32 modelos disponibles

Claude Opus 5.5 es el modelo insignia de Anthropic para razonamiento exigente, programación y trabajo agéntico de largo horizonte, y sucede a Claude Opus 5. Destaca especialmente en cambios de varios pasos en bases de código grandes, revisión de código y detección de errores, análisis financiero y científico, y lectura de gráficos, diagramas y capturas de pantalla densos. Además, es más cuidadoso que su predecesor en indicar solo las cifras y citar solo las fuentes que puede respaldar

Claude Opus 5 es el modelo insignia de Anthropic para razonamiento exigente, programación y trabajo agéntico de largo horizonte. Destaca especialmente en tareas de software de principio a fin, revisión de código y detección de errores, análisis visual de gráficos y documentos, entregables de oficina complejos y coordinación de subagentes en paralelo. El modelo mantiene un sólido seguimiento de instrucciones y uso de herramientas en tareas prolongadas, y sigue siendo eficaz con configuraciones de menor esfuerzo para cargas de trabajo que priorizan la latencia y la eficiencia de tokens

Claude Fable 5.1 mejora a Claude Fable 5 en todos los aspectos, con los mayores avances en programación agéntica, flujos de trabajo agénticos de larga duración y trabajo de conocimiento: en particular, refactorizaciones extensas de código, generación de código front-end y visual, y tareas de finanzas y análisis. También suele ser más conciso que Fable 5 en sus planes y resúmenes. Recomendamos probarlo como actualización directa en cualquier lugar donde uses Fable 5 hoy, y junto a Opus 5 en tareas con mucho razonamiento

Claude Fable 5 es un modelo de clase Mythos de Anthropic, diseñado para el trabajo de conocimiento autónomo y la programación. Admite entrada de texto, imágenes y archivos con salida de texto, cuenta con soporte de razonamiento y una ventana de contexto de 1M de tokens. Es adecuado para tareas largas, complejas y asíncronas que antes requerían revisiones humanas frecuentes

Sonnet 5 es el modelo de clase Sonnet más capaz de Anthropic, con un rendimiento de vanguardia en programación, agentes y trabajo profesional. Admite pensamiento adaptativo con niveles de esfuerzo de razonamiento seleccionables (low, medium, high, max y x-high), y entrada de texto, imágenes y archivos.

Opus 4.8 es el modelo de disponibilidad general más capaz de la familia Opus de Anthropic. Admite entrada de texto, imágenes y archivos con salida de texto, cuenta con soporte de razonamiento y una ventana de contexto de 1M de tokens. Es adecuado para agentes altamente autónomos, trabajo agéntico de largo horizonte, trabajo de conocimiento y tareas basadas en memoria donde importa mantener la coherencia durante sesiones prolongadas

Opus 4.7 es la nueva generación de la familia Opus de Anthropic, diseñada para agentes asíncronos de larga duración. Partiendo de las fortalezas de Opus 4.6 en programación y tareas agénticas, ofrece un mejor rendimiento en tareas complejas de varios pasos y una ejecución agéntica más fiable en flujos de trabajo prolongados. Es especialmente eficaz en pipelines de agentes asíncronos donde las tareas se desarrollan a lo largo del tiempo: bases de código grandes, depuración en varias etapas y orquestación de proyectos de principio a fin.

Opus 4.6 es el modelo más potente de Anthropic para programación y tareas profesionales de larga duración. Está diseñado para agentes que trabajan con flujos de trabajo completos en lugar de solicitudes aisladas, lo que lo hace especialmente eficaz en bases de código grandes, refactorizaciones complejas y depuración en varios pasos que se desarrolla a lo largo del tiempo. El modelo muestra una comprensión del contexto más profunda, una mejor descomposición de problemas y mayor fiabilidad en tareas de ingeniería difíciles que las generaciones anteriores.

Sonnet 4.6 es el modelo de clase Sonnet más capaz de Anthropic hasta la fecha, con un rendimiento de vanguardia en programación, agentes y trabajo profesional. Destaca en el desarrollo iterativo, la navegación por bases de código complejas, la gestión de proyectos de principio a fin con memoria, la creación de documentos pulidos y el uso seguro de la computadora para QA web y automatización de flujos de trabajo.

GPT-6 Astra es el nivel superior de la serie GPT-6 de OpenAI: el modelo más potente para tareas largas y difíciles, con contexto de 1M+, entrada de imágenes y razonamiento configurable.

GPT-6.1 Sol ofrece programación agéntica y uso de la computadora casi al nivel de Astra en el nivel Sol de la serie GPT-6 de OpenAI, por el precio de Sol. Contexto de 1M, razonamiento configurable, entrada de texto.

GPT-6 Sol es el modelo de razonamiento insignia de la serie GPT-6 de OpenAI para código, razonamiento complejo y flujos de trabajo agénticos. Contexto de 1M, entrada de imágenes, razonamiento configurable.

