MAI-Code-1.1-Flash: precio, contexto y rendimiento

Lo que hay que saber

Microsoft (Phi, MAI) publicó MAI-Code-1.1-Flash el 11 de agosto de 2026. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de Microsoft (Phi, MAI) o de proveedores asociados (1 listados en models.dev). Tiene, por tanto, 2 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos económicos (24 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Qué dicen las pruebas independientes?

A 22 de octubre de 2026, Epoch AI no publica ninguna puntuación de MAI-Code-1.1-Flash en las pruebas de nuestra cesta. Para situarlo, hay que fijarse en sus características y su precio, y probarlo con sus propios casos.

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 256.000 tokens, unas 384 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 128.000 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y PDF.

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.

Lo que cuesta

MAI-Code-1.1-Flash cuesta 0,20 US$ por millón de tokens de entrada y 1,2 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 1 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,006 US$, es decir, 6,4 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Está en la media de los modelos económicos, cuyo precio de salida mediano es de 1,13 US$.

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

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, MAI-Code-1.1-Flash está pensado sobre todo para los grandes volúmenes en los que cada céntimo cuenta: clasificación, extracción de información, resúmenes, asistentes sencillos.

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

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a MAI-Code-1.1-Flash son:

• GPT-5.6 Luna (OpenAI, índice 79,6)
• Solar Pro 4 (Upstage, 1,2 US$ por millón de tokens de salida)
• GPT-5.4 nano (OpenAI, índice 71,7)
• Qwen3.6 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), índice 64,5)