Nuestra metodología

Nuestros principios

Info Agent IA tiene un objetivo sencillo: ayudarle a entender, comparar y elegir herramientas de IA a partir de información verificable. Cuatro principios guían nuestro trabajo.

• Datos públicos, fechados y con fuente. Cada precio, puntuación o característica procede de una fuente pública identificada. La fecha de los datos se muestra, para que siempre sepa de cuándo es lo que está leyendo.
• Distinguir hechos y análisis. Una tabla de precios es un hecho; decir que un modelo encaja mejor en un uso concreto es un análisis. Señalamos la diferencia y explicamos nuestras dudas cuando las hay.
• Ninguna prueba inventada. Nunca afirmamos haber probado un modelo o un asistente si esa prueba no está documentada. Las puntuaciones que mostramos proceden de evaluaciones públicas, no de impresiones. Cuando un texto sugiere que un tipo de modelo encaja en un uso, se trata de una orientación general: no sustituye a probar la herramienta usted mismo con sus propios documentos y preguntas, que sigue siendo la mejor prueba.
• Corregir rápido. Un error comunicado y confirmado se corrige. Los datos automatizados, en la siguiente reconstrucción del sitio; los textos, lo antes posible.

Nuestras fuentes

El sitio se basa en las siguientes fuentes. Las atribuciones completas aparecen debajo de este texto.

Fuente	Para qué la usamos
Models.dev (proyecto open source)	Precios, ventana de contexto, salida máxima, funciones y fechas de lanzamiento de los modelos
OpenRouter (lista pública de modelos)	Contraste de precios
Epoch AI — AI Benchmarking Hub	Puntuaciones en benchmarks, base del ranking
Epoch AI — Data on AI Models	Modelos destacados de la historia de la IA, para la cronología
Hugging Face Hub	Modelos open source más descargados: licencia, tamaño, descargas
GitHub	Estrellas, licencia y última versión de los frameworks de agentes
arXiv	Últimos artículos de investigación sobre agentes
Hacker News	Debates técnicos recientes
Our World in Data y Eurostat	Estadísticas sobre IA, entre ellas su uso en las empresas de la Unión Europea
Páginas oficiales de los asistentes	Precios y funciones de los asistentes de uso general

Frecuencia de actualización

El sitio se reconstruye cada lunes. En cada reconstrucción se vuelven a obtener todos los datos automatizados: precios, funciones, puntuaciones, ranking y listas de modelos y frameworks.

Si una fuente no está disponible en el momento de la reconstrucción, no mostramos una página vacía ni datos parciales: se utiliza la última versión válida y se muestra la fecha real de los datos a su lado. Así siempre sabe si una información es de esta semana o algo anterior.

Método del ranking

El ranking de IA se recalcula en cada reconstrucción semanal a partir del AI Benchmarking Hub de Epoch AI.

1. Una selección fija de benchmarks. Un benchmark es una prueba estandarizada que se aplica de forma idéntica a cada modelo. La selección cubre razonamiento científico, matemáticas, programación y tareas agénticas en terminal (el modelo encadena por sí mismo comandos en un ordenador para alcanzar un objetivo). Es fija para que los resultados sigan siendo comparables de una semana a otra.
2. Normalización min-max por benchmark. En cada benchmark, el mejor modelo evaluado recibe 100 y el peor recibe 0; los demás se sitúan proporcionalmente entre ambos. Así se pueden combinar pruebas con escalas de puntuación distintas.
3. Media de las puntuaciones normalizadas. La puntuación compuesta de un modelo es la media de sus puntuaciones normalizadas en los benchmarks disponibles para él.
4. Umbral de 4 benchmarks. Un modelo necesita resultados en al menos 4 benchmarks de la selección para entrar en el ranking. Este umbral evita que un modelo evaluado en una sola prueba llegue a lo más alto por casualidad.
5. Presentación. La tabla muestra el top 30, con ordenación y filtros (abierto o cerrado, fabricante, país).
6. Variaciones. Las flechas se calculan respecto al ranking publicado la semana anterior. Si ese ranking no existe, o el modelo no figuraba en él, no se muestra ninguna flecha.

La puntuación compuesta es relativa: compara entre sí los modelos evaluados. La llegada de un modelo nuevo muy potente puede bajar la puntuación de los demás aunque sus resultados no hayan cambiado. No mide el precio, la velocidad ni la experiencia real de uso, y puede verse afectada por la contaminación de las pruebas (preguntas de un benchmark presentes en los datos de entrenamiento de un modelo).

Selección de modelos

El índice de modelos de IA no puede recoger todas las variantes existentes. Se crea una ficha para:

• los modelos de los 33 fabricantes que seguimos, tal como figuran en models.dev;
• lanzados en los últimos 24 meses o todavía ofrecidos por su fabricante;
• con una sola ficha por modelo: un mismo modelo ofrecido por varios proveedores de alojamiento no se duplica;
• dando prioridad a los modelos evaluados por Epoch AI.

Los modelos que no cumplen estos criterios siguen disponibles en el comparador de modelos y en la calculadora de coste.

Comparaciones de modelos

Nuestras páginas de comparación enfrentan modelos del mismo segmento, para que la comparación tenga sentido:

• pesos abiertos: los modelos cuyos pesos se pueden descargar;
• frontera: los demás modelos cuya puntuación compuesta está en el 30 % más alto de los modelos evaluados o, sin puntuación, cuyo precio de salida alcanza 10 $ por millón de tokens;
• económico: los modelos restantes cuyo precio de salida no supera 2 $ por millón de tokens;
• intermedio: todos los demás.

También comparamos parejas de asistentes de uso general, para quienes eligen una aplicación más que un modelo.

