// guía de la comunidad · noviembre 2026
Qué modelo usar para cada cosa.
Los 9 modelos del cluster, sus tarifas en créditos y un simulador del coste real según cómo trabajes tú. Sin humo: compara coste, no calidad ni velocidad.
01 / la guía
Elige por tarea, no por nombre
El resumen ejecutivo. Los números que lo respaldan están abajo, en el simulador y en las tarifas.
Código agéntico del día a día
MiMo V2.6 Flashmimo-v2.6-flash
El default sensato. El más barato en casi cualquier mezcla e imbatible generando output (14 cr/1M, ratio 2x).
Alternativa: GLM 5.3 Flash si tu agente relee el mismo contexto muchas veces (caché alta).
Flujos con mucha caché
GLM 5.3 Flashglm5.3-flash
Con 60% de input cacheado sale a 4,4 cr/1M, el mínimo del cluster. Pero su caché cuesta 7,5x la de MiMo: solo gana si tu hit rate de caché es alto de verdad.
Ojo: su coste típico publicado (1,4 cr) es peor que el de MiMo (0,6) pese a tener el input de lista más barato.
Tareas cotidianas y chat general
MiMo o Qwen 3.8 Flashmimo-v2.6-flash · qwen3.8-flash
Qwen Flash está pensado para el día a día, pero su típico (1,9 cr) triplica al de MiMo (0,6). Salvo preferencia por Qwen, MiMo estira más el pack.
Documentos largos (1M de contexto)
Hy4hy4
El grande más barato en los tres escenarios medidos (32/67/98 cr/1M) y el único pensado expresamente para documentos largos.
Bonus: su caché (2,10 cr) es la más barata entre los grandes.
Razonamiento duro
DeepSeek V4-Prodeepseek-v4-pro
106 cr/1M en mezcla equilibrada: un 35% menos que Qwen Max (163) y menos de la mitad que Kimi (242). El típico publicado (7,7 cr) es el mejor de los grandes.
Volumen y presupuesto ajustado
MiMo V2.6 Flashmimo-v2.6-flash
~1.666M tokens por 1.000 créditos. El extremo opuesto es Kimi: ~50M. 33 veces de diferencia por el mismo dinero.
Evita para volumen: Kimi K3.1 Pro (output a 500 cr/1M y el único que cobra el cache write aparte).
Cuando el Flash se queda corto
GLM 5.3 fullglm5.3
El salto de calidad dentro de GLM, pero a ~11x el precio del Flash. Resérvalo para lo que de verdad lo necesite; su caché (1,05 cr) es igual de barata que la del Flash.
Regla rápida
Flash primerosiempre
Empieza siempre por un Flash (MiMo o GLM). Escala a Hy4, DeepSeek Pro o Qwen Max solo cuando la tarea lo demuestre. Los grandes cuestan entre 8x y 33x más por token.
¿Dudas con tu mezcla?
Pregunta en Discordla comunidad vive ahí
Pega los números que te da el simulador y compara consumos reales por tarea con otros builders. La web solo gestiona el acceso; la comunidad está en Discord.
02 / ojo con el consumo real
El precio de lista no lo es todo
Todo lo de arriba compara precios por token. Pero tú no pagas tokens: pagas tareas.
“Con DeepSeek V4-Flash he notado que consumía muchos más tokens de lo esperado, quizá por la velocidad.”— @ntizar, builder de NaN · experiencia propia, no una medición sistemática
Dos modelos con el mismo precio por token pueden salir muy distintos por tarea: uno que responde rápido pero reintenta, genera de más o no aprovecha la caché gasta más tokens para lo mismo.
- Mide tu flujo real: tokens por tarea completada, no por millón. Una semana de log basta para ver patrones.
- Compara coste por sesión (el simulador de abajo lo hace), no solo la tarifa de lista.
- Los típicos publicados ya divergen de la lista: GLM 5.3 Flash tiene el input más barato y sin embargo su típico (1,4 cr) es peor que el de MiMo (0,6) o DeepSeek Flash (1,1).
- La caché es la palanca gorda: entre el 2% (MiMo) y el 20% (GLM Flash) del precio de input. Estructura tus prompts para reusar contexto.
03 / simulador
Tu mezcla, tu coste real
Mueve los porcentajes según cómo trabajas (defecto: 40/20/40, típico de código agéntico) y mira el coste por millón de tokens, por sesión y cuántas sesiones te da un pack.
| modelo | coste / 1M | coste / sesión | sesiones / pack | caché vs input |
|---|
04 / tarifas
Los 9 modelos, precio a precio
Créditos y euros por millón de tokens, al precio de lista del pack de 1.000 créditos (26€, 0,026€/cr; los packs mayores y el 5% de descuento de miembro salen más baratos). ZDR: zero data retention. EXT: proveedor externo.
