API Cost Check
Comparar modelos
Escribe parte del nombre de un modelo y elígelo de la lista. Se resalta el precio más bajo de cada fila. El enlace se actualiza al elegir, así que puedes compartirlo.
Fiabilidad: coste por tarea lograda
Supuestos: los intentos son independientes y cuestan lo mismo. El último intento fallido también se paga. No se modela la latencia.
Los costes mensuales usan los mismos escenarios que la calculadora (30 días). Editar esta carga en la calculadora →
Más barato por intento no siempre es más barato por tarea terminada. Si una tarea se reintenta hasta lograrse, el coste esperado por éxito es el coste por intento dividido por la tasa de éxito por intento (C ÷ p). Limitar los intentos reduce la factura, pero también el porcentaje de tareas que terminan. Introduce en la sección de fiabilidad tasas de éxito de tu propia evaluación; la herramienta nunca las rellena.
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo ofrece mejor relación calidad-precio?
Depende de la tarea. Compara el coste mensual de un escenario parecido al tuyo y prueba los dos o tres más baratos con tus propios prompts antes de decidir.
¿Por qué algunas celdas muestran —?
El proveedor no publica ese precio (por ejemplo, sin Batch API o sin tramo de contexto largo) o falta en nuestra fuente de datos.
¿Por qué un modelo más barato puede costar más por tarea terminada?
Porque los reintentos también se pagan. Coste por tarea lograda = coste por intento ÷ tasa de éxito por intento. Ejemplo hipotético, no son modelos reales: el modelo A cuesta $0.010 por intento y acierta el 95 %, así que $0.010 ÷ 0.95 = $0.0105 por éxito. El modelo B cuesta $0.006 por intento pero acierta el 50 %, así que $0.006 ÷ 0.50 = $0.012 por éxito. B es un 40 % más barato por intento y aun así cerca de un 14 % más caro por tarea terminada. Con un máximo de 3 intentos, B solo termina el 87,5 % de las tareas (1 − 0,5³) frente al 99,99 % de A.