Modelos de texto y chat

Modelos de lenguaje para chat, análisis, extracción y agentes.

Disponible
21de 66
Proveedores
4
Rango de precios
0,12 US$ – 12,00 US$por 1 millón de tokens de entrada

21 modelos

  • Nuevo

    Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    claudefablereasoning

    Modalidades: Texto, Imagen1 M contexto

    12,00 US$/1M entrada

    60,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.

    claudeopusagentic

    Modalidades: Texto, Imagen1 M contexto

    6,00 US$/1M entrada

    30,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    claudeopusagentic

    Modalidades: Texto, Imagen1 M contexto

    4,80 US$/1M entrada

    24,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    Anthropic's Sonnet model with the best combination of speed and intelligence. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking.

    claudesonnetbalanced

    Modalidades: Texto, Imagen1 M contexto

    2,40 US$/1M entrada

    12,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    DeepSeek's April 2026 flagship. 1.6T MoE / 49B active params, 1M context, rivals top closed-source models on STEM and coding at a fraction of the price.

    open-weightsmoecoding

    Modalidades: Texto1 M contexto

    1,584 US$/1M entrada

    4,752 US$/1M salida

  • Gemini 2.5 Pro

    Google DeepMind

    Nuevo

    Google's latest thinking model. Excels at reasoning, coding, math, and science with massive context window.

    reasoningcodingmultimodal

    Modalidades: Texto1 M contexto

    1,50 US$/1M entrada

    12,00 US$/1M salida

  • GPT-4.1

    OpenAI

    Nuevo

    OpenAI's newest flagship model. Improved reasoning, instruction following, and coding over GPT-4o.

    codingreasoning

    Modalidades: Texto1 M contexto

    2,40 US$/1M entrada

    9,60 US$/1M salida

  • GPT-5.5

    OpenAI

    Nuevo

    OpenAI's current flagship chat model (released April 2026). Strongest general reasoning, coding and tool use in the GPT-5 line, with vision input and a large context window.

    gpt-5reasoningvision

    Modalidades: Texto, Imagen400 mil contexto

    6,00 US$/1M entrada

    36,00 US$/1M salida

  • o3-mini

    OpenAI

    Nuevo

    OpenAI's reasoning model optimized for STEM tasks, coding, and math. Uses chain-of-thought reasoning.

    reasoningcodingmath

    Modalidades: Texto200 mil contexto

    1,32 US$/1M entrada

    5,28 US$/1M salida

  • GPT-4o

    OpenAI

    OpenAI's most capable multimodal model. Excellent for complex reasoning, coding, and creative tasks.

    fastmultimodal

    Modalidades: Texto128 mil contexto

    3,00 US$/1M entrada

    12,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    Efficiency-optimized variant of DeepSeek V4. 284B MoE / 13B active, 1M context, ultra-low pricing for high-throughput workloads.

    open-weightsmoecost-efficient

    Modalidades: Texto1 M contexto

    0,36 US$/1M entrada

    1,44 US$/1M salida

  • Nuevo

    DeepSeek's current Flash model (API name deepseek-flash, model version DeepSeek-V4.1-Flash): 1M-token context, up to 384K output tokens, JSON output, tool calls and vision input.

    open-weightscost-efficientlong-context

    Modalidades: Texto, Imagen1 M contexto

    0,36 US$/1M entrada

    1,44 US$/1M salida

  • Nuevo

    OpenAI's most capable model, built for the hardest end-to-end work. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff April 30, 2026.

    gpt-6reasoningvision

    Modalidades: Texto1,1 M contexto

    12,00 US$/1M entrada

    60,00 US$/1M salida

  • Nuevo

    OpenAI's most efficient model for focused, high-volume tasks. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff May 18, 2026.