Recomendaciones del test

El test «¿Qué IA es para mí?» calcula para cada asistente una puntuación ponderada según sus respuestas: presupuesto, uso, dispositivo, privacidad, nivel e idioma. El cálculo se hace en su navegador y sus respuestas no se envían. Ninguna empresa recibe jamás dinero para ser recomendada.

Estos son los puntos asignados:

• Uso principal: +4 si es un punto fuerte declarado del asistente, +2 si ofrece la función útil para ese uso (búsqueda web, subida de archivos, creación de imágenes, modo agente o navegador, ejecución de código; nada para la escritura, que ninguna función mide).
• Presupuesto «solo gratis»: +3 si la versión gratuita es completa, +2 si es limitada, −5 si falta el dato; un asistente sin versión gratuita queda descartado.
• Presupuesto «menos de 10 €»: +2 si un plan de pago cuesta menos de 10 en su propia moneda (sin conversión); si no, +2 por una versión gratuita completa o +1 por una limitada; si no, −3.
• Presupuesto «20 € o más»: +1 si el asistente tiene modo agente.
• Dispositivo: en el móvil, +2 con aplicación para iPhone y Android, +1 con una sola, −2 sin aplicación; en el ordenador, +1 si funciona en la web, Windows o macOS.
• Privacidad: por cada ajuste disponible (no usar sus datos para entrenar, chat temporal, datos alojados en Europa), +2 si la privacidad le importa mucho, +1 si le importa un poco.
• Nivel: si empieza, +1 por una versión gratuita completa y −2 por una herramienta solo para programar; en nivel avanzado, +1 por la ejecución de código y +1 por el modo agente.
• Idioma: en francés o español, +2 si la interfaz existe en su idioma, −3 si no existe, 0 si falta el dato; ningún ajuste para el inglés.

En caso de empate, el orden sigue a los asistentes más usados (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Le Chat, Perplexity, Meta AI, Grok, DeepSeek, Qwen Chat, Kimi, Duck.ai, Lumo) y luego el orden alfabético. Las tres razones mostradas son los criterios que más puntos han sumado.

Fichas y comparaciones generadas

Las fichas de modelos y las comparaciones se redactan automáticamente a partir de los datos anteriores: cada frase se basa en un valor registrado (precio, contexto, benchmarks, fecha de lanzamiento) y un dato ausente se indica como tal en lugar de suponerlo. Las fichas de asistentes, fabricantes, frameworks y términos del glosario las redacta la redacción a partir de las páginas oficiales y se completan con datos automáticos (estrellas de GitHub, modelos del fabricante). Cada página muestra sus fuentes y la fecha de sus datos. Una ficha puede mostrar una puntuación compuesta calculada con solo 3 benchmarks, pero un modelo necesita al menos 4 para entrar en el ranking público.

Estimación de tokens

Un token es un pequeño fragmento de texto, la unidad con la que los modelos leen, escriben y facturan. El estimador de tokens aplica una heurística por idioma basada en el número de caracteres y de palabras de su texto. Cada modelo divide el texto a su manera, así que el resultado es aproximado: sirve para estimar un orden de magnitud o un coste, no para una facturación exacta.

Los coeficientes utilizados: unos 4 caracteres o 1,3 tokens por palabra en inglés, 3,8 caracteres o 1,5 tokens por palabra en francés, 3,9 caracteres o 1,5 tokens por palabra en español, 3,5 caracteres o 1,6 tokens por palabra para otros idiomas, y 3 caracteres por token para el código. La estimación es la media de los dos métodos, con un margen de ±15 %. Cada carácter chino, japonés o coreano cuenta como un token. Un texto se trata como código cuando al menos el 40 % de sus líneas lo parecen.

Ventana de contexto y coste de un agente

La herramienta ventana de contexto convierte los documentos en tokens con estas referencias: 0,75 palabras por token, 500 palabras por página, una novela de 300 páginas, 9000 palabras por hora de reunión transcrita (150 palabras por minuto) y 10 tokens por línea de código. La calculadora de coste de un agente multiplica los tokens de entrada y de salida por los precios que publican los proveedores; la parte de llamadas en caché se factura al precio de lectura de caché cuando está publicado y, si no, al precio de entrada normal.

Modelos en local

En la página de modelos open source, la memoria necesaria se estima así: miles de millones de parámetros × bytes por parámetro (2 en 16 bits, 1 en 8 bits, 0,5 en 4 bits) × 1,2 para el resto del programa. El veredicto es verde si esta estimación no supera el 80 % de la memoria indicada, naranja entre el 80 y el 100 %, y rojo por encima. Es un orden de magnitud: un contexto largo requiere más.

Fichas de asistentes

Las fichas de asistentes de IA (precios de las suscripciones, funciones, disponibilidad) se elaboran a partir de las páginas oficiales de cada empresa. Cada ficha muestra su fecha de verificación y el conjunto se revisa cada mes. Como las ofertas cambian a menudo, compruebe siempre el precio en la web oficial antes de suscribirse.

Independencia

No hay enlaces patrocinados en nuestros rankings. Ningún asistente ni fabricante paga por ser recomendado, mejor clasificado o destacado. Los rankings se obtienen con los mismos cálculos automáticos para todos, a partir de las fuentes citadas.

Informar de un error

¿Un dato le parece incorrecto o desactualizado? Debajo de este texto encontrará un formulario. Indique la página, la información en cuestión y, si es posible, un enlace a una fuente oficial. Revisamos cada aviso; una corrección confirmada se aplica y, en el caso de los datos automatizados, se refleja en la siguiente reconstrucción.

La redacción de Info Agent IA