Tarifas de la API de OpenAI: precios por modelo, modalidad y servicio

OpenAI publica en su página de precios la tarifa completa de su API para desarrolladores. El catálogo se organiza en varias familias. Los modelos insignia (flagship) son gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra y gpt-5.6-luna, con precios diferenciados para contextos cortos y largos, e input con caché o sin caché

DeepSeek V4 Pro 0813: precios, proveedores y métricas en OpenRouter

La ficha de OpenRouter para el modelo DeepSeek V4 Pro 0813 funciona como una guía práctica para desarrolladores e integradores. El modelo lo aloja un único proveedor y OpenRouter reenvía cada petición de forma directa, sin lógica de enrutamiento intermedia. En el apartado de precios se muestra tant

Kimi K3: alto rendimiento, contexto amplio y precio elevado

Kimi K3 es un modelo de inteligencia artificial de razonamiento desarrollado por Kimi, presentado el 16 de julio de 2026 y evaluado por Artificial Analysis. Se trata de un modelo propietario con 2,8 billones de parámetros, capaz de procesar texto e imagen como entrada y generar texto como salida, co

Google lanza Nano Banana 2 Lite, su modelo de imagen más rápido y barato

Google DeepMind presentó Nano Banana 2 Lite, un nuevo modelo de generación de imágenes por inteligencia artificial enfocado en ofrecer el mejor equilibrio entre calidad y velocidad dentro de su catálogo. El modelo, cuyo nombre técnico es Gemini 3.1 Flash Lite Image, pertenece a la familia Gemini 3.1

Tres formas de programar con IA en casa sin arruinarse

Para quienes desean usar inteligencia artificial para programar desde casa sin incurrir en los costos empresariales, existen tres estrategias principales, cada una con ventajas y desventajas según la confianza en la evolución del hardware y los modelos. La primera opción es el autoalojamiento: adqui

claude code: anthropic no pierde tanto como se pensaba

Un reciente artículo de Forbes generó controversia al sugerir que Anthropic podría estar perdiendo hasta $5,000 por usuario del plan Claude Code Max debido a los costos de computación. Sin embargo, un análisis más profundo realizado por Martin Alderson en martinalderson.com revela que esta cifra es