Datos públicos
Precios y características informados por el catálogo OpenRouter. Los puntos de referencia publicados por proveedores u otros investigadores deben mantener la atribución, la versión y el método de la fuente.
Ver precios publicadosEvaluación técnica · RVMR-B01
Consulta los precios públicos de los modelos y, por separado, los resultados de nuestra prueba técnica. Se identifican las fuentes, fechas y límites de cada información.
Los precios y características de los modelos se pueden consultar en fuentes públicas. Nuestra prueba agrega una medición en tareas sintéticas 24; no es necesario consultar precios y no mide las ganancias de productividad de las empresas.
Precios y características informados por el catálogo OpenRouter. Los puntos de referencia publicados por proveedores u otros investigadores deben mantener la atribución, la versión y el método de la fuente.
Ver precios publicadosRespuestas, tiempos y costos reportados por API en llamadas 288 con datos sintéticos. Los resultados se limitan a las tareas y configuraciones registradas.
Ver resultados de la pruebaEl protocolo de producción y revisión de contenidos está abierto a inscripciones. Aún no hay resultados publicados sobre el efecto en el trabajo de las empresas.
Infórmate sobre el estudioEmpezamos por las fuentes disponibles. Sólo se propone una prueba específica cuando hay una pregunta concreta que no responden. Antes de ejecutar, definimos la pregunta, los criterios de evaluación y el presupuesto.
Consulta. Este es el registro utilizado en las pruebas, sin actualización automática.
Precios de entrada y salida por millón de tokens en USD, sin conversión de moneda. La columna de ruta muestra los precios anunciados del proveedor solicitado en la prueba, con el respaldo deshabilitado. No es el precio que cobra Rovemark al cliente. Otros campos, como caché y cargo por solicitud, se encuentran en el archivo consultado; no están incluidos en esta tabla de entradas y salidas.
| Modelo y versión | Catálogo: entrada/salida | Ruta solicitada: entrada/salida |
|---|---|---|
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910 | USD 0,0173 / 0,8 | USD 0,09 / 0,18decart/fp4 |
OpenAI: GPT-6 Lunaopenai/gpt-6-luna-20260922 | USD 0,1 / 0,5 | USD 0,1 / 0,5openai |
Anthropic: Claude Haiku 5.5anthropic/claude-haiku-5.5-20261007 | USD 0,1 / 0,5 | USD 0,1 / 0,5google-vertex/global |
Google: Gemini 4 Argongoogle/gemini-4-argon-20261013 | USD 2 / 10 | USD 2 / 10google-vertex/global |
Anthropic: Claude Sonnet 5.5anthropic/claude-sonnet-5.5-20260928 | USD 2 / 10 | USD 2 / 10google-vertex/global |
Anthropic: Claude Opus 5.5anthropic/claude-opus-5.5-20260921 | USD 4 / 20 | USD 4 / 20amazon-bedrock |
La selección de búsqueda no cambia los modelos Rovemark ni la tabla de facturación. El plan fija el proveedor y el límite de precio antes de la ejecución, con bloqueo de la recopilación de datos en las preferencias de enrutamiento.
Cada una de las tareas 24 tiene una referencia verificable. La evaluación compara el JSON recibido con la respuesta esperada, incluidos los valores faltantes y las negativas a realizar acciones sin autorización.
El costo de todos los intentos, incluidos los incorrectos, se divide entre los aprobados. Sin aprobación o con usage.cost faltante en algún intento, no calculamos el costo reportado por aprobación.
Publicamos la mediana y percentil 95 del tiempo observado por el cliente, así como errores y respuestas no válidas. El tiempo incluye la red y depende del proveedor y la fecha.
Mismas tareas sintéticas 24, dos repeticiones por modelo. Las tarifas describen este conjunto, en portugués, bajo los parámetros y proveedores registrados. La aprobación requiere valores y formato JSON correctos; no es una tasa de precisión fáctica aislada. La prueba no mide la productividad de la empresa ni la capacidad total de cada modelo.
Costos reportados por respuestas API, con verificación agregada del número de llamadas en el panel. No presentamos el cargo individual como conciliado. No se hicieron nuevas inferencias para investigar la diferencia.
GPT-6 Luna tuvo el costo por aprobación más bajo reportado en esta muestra, muy cerca de DeepSeek V4.1 Flash. Haiku 5.5 tuvo el tiempo medio más bajo. Cinco modelos cumplieron el criterio en 48 de las pruebas 48. Las tres desaprobaciones de Sonnet 5.5 se debieron a una explicación ajena a JSON; los valores numéricos revisados eran correctos.
