búsqueda y trapo (generación de recuperación de la generación de recuperación). Es adecuado para el procesamiento de documentos a gran escala y la construcción de bots de búsqueda internos, y también está bien admitido en japonés.
Comparando las características, precios y características de cada modelo a fondo.
Aquí compararemos modelos clave para las LLM clave que los desarrolladores pueden usar a través de API.
| Nombre del modelo | Precio de entrada (token de 1k) | Precio de salida (token de 1k) | Longitud del contexto máximo | Soporte del idioma japonés | Características y características principales | Facilidad de uso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT - 4.1 (OpenAi) | $0.0020 | $0.0080 | 128k | ◎ | Chat muy preciso, generación de código, excelente estabilidad | ◎ (oficial y rico en SDK) |
| Claude soneto 4 (antrópico) | $0.0030 | $0.0150 | Aproximadamente 200k | ◎ | Comprensión de formato largo, explicación de intención de diseño, producción natural y consistente | ◎ (documentación integral) |
| Gemini 2.5 Pro (Google) | $0.00125〜2.50 | $0.005〜10.00 | Hasta 2 millones | ◎ | Integración de Google, soporte multimodal, soporte de conexión a tierra de búsqueda | ○ (ligeramente complicado a través de GCP) |
| LLAMA 3.1 70B (juntos.ai) | $0.00088 | $0.00088 | Aproximadamente 128k (estimado) | ○〜◎ | Basado en OSS, altamente flexible y económico. Varía por el proveedor | ◎ (API simple, uso comercial OK) |
Modelos recomendados para diferentes usos
Hay muchas situaciones diferentes en las que los desarrolladores usan LLM. Aquí presentaremos cuidadosamente seleccionados "Los mejores modelos para cada propósito".
Elegimos según el costo de la API, la precisión, el número de tokens compatibles y si el uso comercial es posible.
Chat general y respuesta a las preguntas → GPT-4.1 (OpenAI)
Un modelo clásico que puede manejar una amplia gama de tareas de propósito general, que incluyen diálogo natural, chating, preguntas y respuestas.
Además de su alta precisión y estabilidad, el ecosistema de OpenAI (SDKS, documentación, tutoriales) también es extremadamente integral, convierte en un excelente lugar para elegir
Resumen de texto largo y procesamiento de documentos → Claude Sonnet 4 (antrópico)
Claude es bueno en la "comprensión contextual" y "resúmenes consistentes".
El soneto 4 tiene un buen equilibrio de costo y rendimiento, lo que lo hace ideal para procesar minutos, contratos, informes y más. Una ventaja importante es que también se puede usar para ingresar oraciones largas, casi 200k tokens.
Explicación de la intención de diseño y revisión del código → Claude Sonnet 4
El atractivo de Claude es que no solo explica el comportamiento del código, sino que también entra en el "por qué lo escribí de esta manera".
una IA lógica y fácil de explicar que se puede utilizar para apoyar el aprendizaje de los principiantes y también ayudar con las revisiones de relaciones públicas .
Procesamiento de contexto ultra largo → Gemini 2.5 Pro (Google)
Puede acomodar hasta 2 millones de tokens. Puede cargar y procesar grandes cantidades de PDFS, múltiples archivos de código, historial de proyectos a largo plazo y más a la vez.
Como este sistema se usa a través de GCP, los obstáculos de implementación son un poco altos, pero ideal para trabajar con mucha información .
Uso de codificación: AI Par Pro → GPT-4.1 o Claude Sonnet 4
GPT-4.1 es extremadamente resistente a la generación de códigos y contribuye a mejorar la velocidad de codificación.
Por otro lado, Claude Sonnet 4 es un modelo que es bueno para interpretar el código y explicar las intenciones, interacción con la programación de pares .
Es una buena idea elegir cuál priorizar: generación o comprensión.
Desarrollo de bot de alta velocidad con un enfoque en el rendimiento de costos → Llama 3.1 70b (juntos.ai)
Aunque es un modelo OSS, puede usarse para fines de alta precisión y comerciales, y es más barato que los modelos principales.
Perfecto para el desarrollo de MVP, bots internos simples y respuestas automáticas de preguntas frecuentes. Se puede usar fácilmente a través de API de juntos. Ai, fuegos artificiales, etc.
