GPT-5 Nano
gpt-5-nano
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
99/100
Context
128K
Tier
fast
Llama 3 70B
llama-3-70b
70% in · 30% out mix
Higher = better value
Speed
92/100
Context
8K
Tier
fast
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
GPT-5 Nano vs Llama 3 70B: 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. Llama 3 70B de Meta es un modelo lightweight que soporta 8K tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en data extraction.
GPT-5 Nano es la opción más rentable en esta comparación — hasta un 91% más barato que Llama 3 70B 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. Llama 3 70B cuesta $0.65/M en entrada y $2.75/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, Llama 3 70B lidera con puntuaciones de coding de 76/100 y razonamiento de 79/100, 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 92/100 de Llama 3 70B.
Elija GPT-5 Nano cuando la eficiencia de costes sea prioritaria; opte por Llama 3 70B cuando se requiera el máximo rendimiento. Llama 3 70B 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
Llama 3 70B
$38.40/mes
$460.80/año
Ahorro anual
$419.40 ahorrado por año
GPT-5 Nano más barato · $34.95/mes
Deep-Dive Audit — GPT-5 Nano & Llama 3 70B
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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