GPT-5 Nano
gpt-5-nano
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
99/100
Context
128K
Tier
fast
DeepSeek R1
deepseek-r1
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
60/100
Context
128K
Tier
power
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
GPT-5 Nano vs DeepSeek R1: Comparación detallada
GPT-5 Nano es un modelo de lenguaje de nivel lightweight de OpenAI con una ventana de contexto de 128K tokens, destacando en data extraction. DeepSeek R1 de DeepSeek es un modelo flagship que soporta 128K tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en reasoning.
GPT-5 Nano es la opción más rentable en esta comparación — hasta un 89% más barato que DeepSeek R1 en una mezcla típica de prompt/completion. GPT-5 Nano tiene un precio de $0.10/M tokens de entrada y $0.15/M tokens de salida. DeepSeek R1 cuesta $0.55/M en entrada y $2.19/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, DeepSeek R1 lidera con puntuaciones de coding de 92/100 y razonamiento de 97/100, frente a 72/100 en coding y 72/100 en razonamiento de GPT-5 Nano.
GPT-5 Nano soporta la ventana de contexto más grande con 128K tokens, útil para análisis de documentos largos y grandes bases de código. Para aplicaciones sensibles a la latencia, GPT-5 Nano tiene una puntuación de velocidad de 99/100 frente al 60/100 de DeepSeek R1.
Elija GPT-5 Nano cuando la eficiencia de costes sea prioritaria; opte por DeepSeek R1 cuando se requiera el máximo rendimiento. DeepSeek R1 lidera en puntuaciones globales de benchmarks. Ambos modelos tienen fortalezas distintas — use la calculadora interactiva de arriba para modelar los costes de su volumen exacto de tokens.
Comparación de Benchmarks
Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales
Codificación
Razonamiento
Extracción
Creatividad
Visión
Puntuación de velocidad
Ventana de contexto
¿Qué es un token?
Los modelos no leen palabras — procesan tokens.
Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.
Frase corta
"Hello, world!"
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
Cómo verificar tu uso de tokens
response.usage.total_tokensCada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.
Tu calculadora de costos
Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real
Plantillas rápidas
GPT-5 Nano
$3.45/mes
$41.40/año
DeepSeek R1
$31.26/mes
$375.12/año
Ahorro anual
$333.72 ahorrado por año
GPT-5 Nano más barato · $27.81/mes
Deep-Dive Audit — GPT-5 Nano & DeepSeek R1
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
-$229.86
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de -$76.62 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
72%
Este modelo logra un score de 72 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
26 pts
Distancia al Líder
Análisis del Escenario Competitivo
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Campeón de Categoría: Claude Opus 4.6
Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Opus 4.6 ofrece el equilibrio óptimo.
Score de Mercado
%98
Tasa de Ahorro
%-2554
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO_AUDITORÍA_COSTE
Adecuación categorial
"GPT-5 Nano obtiene 72 puntos en esta categoría — una elección bien adaptada."
Oportunidad de alternativa categorial
"Claude Opus 4.6 lidera esta categoría con 98 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Impuesto de inercia detectado
"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (DeepSeek V3) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $-6.38/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
-2554% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTODeepSeek V3
Puntuación IQ: 91/100
$30.24/año
o3-mini
Puntuación IQ: 97/100
$277.20/año
Claude Opus 4.6
Puntuación IQ: 98/100
$648.00/año
Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $0.00/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.
Lógica Profunda — Matriz Coste / Calidad de Modelos
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modelo | Benchmark | Entrada (por M) | Salida (por M) | Coste Anual* | Índice de Valor |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 4.6LÍDER | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 1/100 |
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
DeepSeek R1 | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 12/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.14 | $0.28 | $5.04 | 75/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 0/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 6/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoSELECCIONADOMEJOR VALOR | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Opus 4.6", prompt);
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