| modelo | input | caché | output | cache write | out:in | típico / 1M | tokens / 1.000 cr |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4-Flash deepseek-v4-flash Modelo general y de código rápido, 1M de contexto ZDR | 10,5 cr0,273€ | 0,21 cr0,005€ | 42 cr1,09€ | — | 4x | 1,1 cr | 930M |
GLM 5.3 Flash glm5.3-flash GLM rápido para agentes y código ZDR | 5,25 cr0,136€ | 1,05 cr0,027€ | 17,5 cr0,455€ | — | 3,3x | 1,4 cr | 706M |
MiMo V2.6 Flash mimo-v2.6-flash Modelo rápido de Xiaomi, 1M de contexto ZDR EXT | 7 cr0,182€ | 0,14 cr0,004€ | 14 cr0,364€ | — | 2x | 0,6 cr | 1.666M |
Qwen 3.8 Flash qwen3.8-flash Qwen rápido para tareas del día a día, 1M de contexto ZDR | 7,5 cr0,195€ | 0,8 cr0,021€ | 23,5 cr0,611€ | — | 3,1x | 1,9 cr | 514M |
GLM 5.3 (full) glm5.3 El GLM 5.3 completo, unas 11x el precio del Flash ZDR | 49 cr1,27€ | 1,05 cr0,027€ | 154 cr4€ | — | 3,1x | 11,5 cr | 87,3M |
Kimi K3.1 Pro kimi-k3.1-pro Frontera de Moonshot para razonamiento, agentes y código, 1M de contexto ZDR EXT | 100 cr2,6€ | 10 cr0,26€ | 500 cr13€ | 100 cr2,6€ | 5x | 19,9 cr | 50,3M |
Qwen3.8 Max qwen3.8-max El Qwen 3.8 mayor, para razonamiento duro y agentes, 1M de contexto ZDR EXT | 100 cr2,6€ | 12,5 cr0,325€ | 300 cr7,8€ | — | 3x | 20,2 cr | 49,5M |
DeepSeek V4-Pro deepseek-v4-pro El DeepSeek grande de razonamiento y código, 1M de contexto ZDR EXT | 66 cr1,72€ | 2,2 cr0,057€ | 198 cr5,15€ | — | 3x | 7,7 cr | 130M |
Hy4 hy4 Hunyuan 4 de Tencent para agentes y documentos largos, 1M de contexto ZDR EXT | 41,7 cr1,08€ | 2,1 cr0,055€ | 125,05 cr3,25€ | — | 3x | 5,5 cr | 181M |
El cache write solo tiene tarifa publicada en Kimi; en el resto falta el dato (por eso el simulador avisa si lo usas). El "típico" es el publicado por NaN para uso mixto real.
05 / análisis
Tres escenarios, tres ganadores
Coste efectivo en créditos por 1M de tokens con cada mezcla (sin cache write). En violeta, el más barato del escenario.
| modelo | Amigable con caché 60/35/5 | Equilibrado 40/20/40 | Intenso en output 25/5/70 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 8,47 | 21,04 | 32,04 |
| GLM 5.3 Flash | 4,39 | 9,31 | 13,62 |
| MiMo V2.6 Flash | 4,95 | 8,43 | 11,56 |
| Qwen 3.8 Flash | 5,96 | 12,56 | 18,37 |
| GLM 5.3 (full) | 37,47 | 81,41 | 120,1 |
| Kimi K3.1 Pro | 88,5 | 242 | 375,5 |
| Qwen3.8 Max | 79,38 | 162,5 | 235,63 |
| DeepSeek V4-Pro | 50,27 | 106,04 | 155,21 |
| Hy4 | 32,01 | 67,12 | 98,07 |
Cuesta entre 2x (MiMo) y 5x (Kimi) el input. Todo lo que reduzca tokens generados reduce tu factura más que cualquier otra optimización.
MiMo cobra la caché al 2% del input; GLM 5.3 Flash, al 20% (7,5x más cara). Con hit rate alto GLM gana; con hit rate medio, MiMo.
GLM 5.3 Flash tiene el input de lista más barato, pero su típico publicado (1,4 cr) es peor que el de MiMo (0,6) y DeepSeek Flash (1,1). La lista no predice el consumo.
GLM 5.3 completo cuesta ~11x su Flash (49 vs 5,25 cr de input). Entre medias no hay nada: o Flash o once veces más.
Output a 500 cr/1M, cache write a 100 cr (el único que lo cobra) y típico de 19,9 cr. Justificable solo si su razonamiento marca la diferencia en tu tarea concreta.
El más barato de los grandes en los tres escenarios (32/67/98) y con caché de 2,10 cr. Si necesitas un grande sin motivo concreto para otro, empieza aquí.
// límites de esta guía
- Compara coste. No mide calidad, velocidad ni estabilidad: eso lo decide tu tarea.
- Las mezclas de tokens son supuestos; tu flujo real puede repartirse muy distinto (mide, sección 02).
- Cache write solo tiene tarifa publicada en Kimi; en los demás falta el dato.
- Tarifas del panel de créditos a noviembre de 2026; los modelos del cluster los vota la comunidad cada trimestre y pueden cambiar.
