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Principales modelos de IA para texto y razonamiento

Modelos de lenguajes de frontera para análisis, codificación, agentes, trabajo documental y razonamiento multimodal. Compare el contexto, los límites de producción, los precios de los tokens, los insumos y el soporte de herramientas.

Mostrando modelos 1–12 de 39

Texto

Google · Disponible

Gemini 4 Argon

El modelo Gemini 4 de Google para programación, investigación y tareas con grandes colecciones de texto, imágenes, audio o vídeo.

ventana contextual
1.048.576 tokens compartidos entre entrada, razonamiento y salida
Salida máxima
65.536 en modo síncrono; la decodificación larga usa el contexto restante
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Texto

OpenAI · Disponible

GPT-6.1 Sol

Un modelo de razonamiento de OpenAI para programación compleja, investigación y trabajo con herramientas, con un precio por token inferior al de Astra.

ventana contextual
1,05 millones de fichas
Salida máxima
128K fichas
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Qué comparar

ventana contextual
Máximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor.
Salida máxima
Límite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible.
límite de conocimiento
Última fecha de conocimiento confiable publicada explícitamente por el proveedor del modelo. Las herramientas de búsqueda y conectadas pueden recuperar información más reciente pero no cambian el límite integrado del modelo.

Cómo utilizar esta biblioteca

Compare el trabajo, no las exageraciones.

Un conjunto seleccionado de categorías cruzadas de modelos de frontera, especializados y que definen categorías con información API práctica para decisiones reales sobre productos.

Cody no ejecuta una tabla de clasificación de calidad universal. Los reclamos de los proveedores están etiquetados, los precios excluyen impuestos y herramientas opcionales, y los compradores de producción deben verificar los términos del proveedor en vivo antes de elegir un modelo.

  1. 01

    Utilice documentación propia para límites técnicos, ciclo de vida, precios, acceso regional y políticas de datos siempre que exista.

  2. 02

    Compare modelos solo dentro de la misma categoría y conserve la base de medición de cada proveedor.

  3. 03

    Mostrar No publicado cuando un proveedor no ha publicado un hecho comparable en lugar de estimarlo.

  4. 04

    Trate los precios y la disponibilidad como instantáneas fechadas y vincule cada página a la documentación del proveedor en vivo.

La velocidad mantiene sus unidades.

La latencia de voz, el rendimiento del texto, el tiempo de reproducción del vídeo y la velocidad de fotogramas del modelo mundial no son intercambiables.

Lo desconocido sigue siendo desconocido

Una fecha de lanzamiento, una lista de países o un número de latencia que faltan se etiquetan como no publicados en lugar de estimados.

Cada hecho tiene una fecha.

Las páginas del modelo enlazan con la fuente subyacente y muestran cuándo se verificaron por última vez los precios, el acceso y las políticas.

Pon el modelo a trabajar.

Elige el modelo y luego dale un mejor resumen.

Usa las guías de prompts de Cody para convertir la elección de un modelo en un flujo de trabajo repetible.

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