Calculadora de modelos de OpenAI

Compara el coste de dos modelos de OpenAI para el mismo volumen de tokens y solicitudes, usando tarifas de entrada y salida configurables.

Datos de cálculo

solicitudes
tokens
tokens
USD
USD
USD
USD
Resultado
Resultado estimado
Coste modelo A
Coste modelo B
Diferencia absoluta
A frente a B

1. Mantén igual la carga
Introduce el mismo número de solicitudes y tokens para comparar exclusivamente el efecto de las tarifas.

2. Añade el modelo A
Escribe las tarifas actuales de entrada y salida del primer modelo.

3. Añade el modelo B
Introduce las tarifas equivalentes del segundo modelo o modalidad.

4. Compara el total
La herramienta identifica la alternativa con menor coste para el patrón de uso definido.

5. Valora más que el precio
Antes de cambiar de modelo, contrasta calidad, latencia, herramientas, contexto y fiabilidad para tu tarea concreta.

coste modelo = solicitudes × (tokens entrada/M × tarifa entrada + tokens salida/M × tarifa salida)

diferencia = |coste A − coste B|

La comparación supone que ambos modelos reciben y generan la misma cantidad de tokens. Si su comportamiento cambia la longitud o el número de reintentos, crea escenarios separados.

Qué significa el resultado

La cifra principal muestra el menor de los dos costes calculados; el desglose permite ver la diferencia absoluta y relativa.

El precio no mide calidad ni idoneidad. Un modelo más barato puede requerir más llamadas o no cumplir los requisitos de una tarea compleja.

Datos: 100.000 solicitudes, 1.500 tokens de entrada y 500 de salida. A: 2/12 USD por M; B: 0,20/1,20 USD por M.

Cálculo: A = 100.000×(1.500/1M×2 + 500/1M×12) = 900 USD. B = 90 USD.

Resultado: B cuesta 90 USD frente a 900 USD de A; A cuesta 10× B con estas tarifas y el mismo uso.

¿Qué modelos debo comparar?

Los que sean técnicamente viables para tu caso. La documentación actual distingue modelos de mayor capacidad, equilibrio coste-capacidad y alto volumen, pero la elección depende de la tarea.

¿Puedo comparar procesamiento estándar y otra modalidad?

Sí, si conoces las tarifas efectivas de entrada y salida. Introduce cada combinación como A y B.

¿Qué pasa si un modelo genera respuestas más largas?

Entonces la comparación de igual número de tokens puede subestimar o sobreestimar la diferencia real. Ejecuta cada modelo con su longitud media observada.

¿El contexto máximo debería influir?

Sí si tu aplicación necesita entradas largas. Un precio menor no compensa un límite de contexto que obligue a dividir solicitudes o perder información.

¿La opción más barata es siempre mejor?

No. Evalúa también precisión, latencia, tasa de errores, herramientas disponibles y coste de reintentos o supervisión humana.