Encuentra el modelo IA perfecto en 30 segundos
Calculadora basada en 6.500+ tests reales contra 60+ modelos. Filtra por presupuesto, calidad, velocidad y open-source. Datos del benchmark v2.3 (abril 2026).
⚠️ No existe un "mejor modelo" universal. "Coding" significa cosas distintas si hacés plugins WordPress, templates N8N, scripts o proyectos grandes. Lo mismo con contenido, marketing y soporte. Este benchmark nació porque, como emprendedor, no encontré tests reales para mis casos. Ahora existen — usá la calculadora con tu caso específico.
📍 Qué es este benchmark (y qué NO es): NO sustituye a los benchmarks académicos validados (HumanEval, MMLU, GSM8K, SWE-bench Verified, NIAH original inglés, MT-Bench, LMSYS Arena). Es un complemento diseñado para emprendedores hispanohablantes que deciden qué modelo usar en producción real (N8N, OpenClaw, Hermes, blogs LATAM, soporte cliente, agentes). Para investigación académica → benchmarks oficiales. Para decidir producción aplicada en español → este suma datos no cubiertos por los oficiales: costo en provider real, latencia desde LATAM, español neutro, agentes multi-turno. Cross-references documentadas en BENCHMARKS_EXTERNOS.md.
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Tool calling
Casi todos los modelos modernos lo soportan. La calidad varía: el score "Agentes" del benchmark mide esto directamente.
Thinking models
Consumen ~4× tokens (razonamiento interno facturado como output). Más lentos pero más precisos en lógica.
Multimodal
Limitación benchmark v2.3: testea text-only. Multimodal real está en roadmap v2.4.
Open-source vs propietario
Apache 2.0 / MIT permiten uso comercial sin restricción. Llama 3 tiene cláusula de >700M MAU (irrelevante para 99% startups).
Velocidad alta (>200 tok/s)
Groq es el rey de velocidad (270+ tok/s). Trade-off: catálogo limitado vs OpenRouter.
Cobertura completa
El benchmark corre 91 tests por modelo. Modelos en cola sumarán cobertura en próximos lotes.
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Cada modelo corre 91 tests organizados en 23 suites (4 pilares: Razonamiento, Coding, Contenido, Agentes). Cada test se evalúa en 3 capas: scoring automático (formato + sustancia), validación de respuesta esperada, y LLM-as-Judge con Phi-4 local (Microsoft, MIT, cero conflicto de interés). El score final pondera calidad (35%), tool calling (25%), costo (15%), disponibilidad (15%), velocidad (5%) y latencia (5%).
Los datos del benchmark se versionan en JSON en el repo y se regeneran tras cada lote.
Esta calculadora lee directamente docs/data/models.json que se commitea con cada release.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor alternativa a Claude para agentes N8N?
Según el benchmark v2.3, las mejores alternativas a Claude por relación calidad/precio para agentes N8N y OpenClaw son Devstral Small (Apache 2.0, $0.10/$0.30 per M tokens), Mistral Small 4 ($0.15/$0.60) y Llama 3.3 70B en Groq (270 tok/s, $0.59/$0.79). El ranking cambia según la tarea (razonamiento, coding, contenido o agentes) — usa la calculadora arriba para filtrar por tu caso específico.
¿Vale la pena pagar GPT-5 o Claude Opus si hay alternativas más baratas?
Depende del caso. Para tareas estándar (contenido, traducción, agentes simples), modelos como Devstral Small o Mistral Small 4 dan resultados comparables a GPT-4.1 a 1/20 del costo. Para razonamiento profundo, código complejo o tool calling crítico, los premium (GPT-5.5, Claude Opus 4.7) siguen siendo superiores. El benchmark muestra el delta real por tarea.
¿Qué modelos open-source recomiendan para correr local en una DGX Spark?
Con 128GB de RAM unified, podés correr cómodamente modelos de hasta ~120B parámetros cuantizados. Las mejores opciones probadas: Devstral Small (24B, Apache 2.0), Qwen 3.6 base (Apache 2.0), Mistral Small 4 (24B, Apache 2.0) y GPT-OSS 120B (Apache 2.0). Para coding específicamente, Devstral 2 (Diciembre 2025) es la opción top.
¿Por qué usan Phi-4 como LLM-as-Judge y no GPT-4 o Claude?
Phi-4 (Microsoft, 14B parámetros, licencia MIT) corre 100% local vía Ollama, eliminando costos de API y, más importante, conflictos de interés: ningún proveedor del benchmark es también el juez. Sus evaluaciones correlacionan bien con jueces más grandes pero sin sesgo comercial. La rúbrica está en español y publicada en el repo.
¿Cómo se calcula el costo mensual estimado en la calculadora?
Usamos un perfil promedio de 300 tokens input + 1,500 tokens output por call (típico de un agente N8N o asistente de contenido). Multiplicamos por las calls/mes y aplicamos los precios oficiales de cada proveedor (OpenRouter, OpenAI directo, Groq, Ollama Cloud). Los precios se actualizan manualmente con cada lote del benchmark.
¿El benchmark incluye tests multimodales o de contexto largo?
La versión actual (v2.3) se enfoca en text-only y contexto medio (≤8K tokens). Multimodal real (imágenes, audio) y contexto largo (>32K) están en el roadmap para v2.4. Los tests actuales cubren tool calling estructurado, JSON generation, código, razonamiento, contenido en español y agentes.
¿Puedo usar este benchmark para decidir qué modelo poner en producción?
Sí — para eso fue diseñado. Pero recomendamos validar en tu caso específico antes del switch: replicar 5-10 prompts típicos de tu producto contra los 2-3 modelos finalistas del ranking. El benchmark es buen filtro inicial pero ningún benchmark sustituye prompts reales de tu negocio. Para ayudarte con esa validación, en la comunidad Skool publicamos plantillas y workshops.