    gpt-6cost-efficientfast

    Modalidades: Texto1,1 M contexto

    0,12 US$/1M entrada

    0,60 US$/1M salida

  • GPT-6 Sol

    OpenAI

    Nuevo

    OpenAI model built to power complex coding and agentic workflows. Reasoning, text and image input, function calling and tool use, 1,050,000-token context window and up to 128,000 output tokens. Knowledge cutoff April 20, 2026.

    gpt-6codingagents

    Modalidades: Texto1,1 M contexto

    2,40 US$/1M entrada

    12,00 US$/1M salida

  • Small, fast, and affordable model for lightweight tasks. Great balance of speed and capability.

    fastaffordable

    Modalidades: Texto128 mil contexto

    0,18 US$/1M entrada

    0,72 US$/1M salida

  • Smaller, faster, cheaper member of OpenAI's GPT-5 family. Tuned for high-throughput chat, classification and extraction where the full flagship is overkill.

    gpt-5cost-efficientfast

    Modalidades: Texto, Imagen400 mil contexto

    0,30 US$/1M entrada

    2,40 US$/1M salida

  • GPT-5.1

    OpenAI

    OpenAI GPT-5.1 chat model (November 2025). An earlier GPT-5 point release kept available for compatibility. Good general-purpose reasoning and coding.

    gpt-5reasoningvision

    Modalidades: Texto, Imagen400 mil contexto

    1,50 US$/1M entrada

    12,00 US$/1M salida

  • OpenAI o3

    OpenAI

    OpenAI's o3 reasoning model. Spends compute on a private chain of thought before answering, strong at math, science and hard coding problems that benefit from deliberate reasoning.

    o-seriesreasoningstem

    Modalidades: Texto, Imagen200 mil contexto

    2,40 US$/1M entrada

    9,60 US$/1M salida

  • OpenAI's o4-mini reasoning model. A cost-efficient reasoning model that trades some depth for much lower price and latency, good for high-volume math and code tasks.

    o-seriesreasoningcost-efficient

    Modalidades: Texto, Imagen200 mil contexto

    1,32 US$/1M entrada

    5,28 US$/1M salida

  • Meta SeamlessM4T v2 Large. Universal multilingual translation across 100+ languages with text-to-text mode for documents and chat.

    translationmetaopen-weights

    Modalidades: Texto4,1 mil contexto

    ≈ 0,0012 US$/ejecución

42 modelos actualmente no disponibles

Sus páginas permanecen en línea, pero no se pueden ejecutar en este momento.

Modelos de texto y chat para cargas de IA en producción

Los grandes modelos de lenguaje son el caballo de batalla de la IA moderna: chatbots, agentes, resumidores, clasificadores, traductores. Es la categoría más concurrida en Railwail — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta, DeepSeek, xAI y decenas de laboratorios de pesos abiertos compiten aquí.

Precios, compensaciones y trampas

La tarificación en generación de texto es casi siempre por token, dividida en una tarifa de entrada más barata y una tarifa de salida más cara. Un millón de tokens de entrada equivale a unas 750 000 palabras en inglés, por lo que incluso prompts verbosos rara vez superan unos pocos céntimos por llamada. Es en la salida donde las facturas crecen: bucles agentivos que se vuelven a invocar, informes largos y ejemplos few-shot sin caché se acumulan rápidamente. Cachea el prompt de sistema, recorta el historial agresivamente y prefiere el modo JSON para tareas estructuradas para mantener bajos los recuentos de tokens.

El triángulo de compromiso es calidad, latencia y coste. Los modelos punteros (GPT-5, Claude 4.6, Gemini 2.5) cuestan de diez a cincuenta veces más que los niveles económicos (Haiku, Flash, Mini) y responden dos a cuatro veces más despacio, pero razonan más profundo, siguen instrucciones con mayor fiabilidad y alucinan menos. Para clasificación o extracción de alto volumen, un modelo económico es casi siempre la elección correcta. Para análisis de formato largo, revisión de código o cualquier cosa orientada al usuario, el modelo puntero normalmente se amortiza solo.