Inferencia local y operación interna → Llama 3.1 (8B/70B)
Meta's Llama es un OSS y se puede usar en las empresas o en un entorno local.
Recomendado para sistemas internos que enfatizan la seguridad o para las aplicaciones que desean reducir los costos de la nube. Hay 8B liviano y 70B de alto rendimiento, por lo que puede elegir de acuerdo con su entorno.
Resumen: Lista de modelos recomendados por propósito
Finalmente, lo resumiremos en una lista, así que
utilice esto como referencia para seleccionar el mejor modelo que se adapte a su propósito, presupuesto y requisitos técnicos.
Si no está seguro, recomendamos probar primero GPT-4.1 o Claude Sonnet 4.
| Categoría de uso | Modelos recomendados | Razones y características |
|---|---|---|
| Respuesta general de chat y preguntas | GPT - 4.1 (OpenAi) | Excelente precisión, estabilidad y operación del lenguaje. Si no estás seguro, esto es todo. Tiene una gran cantidad de API y SDK, lo que facilita la instalación. |
| Resumen de texto largo y procesamiento de documentos | Claude soneto 4 (antrópico) | Se caracteriza por la fuerza a oraciones largas y respuestas consistentes. Adecuado para la comprensión de lectura, resúmenes, resumen de actas, etc. |
| Explicación de la intención de diseño y la revisión del código | Claude soneto 4 (antrópico) | Es bueno en respuestas lógicas y es extremadamente resistente a las explicaciones de intenciones como "¿Por qué hiciste eso?" |
| Procesamiento de contexto ultra largo | Gemini 2.5 Pro (Google) | Hasta 2 millones de fichas. Es útil cuando necesita grandes cantidades de documentos e inferencias que abarcan múltiples archivos. |
| Uso de codificación/par de AI Pro | GPT - 4.1 (OpenAi) o Claude Sonnet 4 (antrópico) | Claude es fuerte en la intención de diseño de apoyo, mientras que GPT es bueno en la generación de código. Se recomienda OPUS para aplicaciones de alta precisión. |
| Desarrollo de bot de alta velocidad con un enfoque en el rendimiento de los costos | LLAMA 3.1 70B (juntos.ai) | Se puede utilizar con fines comerciales, es económico y es de alto rendimiento. Debido a que es OSS, es muy flexible y es extremadamente fácil de usar para MVP y POC. |
| Razonamiento local y operación interna | Llama 3.1 (8b/70b) (Meta Oss) | Operación libre con OSS. Si tiene una GPU, puede usarla en el pedido o localmente. |
Resumen y cómo elegir uno recomendado
Hasta ahora, hemos comparado las características, precios, características y funciones de los principales modelos de idiomas a gran escala (LLM) por su uso.
en una época en la que los modelos multifuncionales de alta precisión se pueden usar fácilmente a través de API, principalmente OpenAI, Anthrope, Google y Meta .
Es suave decidir qué modelo elegir en función de los siguientes puntos:
| Perspectiva | Qué verificar |
|---|---|
| Usos | ¿charlar? ¿resumen? Generación de código? Procesamiento de documentos? |
| Precisión o costo | La precisión es la principal prioridad, GPT-4.1 / Claude Opus, y Sonnet / Llama |
| Cantidad de token compatible | Si desea manejar el procesamiento de forma larga y varios archivos, puede usar el contexto súper largo de Claude o Gemini. |
| El uso comercial no es posible | Verifique la OSS, la API pagada y los Términos de uso (LLAMA, especialmente dependiente del proveedor) |
| Facilidad de desarrollo | SDK y riqueza de documentos, estabilidad de API y manejo de errores |
Recomendado para principiantes y desarrolladores individuales
- Primero desea probar → GPT-4.1 o Claude Sonnet 4
→ Altamente preciso, fácil de usar y tiene mucho historial probado. - Desea mantener los costos bajos → Llama 3.1 (juntos .i, etc.)
→ Buena relación calidad -precio basada en OSS. Perfecto para MVP y bots internos
Una vez que lo pruebe, puede experimentar cada una de sus "personalidades" y fortalezas y debilidades.
Usar LLM es un arma poderosa incluso durante las etapas de creación de prototipos y POC , así que asegúrese de elegir uno que se adapte a sus necesidades.
