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 | Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) | 6.97 | 7.3 | 7.6 | 7.4 | 7.1 | $0.05 / $0.20 | 24 tok/s |
| 2 | DeepSeek V4 Flash (OpenRouter) | 8.23 | 7.8 | 8.1 | 8.0 | 6.9 | $0.10 / $0.20 | 69 tok/s |
| 3 | DeepSeek V4 Flash (NIM) | 6.99 | 7.2 | 7.6 | 7.7 | 6.9 | $0.10 / $0.20 | 23 tok/s |
| 4 | DiffusionGemma 26B-A4B (DGX Spark Q8_0) | 7.11 | 6.8 | 7.6 | 7.6 | 7.6 | $0.06 / $0.33 | 39 tok/s |
| 5 | Devstral Small | 7.83 | 8.2 | 7.8 | 8.1 | 7.4 | $0.10 / $0.30 | 169 tok/s |
| 6 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 7.66 | 7.9 | 8.1 | 8.1 | 7.3 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 7 | Gemma 4 31B (Spark llama-server Q4_K_M) | 6.97 | 7.1 | 7.4 | 7.4 | 6.8 | $0.12 / $0.37 | 9 tok/s |
| 8 | Gemma 4 31B (DGX Spark Q4_K_M) | 6.96 | 6.9 | 7.4 | 7.6 | 6.9 | $0.12 / $0.37 | 9 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.
Contamos con 145 modelos catalogados, 98 testeados y 10.000+ runs 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 / Hermes.
El score global (v3.0) es una función ponderada: calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5%. Tool calling se reporta como insignia aparte (no suma al score global): indica si el modelo soporta herramientas, no su calidad bruta. 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 Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) lidera
Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) encabeza el ranking para presupuesto ajustado (mejor relación calidad/precio para volumen real) con 7.0/10, a $0.05 / $0.20 por millón de tokens (24 tok/s, llama_server). Recordá que el score global v3.0 pondera calidad 70% + costo 15% + velocidad 7,5% + latencia 7,5% — no es solo "el más inteligente", sino el que mejor rinde en producción para este caso.
Alternativas según tu situación
- DeepSeek V4 Flash (OpenRouter) (8.2/10, $0.10 / $0.20, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- DeepSeek V4 Flash (NIM) (7.0/10, $0.10 / $0.20, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para presupuesto ajustado hoy?
Según nuestro benchmark, Gemma 4 12B (Spark llama-server Q4_K_M) 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 10.000+ runs 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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