LLM Price Check
OpenL · Programación · Otro
LLM Price Check es una herramienta web gratuita que compara los precios de las APIs de modelos de lenguaje de OpenAI, Anthropic, Google y otros proveedores en una tabla ordenable, con calculadora de coste por token.
Acerca de LLM Price Check
About
Qué es LLM Price Check
LLM Price Check es una referencia de precios para APIs de modelos de lenguaje que funciona en el navegador. Reúne en una sola tabla la tarifa de entrada y salida por millón de tokens, la ventana de contexto, una puntuación de calidad y el enlace a la página oficial de precios de cada proveedor. Lo mantiene OpenL y puedes consultarlo sin crear cuenta.
El problema que resuelve es muy simple. Cada laboratorio publica sus tarifas en una página distinta, con otro formato, y a veces esconde los precios de caché o de lote en una nota al pie. Comparar tres modelos obliga a abrir tres pestañas y hacer las cuentas a mano. LLM Price Check pone esos números uno al lado del otro y te deja ordenarlos por la columna que te interesa.
Hay dos límites que conviene conocer antes de usarla. El catálogo no es un feed en vivo, así que las tarifas pueden ir por detrás de un cambio de precio en la web del proveedor. La puntuación de calidad sale del ranking de Artificial Analysis y no la mide este sitio, de modo que no te dice cómo rinde un modelo con tu carga de trabajo concreta. Toma la tabla como punto de partida para hacer una preselección y confirma la cifra en la página del fabricante.
Cómo empezar
- Abre llmpricecheck.com. La tabla de comparación carga al momento, sin registro ni instalación.
- Ordena por Input $/1M, por Output $/1M, por ventana de contexto o por calidad para ver primero los modelos que encajan con tu presupuesto y tu longitud de texto.
- Usa el buscador para filtrar por nombre de modelo o de proveedor cuando la lista se alarga.
- Pasa a Pricing Calculator, introduce tus tokens y el volumen de llamadas, y lee el coste por llamada y el total de cada modelo.
- Revisa los enlaces de Source al pie de la página, que llevan a las tarifas oficiales, y confirma allí los precios antes de decantarte por un modelo.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de LLM Price Check.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores independientes que lanzan una función con IA
- Fundadores de startups que preparan un presupuesto
- Estudiantes e investigadores con una beca ajustada
Tareas
- Preseleccionar modelos por presupuesto
- Estimar el gasto mensual de API
- Comprobar si un cambio de modelo compensa
Casos de uso
- Antes de una demo de prototipo
- Responder a un cliente que pregunta por costes en una reunión
- Elegir proveedor para un lote diario de alto volumen
Funciones clave
Tabla de precios de modelos de IA
Todos los modelos del catálogo están en una tabla con columnas de nombre, proveedor, puntuación de calidad, longitud de contexto, precio de entrada y salida por millón de tokens, fecha de corte de conocimiento y disponibilidad de prueba gratuita. Al pulsar la cabecera de una columna, la tabla se reordena, y esa es la vía más rápida para responder cosas como qué modelo por debajo de un dólar de entrada mantiene 128K de contexto.
Calculadora de coste por token
La calculadora recibe tus tokens de entrada, tus tokens de salida y el número de llamadas a la API, y calcula el coste por llamada y el total de cada modelo de la tabla. Ese coste API LLM es el que acaba en tu factura mensual. Puedes introducir los tokens a mano o cambiar a modo de palabras y caracteres si estás estimando a partir de un documento de prompts.
Puntuación de calidad junto al precio
Cada fila trae una puntuación de calidad tomada del ranking de modelos de Artificial Analysis. El precio rara vez decide por sí solo, y tener una nota aproximada de capacidad en la misma línea te permite detectar los modelos que salen baratos porque rinden poco.
Ventana de contexto y fecha de corte
La tabla indica cuántos tokens lee un modelo de una vez y cuándo termina más o menos su entrenamiento. Te ahorra una búsqueda aparte cuando necesitas un modelo que aguante un contrato largo o que conozca hechos recientes.
Cobertura más allá de los grandes laboratorios
El catálogo va más allá de OpenAI, Anthropic y Google e incluye Mistral, Cohere, Groq, Amazon Bedrock, Replicate, Deepinfra, Cloudflare y Perplexity. Eso importa si estás comparando una API gestionada con un modelo abierto servido por un tercero.
Acceso gratuito sin cuenta
No hay muro de registro, ni límite de puestos, ni plan de pago. Entras, lees la tabla y te vas. La contrapartida es que tampoco hay espacio de trabajo guardado: tu comparación no se conserva entre visitas.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Todo el catálogo cabe en una tabla ordenable, así que comparar tarifas de entrada y salida entre laboratorios lleva segundos en lugar de cambiar de pestaña.
- La calculadora convierte la tarifa por token en una cifra mensual en dólares, que es el dato que de verdad hace falta en una conversación de presupuesto.
- La puntuación de calidad aparece en la misma fila que el precio, lo que da una idea aproximada de lo que sacrificas al elegir un modelo barato.
- No pide cuenta, así que puedes consultar un precio en mitad de una reunión sin desviarte a un registro.
- La cobertura de proveedores supera con creces a los cuatro grandes laboratorios, e incluye hosts de modelos abiertos como Deepinfra y Replicate.
Desventajas
- El catálogo va por detrás de los últimos lanzamientos, así que puede faltar un modelo nuevo y las tarifas mostradas pueden estar desfasadas, lo que arruina una estimación de presupuesto si te fías solo de la tabla.
- Las puntuaciones de calidad vienen de un ranking de terceros y no reflejan tu tarea ni tus datos.
- Al no haber API, no puedes llevar los precios a una hoja de cálculo ni a tu modelo de costes interno de forma automática.
- No guarda comparaciones, así que cada visita obliga a reconstruir la lista corta de modelos.
Preguntas frecuentes
Es una herramienta gratuita para comparar precios API LLM de modelos de lenguaje. Te permite poner frente a frente las tarifas de entrada y salida por token, la ventana de contexto y la puntuación de calidad de varios proveedores, y después calcular cuánto costaría una carga de trabajo concreta.
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