Granite 4.0 Micro: precio, contexto y rendimiento

Granite 4.0 Micro en breve

IBM (Granite) publicó Granite 4.0 Micro el 2 de octubre de 2025. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 2 proveedores de API que lo listan en models.dev. Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Rendimiento medido

Epoch AI publica 2 resultados de Granite 4.0 Micro en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 28,3 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 2,8 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %

Características técnicas

Su ventana de contexto alcanza 131.000 tokens, unas 197 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un documento de tamaño medio. Una respuesta puede llegar a 131.000 tokens.

Acepta como entrada: texto.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Cuánto cuesta Granite 4.0 Micro?

Granite 4.0 Micro cuesta 0,017 US$ por millón de tokens de entrada y 0,11 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 2 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,001 US$; mil veces esa tarea, 0,56 US$.

Es 8,9 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Granite 4.0 Micro está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Granite 4.0 Micro son:

• LFM2-24B-A2B (Liquid AI, 0,12 US$ por millón de tokens de salida)
• Ministral 3 3B 2512 (Mistral AI, 0,10 US$ por millón de tokens de salida)
• DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B (DeepSeek, 0,09 US$ por millón de tokens de salida)
• Qwen3.5 9B (Alibaba Cloud (Qwen), índice 49,6)