Mejor LLM para N8N y agentes (2026)
Para agentes en N8N u OpenClaw lo que importa no es solo "inteligencia": es tool calling fiable, multi-turno y costo por call. Ranking por capacidad agéntica medida en multi-turno real.
Ranking: Mejor LLM para N8N y agentes (2026)
| # | Modelo | Global | Coding | Contenido | Razon. | Agentes | $ in/out per M | Velocidad |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 3.1 8B Instant (Groq) | 7.51 | 8.2 | 8.4 | 7.9 | 8.1 | $0.05 / $0.08 | 367 tok/s |
| 2 | Devstral Small | 8.28 | 8.6 | 8.1 | 8.4 | 7.8 | $0.10 / $0.30 | 169 tok/s |
| 3 | Llama 4 Scout 17B (Groq preview) | 8.22 | 8.3 | 8.4 | 8.4 | 7.8 | $0.11 / $0.34 | 243 tok/s |
| 4 | Qwen3-Coder-Next (OpenRouter FP8) | 8.10 | 8.0 | 8.1 | 7.8 | 7.8 | $0.11 / $0.80 | 104 tok/s |
| 5 | Mistral Small 4 | 7.75 | 7.9 | 8.0 | 8.0 | 7.7 | $0.15 / $0.60 | 111 tok/s |
| 6 | Llama 3.3 70B (Groq) | 7.99 | 8.0 | 8.2 | 8.0 | 7.6 | $0.59 / $0.79 | 242 tok/s |
| 7 | Hermes 4 70B | 7.50 | 7.8 | 7.8 | 7.7 | 7.5 | $0.13 / $0.40 | 64 tok/s |
| 8 | Claude Haiku 4.5 (suscripción) | 7.51 | 7.3 | 7.5 | 7.3 | 7.5 | $1.00 / $5.00 | 106 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 Llama 3.1 8B Instant (Groq) lidera
Llama 3.1 8B Instant (Groq) encabeza el ranking para agentes y operaciones (multi-turno largo, tool calling y flujos tipo N8N / OpenClaw) con 8.1/10, a $0.05 / $0.08 por millón de tokens (367 tok/s, groq_direct). 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
- Devstral Small (7.8/10, $0.10 / $0.30, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
- Llama 4 Scout 17B (Groq preview) (7.8/10, $0.11 / $0.34, open source) — buena alternativa si querés pesos abiertos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor LLM para agentes y operaciones hoy?
Según nuestro benchmark, Llama 3.1 8B Instant (Groq) 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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