Modelos LLM: Guía 2026

Dos tipos de modelos, dos propósitos

Cuando desarrollas con IA, usas modelos en dos contextos muy diferentes:

⚠️ Error común: Usar el mismo modelo para ambos. Un modelo caro que escribe código excelente puede ser innecesario (y costoso) para responder preguntas simples de usuarios.

Modelos para agentes de código (Enero 2026)

Estos modelos potencian las herramientas que TÚ usas para programar:

💡 SWE-bench mide qué tan bien un modelo resuelve bugs reales de GitHub. Mayor % = mejor para código.

Modelos para producción (Enero 2026)

Estos modelos van dentro de tu app para atender usuarios:

¿Por qué importa el contexto (context window)?

El contexto es cuánta información puede "ver" el modelo en una sola conversación.

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Contexto = Prompt + Historial + Archivos + Output  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Modelo con 8K contexto:   [████____] Solo 8,000 tokens
Modelo con 128K contexto: [████████████████████████████████] 128,000 tokens
Modelo con 1M contexto:   [███████████████████████████████████████...] 1,000,000 tokens

Modelos Open Source: La alternativa gratuita

No necesitas pagar APIs. Puedes correr modelos localmente o usar servicios como OpenRouter.

Opción 1: Correr local con Ollama

# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Descargar y correr GLM-4
ollama run glm4

# O DeepSeek
ollama run deepseek-v3

Requisitos: GPU con 8GB+ VRAM para modelos pequeños, 24GB+ para los grandes.

Opción 2: OpenRouter (API unificada)

OpenRouter te da acceso a todos los modelos con una sola API Key:

// Usar cualquier modelo con OpenRouter
const response = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer TU_OPENROUTER_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'deepseek/deepseek-chat-v3',  // O cualquier otro
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hola!' }],
  }),
});

Modelos populares en OpenRouter (Enero 2026):

Comparativa: ¿Qué modelo para qué?

Flujo de trabajo real

1. DESARROLLANDO (tu computadora)
   └── Usas Claude Code o Cursor
       └── Modelo: Claude Opus 4.5 / Sonnet 4
       └── Costo: ~$0.50-2 por sesión de trabajo

2. EN PRODUCCIÓN (tu app)
   └── Tu chatbot responde a usuarios
       └── Modelo: Gemini Flash o DeepSeek
       └── Costo: ~$0.01-0.10 por 1000 usuarios/día

💡 La clave: Usa modelos premium para CREAR código, modelos económicos para SERVIR usuarios.

Errores comunes

Practica

→ Chatbot con Gemini — Usa Gemini Flash gratis → API con Node — Backend para tu modelo

Enlaces útiles

• 📖 OpenRouter - Modelos disponibles
• 📖 Ollama - Models Library
• 📖 Artificial Analysis - LLM Benchmarks
• 📖 SWE-bench Leaderboard
• 📖 Anthropic Pricing
• 📖 Google AI Pricing