Cuidado con la dilución del contexto: cuando metes 200K tokens en la ventana, la atención del modelo se reparte y empieza a ignorar la parte central del prompt — incluso en los punteros de contexto largo. Recupera los 8 a 16K tokens relevantes con embeddings en lugar de pegar el documento entero.

Tareas típicas

  • Chatbots de atención al cliente
  • Resumen de documentos largos
  • Generación de código en IDE
  • Preguntas y respuestas con recuperación aumentada
  • Pipelines de traducción multilingüe
  • Flujos agentivos y uso de herramientas

Guías por caso de uso

Comparativas de modelos

Preguntas frecuentes

¿Qué LLM es el más barato en Railwail?

Modelos económicos como GPT-4o mini, GPT-5.4 Nano, DeepSeek V4 Flash y Gemini 3 Flash están en el extremo bajo — en Railwail, hoy entre unos 0,18 y 0,60 USD por millón de tokens de entrada. La clasificación cambia con cada actualización de precios de los proveedores, así que ordena la cuadrícula de modelos de arriba por precio para ver la opción más barata del momento.

¿Qué modelo tiene la ventana de contexto más larga?

En el catálogo, Gemini 3.1 Pro indica la ventana de contexto más grande (2M de tokens), seguido de GPT-5.4, Claude Opus 4.8 y DeepSeek V4 Pro con aproximadamente 1M de tokens cada uno. Para la mayoría de cargas, 128K es más que suficiente; recurre al nivel de contexto largo solo cuando de verdad necesites leer un código fuente completo o un artículo de investigación en un solo prompt.

Código abierto vs propietario, ¿qué elegir?

Los modelos de pesos abiertos (Llama 3, Qwen, DeepSeek, Mistral, Mixtral) están recortando distancias rápidamente y ganan en precio por token y soberanía de datos. Los punteros propietarios siguen liderando en razonamiento, cobertura multilingüe y fiabilidad de uso de herramientas. Si eres sensible al coste o necesitas auto-alojamiento, empieza en abierto. Si lanzas a usuarios finales, empieza en propietario y optimiza hacia abajo.

GPT-5 vs Claude 4.6, ¿cuál es mejor?

GPT-5 lidera en puntuaciones brutas de benchmark, matemáticas y generación de código; Claude 4.6 lidera en escritura de formato largo, matiz al seguir instrucciones y calibración de tasa de rechazo. Ambos están al 5 % el uno del otro en la mayoría de tareas. Ejecútalos lado a lado en tus prompts reales en /compare/gpt-5-vs-claude-4-6 — las diferencias son específicas de la carga.

¿Cómo cambio de modelo en mi código?

Railwail es compatible con OpenAI: solo cambias el parámetro `model`. Mismo endpoint, mismo SDK, mismo cuerpo de petición. Prueba un modelo nuevo en producción dirigiendo el 10 % de tu tráfico hacia él durante una semana y comparando calidad, latencia y coste.

¿Se admite el modo JSON?

Todavía no a través de la API de Railwail: el endpoint de chat actualmente no reenvía `response_format` ni las definiciones de herramientas al proveedor. Pide JSON en el prompt y valida la respuesta con un esquema Zod o Pydantic; muchos modelos siguen de forma fiable una instrucción JSON clara.

¿Railwail admite streaming?

Todavía no. El endpoint de chat de Railwail devuelve la respuesta completa de una sola vez; el parámetro `stream: true` se ignora por ahora. Para respuestas largas, fija un `max_tokens` razonable y muestra un estado de carga en tu interfaz.

¿Es la API conforme con el RGPD?

Railwail opera su plataforma en servidores en Alemania y no entrena modelos con tus prompts. La petición la procesa el proveedor del modelo elegido, que puede estar fuera de la UE; cada página de modelo indica ese proveedor para que puedas elegir uno que encaje con tus requisitos de cumplimiento. Los detalles están en la página Trust.

Construir con una API

Todos los modelos disponibles a través de una API compatible con OpenAI. Créditos prepagados en USD, sin suscripción.