GPT-6 Luna es el nivel rápido y de bajo costo de la serie GPT-6 de OpenAI para tareas de alta frecuencia: chat, clasificación, extracción de datos y agentes ligeros. Contexto de 1M, entrada de imágenes, razonamiento configurable.

GPT-5.6 Sol es el modelo insignia de la serie GPT-5.6 de OpenAI. Es adecuado para razonamiento complejo, programación y flujos de trabajo agénticos, y destaca especialmente en tareas de programación en la línea de comandos y de varios pasos, así como en la resolución de problemas de largo horizonte

GPT-5.6 Terra es un modelo equilibrado de la serie GPT-5.6 de OpenAI, situado entre el nivel insignia Sol y el nivel rentable Luna. Es adecuado para programación, razonamiento y tareas agénticas cotidianas en las que hay que equilibrar capacidad y costo, y ofrece un alto rendimiento por aproximadamente la mitad del costo de Sol.

GPT-5.6 Luna es un modelo rápido y rentable de la serie GPT-5.6 de OpenAI. Es adecuado para tareas de gran volumen y sensibles a la latencia, como chat, clasificación y flujos de trabajo agénticos ligeros, y ofrece un razonamiento sólido para su nivel de precio.

Gemini 3.8 Flash es un modelo rápido y de bajo costo de Google para chat, extracción de datos y agentes de gran volumen. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

Gemini 3.7 Flash es un modelo rápido y de muy bajo costo de Google para tareas de texto e imágenes de gran volumen. Contexto de 1M, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

Gemini 3.1 Pro es el modelo más potente de Google para razonamiento, código y documentos largos. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

Qwen 3.8 Max es el modelo principal de Qwen, con amplia cobertura multilingüe y razonamiento sólido. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

Qwen 3.8 Flash es un modelo rápido de Qwen para tareas de texto de gran volumen. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

DeepSeek V4.1 Flash es un modelo rápido y de muy bajo costo de DeepSeek para chat, extracción de datos y agentes de gran volumen. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

DeepSeek V4 Pro es el modelo más potente de DeepSeek para código y razonamiento a bajo precio. Contexto de 1M, entrada de imágenes, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

DeepSeek V4 Flash es un modelo rápido y económico de DeepSeek para tareas de texto de gran volumen. Contexto de 1M, llamadas a herramientas, modo de razonamiento opcional.

GLM-5.3 es un modelo de razonamiento a gran escala de Z.ai, diseñado para ingeniería de software compleja y tareas de agentes de largo horizonte. Admite entrada y salida de texto con una ventana de contexto de 1M de tokens, y mejora a GLM-5.2 en programación y en el equilibrio entre rendimiento y eficiencia de tokens

GLM-5.3-Flash es un modelo abierto nativamente multimodal de Z.ai con arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), optimizado para programación eficiente, tareas de agentes de IA de largo horizonte y pruebas visuales de interfaces. Su arquitectura híbrida de atención dispersa y lineal mantiene un comportamiento preciso con contextos largos y reduce el costo de cómputo

GLM 5.2 es un modelo de razonamiento a gran escala de Z.ai. Admite entrada y salida de texto y es adecuado para flujos de trabajo de agentes de largo horizonte, ingeniería de software a nivel de proyecto y automatización compleja de varios pasos. Se admiten los niveles de esfuerzo de razonamiento **high** y **xhigh**; **xhigh** corresponde al razonamiento máximo (**max reasoning**). Destaca especialmente en programación y uso de herramientas en tareas de larga duración, y es capaz de mantener el contexto de ingeniería y seguir los estándares de forma coherente a lo largo de todo el flujo de desarrollo, desde los requisitos hasta el despliegue multiplataforma, en una sola tarea

GPT Image 2.5 es el modelo de imágenes más reciente de OpenAI, con detalles más nítidos y mejor seguimiento de las indicaciones. Flare para velocidad o Sunburst para la máxima calidad, 1K / 2K / 4K, admite referencias.

GPT Image 2 es el modelo de imágenes de OpenAI: generación a partir de texto y edición a partir de una imagen de referencia, texto preciso en las imágenes, salida en 1K / 2K / 4K y cinco relaciones de aspecto.

Nano Banana 2 es el modelo de imágenes más reciente de Google: detalles y texto más nítidos en las imágenes, modos Lite o Standard con salida en 1K / 2K / 4K, admite referencias.

Nano Banana Pro es el modelo de imágenes principal de Google para la máxima calidad, escenas complejas y texto legible, hasta 4K, admite referencias.

Nano Banana es el modelo de imágenes rápido de Google: generación a partir de texto y edición de imágenes a partir de una referencia, con buen seguimiento de las indicaciones.