LLM más baratos con buena calidad (2026)
El modelo más caro casi nunca es el que necesitás. Filtramos los que rinden bien (score global ≥ 6,8) y los ordenamos del más barato al más caro. Ideal para agentes con 1.000+ calls/mes.
Ranking: LLM más baratos con buena calidad (2026)
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Mistral Nemo | 7.03 | 7.4 | 7.2 | 7.1 | 6.4 | $0.02 / $0.02 | 34 tok/s |
| 2 | Llama 3.1 8B Instant (Groq) | 7.67 | 8.1 | 8.3 | 7.8 | 8.1 | $0.05 / $0.08 | 262 tok/s |
| 3 | MiMo V2-Omni (Xiaomi direct) | 7.46 | 6.9 | 7.8 | 7.3 | 7.2 | $0.07 / $0.07 | 102 tok/s |
| 4 | MiMo V2.5 (Xiaomi) | 7.45 | 7.4 | 8.0 | 7.3 | 7.4 | $0.07 / $0.07 | 71 tok/s |
| 5 | MiMo V2-Pro (Xiaomi direct) | 7.39 | 7.2 | 7.9 | 6.7 | 7.3 | $0.07 / $0.07 | 45 tok/s |
| 6 | Nemotron 3 Nano 30B | 7.43 | 7.7 | 7.8 | 7.7 | 6.7 | $0.05 / $0.20 | 86 tok/s |
| 7 | MiMo V2.5-Pro (Xiaomi) | 7.42 | 7.5 | 7.7 | 7.2 | 7.3 | $0.14 / $0.14 | 49 tok/s |
| 8 | GPT-OSS 20B (Groq) | 7.47 | 7.9 | 8.2 | 7.8 | 7.4 | $0.07 / $0.30 | 474 tok/s |
¿Qué mide este benchmark?
No es un benchmark académico (para eso están MMLU, HumanEval o SWE-bench). Es un benchmark aplicado para emprendedores hispanohablantes: mide qué modelo conviene poner en producción para casos reales, con lo que los benchmarks oficiales no cubren — costo en provider real, velocidad, español neutro y agentes multi-turno.
Cada modelo corre 8.000+ tests reales evaluados por un LLM-as-Judge local (Phi-4, de Microsoft — sin conflicto de interés), en 4 pilares:
- Coding — generar código, JSON estructurado y debugging en tareas reales (plugins WordPress, scripts, templates de N8N).
- Contenido y marketing — blogs, copy y textos largos en español neutro (no traducción del inglés).
- Razonamiento — matemáticas, lógica formal y planificación multi-paso.
- Agentes y operaciones — multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / OpenClaw.
El score global es una función ponderada: calidad 50% + costo 20% + tool calling 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. Por eso un modelo barato y rápido puede ganarle a uno "más inteligente" pero caro — porque mide valor para producción, no solo capacidad bruta. Metodología y tests completos.
Por qué Mistral Nemo lidera
Mistral Nemo encabeza el ranking para presupuesto ajustado (mejor relación calidad/precio para volumen real) con 7.0/10, a $0.02 / $0.02 por millón de tokens (34 tok/s, openrouter). Recordá que el ranking pondera calidad + costo + velocidad — no es solo "el más inteligente", sino el que mejor rinde en producción para este caso.
Alternativas según tu situación
- Llama 3.1 8B Instant (Groq) (7.7/10, $0.05 / $0.08, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- MiMo V2-Omni (Xiaomi direct) (7.5/10, $0.07 / $0.07, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para presupuesto ajustado hoy?
Según nuestro benchmark, Mistral Nemo lidera, pero el ranking completo (arriba) te deja elegir según tu presupuesto y prioridad. No hay un único "mejor" universal.
¿De dónde salen estos datos?
De un benchmark abierto con 8.000+ tests reales y LLM-as-Judge local (Phi-4, Microsoft, sin conflicto de interés). Código y resultados en GitHub.
¿Cada cuánto se actualiza?
Con cada lote de modelos nuevos. La fecha de actualización está al inicio. Filtrá la versión más reciente en la calculadora.
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