Thinking Machines Lab · modelo de lenguaje
Inkling: precio, contexto y benchmarks
Inkling es un modelo de lenguaje de Thinking Machines Lab lanzado el 17 de julio de 2026. Cuesta 1 US$ por millón de tokens de entrada y 4,05 US$ de salida, con un contexto de 524,3 mil tokens. Epoch AI lo sitúa en el puesto 65 de 125 modelos evaluados.
Lo que hay que saber de Inkling
Inkling fue publicado por Thinking Machines Lab (Estados Unidos) el 17 de julio de 2026. Acepta texto, imágenes y audio como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 524.288 tokens, más que el 67 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 471.859 tokens de una vez.
Está disponible desde hace unos 3 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.
Precio de Inkling
En OpenRouter, Inkling cuesta 1 US$ por millón de tokens de entrada y 4,05 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 1,763 US$ por millón, más caro que el 69 % de los modelos de pago (2,3 veces la mediana de 0,76 US$).
Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,004 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 121 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.
Los tokens ya enviados y en caché se facturan a 0,17 US$ por millón.
Rendimiento y benchmarks
El Epoch Capabilities Index (ECI), que agrega los resultados publicados en muchos benchmarks, da a Inkling una puntuación de 148,4 (intervalo de 146 a 150,2). Se sitúa así en el puesto 65 de 125 modelos evaluados.
Puntuaciones publicadas por Epoch AI en los benchmarks que sigue el sitio:
| Benchmark | Qué mide | Score | Fecha |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | preguntas de ciencias de nivel doctorado | 88,3 % | 15 jul 2026 |
| ARC-AGI-1 | rompecabezas visuales de razonamiento abstracto | 79,5 % | 15 jul 2026 |
| ARC-AGI-2 | versión más difícil de los rompecabezas ARC | 36,5 % | 15 jul 2026 |
| FrontierMath | problemas de matemáticas de investigación (niveles 1-3) | 33,3 % | 15 jul 2026 |
| OTIS Mock AIME | problemas de competición de matemáticas | 88,9 % | 15 jul 2026 |
| SimpleQA Verified | exactitud en hechos simples | 40,3 % | 15 jul 2026 |
Con un rendimiento al menos igual, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna y GPT-5.6 Luna cuestan al menos un 30 % menos.
Funciones, privacidad y uso local
- Admite la llamada a herramientas: puede manejar un agente IA, llamar a API o a servidores MCP.
- Es un modelo de razonamiento: «piensa» antes de responder, lo que ayuda en tareas difíciles pero consume más tokens de salida.
Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face: puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros.
Otros modelos de Thinking Machines Lab
| Modelo | Lanzamiento | Precio medio | ECI |
|---|---|---|---|
| Inkling Small | 30 jul 2026 | 0,64 US$ | 150,3 |
Veredicto
Inkling obtiene 51/100 según nuestra tabla, que solo usa cifras publicadas.
Puntos fuertes
- Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.
Evítelo si…
- sus tareas son sobre todo sencillas: un modelo sin razonamiento costará menos.
Alternativas
- GPT-5.4 Mini1,69 US$
- GPT-5.13,44 US$
- Kimi K2.51 US$
- Kimi K2.7 Code1,28 US$
- GPT-53,44 US$
- Qwen3.5 397B A17B1,28 US$
Comparativas y herramientas
Entender
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Inkling?
1 US$ por millón de tokens de entrada y 4,05 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,004 US$.
¿Qué tamaño tiene el contexto de Inkling?
524.288 tokens, unas 393.000 palabras, con un máximo de 471.859 tokens de salida.
¿Se puede usar Inkling en local?
Sí, sus pesos están publicados.
¿Sirve Inkling para un agente IA?
Técnicamente sí: admite llamada a herramientas. Compruebe después su coste para su volumen.
¿Qué rendimiento tiene Inkling?
Epoch AI lo sitúa en el puesto 65 de 125 modelos evaluados (ECI 148,4). En GPQA Diamond, obtiene un 88,3 %.
¿Qué alternativas hay a Inkling?
Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son GPT-5.4 Mini, GPT-5.1 y Kimi K2.5.
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