Seleccione una barra para inspeccionar las respuestas de ese modelo a continuación. En indicadores de tiempo y costos, los valores más bajos son mejores. El tiempo incluye pruebas de red y de error; una falla rápida no demuestra un mejor desempeño.
| modelo | Aprobaciones | Errores API | Costo reportado | Costo informado por aprobación | Mediana / p95 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI: GPT-6 LunaRuta solicitada: openai | 48/48100% | 0 | USD 0,0017915 | USD 0,00003732 | 2,01s / 2,93s |
| DeepSeek: DeepSeek V4.1 FlashRuta solicitada: decart/fp4 | 48/48100% | 0 | USD 0,00182934 | USD 0,00003811 | 2,93s / 8,99s |
| Anthropic: Claude Haiku 5.5Ruta solicitada: google-vertex/global | 48/48100% | 0 | USD 0,0020076 | USD 0,00004182 | 1,1s / 2,09s |
| Google: Gemini 4 ArgonRuta solicitada: google-vertex/global | 48/48100% | 0 | USD 0,0229 | USD 0,00047708 | 2,6s / 3,88s |
| Anthropic: Claude Sonnet 5.5Ruta solicitada: google-vertex/global | 45/4893,8% | 0 | USD 0,035462 | USD 0,00078804 | 1,31s / 2,64s |
| Anthropic: Claude Opus 5.5Ruta solicitada: amazon-bedrock | 48/48100% | 0 | USD 0,074024 | USD 0,00154217 | 1,62s / 4,3s |
Valores usage.cost reportados en respuestas OpenRouter, en USD. La conciliación externa individual sigue pendiente y no ha sido sustituida por una estimación de la deuda. Estos incluyen intentos incorrectos y fallidos cuando se cobra. No incluyen la compra de créditos, impuestos, tipos de cambio, infraestructura o costos humanos de revisión. Cuando falta usage.cost en algún intento, los totales informados dejan de estar disponibles. Esto es independiente de la conciliación externa del estado de cuenta, señalada anteriormente.
La inspección utiliza el modelo y la selección de tareas a continuación, independientemente del recorte del gráfico.
Las solicitudes y respuestas originales a continuación están en portugués, el idioma de ejecución. La traducción de la interfaz no cambia los registros de prueba.
Extraia da nota: Empresa Sol, total R$ 1.249,90, vencimento 15/11/2026. Retorne {"company":string,"total_cents":number,"due":AAAA-MM-DD}.
Responda somente com o objeto JSON pedido. Não acrescente chaves, explicações ou markdown.{
"company": "Empresa Sol",
"total_cents": 124990,
"due": "2026-11-15"
}{"company":"Empresa Sol","total_cents":124990,"due":"2026-11-15"}USD 0,00003753 · 2,66s temperatura 0
Proveedor informado: Decart · ruta solicitada: decart/fp4
{"company":"Empresa Sol","total_cents":124990,"due":"2026-11-15"}USD 0,00003753 · 2,97s temperatura 0
Proveedor informado: Decart · ruta solicitada: decart/fp4
3 de 288 Los intentos no cumplieron el criterio. Los fallos de transporte, los problemas de formato y las discrepancias de contenido se identifican por separado cuando se notan. Los tres fallos de esta ejecución fueron texto adicional fuera de JSON: una revisión manual posterior confirmó que los valores numéricos en estos casos coincidían con la referencia. Esta revisión no cambió las puntuaciones de los criterios originales.
Todos los casos utilizan información sintética. Hay cuatro grupos: extracción, uso de fuentes, cálculos comerciales y seguimiento de instrucciones.
Extraia da nota: Empresa Sol, total R$ 1.249,90, vencimento 15/11/2026. Retorne {"company":string,"total_cents":number,"due":AAAA-MM-DD}.
Responda somente com o objeto JSON pedido. Não acrescente chaves, explicações ou markdown.{
"company": "Empresa Sol",
"total_cents": 124990,
"due": "2026-11-15"
}El plan definió dos repeticiones por tarea y modelo. Repetir los mismos casos no crea 48 tareas independientes. La orden se barajó con semilla registrada, con límite de salida, precio y gasto total. Las llamadas pagadas enviadas no se reintentaron automáticamente.
El pase exacto mide un conjunto limitado de tareas con respuestas cerradas. No mide la calidad literaria, la inteligencia total de un modelo o el efecto de la IA en la productividad de una empresa. No utilizamos otro modelo como juez ni activamos el modo JSON ni el esquema de respuesta del proveedor. Evaluamos el cumplimiento del formato por instrucción en el aviso. El uso de resultados estructurados puede cambiar este comportamiento y no se ha probado aquí. Se ignora el orden de las claves y cualquier posible valla de código JSON; Los valores y el conjunto de claves deben coincidir con la referencia.
Los registros identifican modelo, ruta solicitada, proveedor informado, parámetros, fecha y consumo real. Cuatro de las seis rutas no ofrecen ajuste de temperatura: en estos casos se ha omitido el parámetro. En los otros dos utilizamos temperatura cero. El esfuerzo de razonamiento y el comportamiento estándar pueden diferir entre familias; No asumimos parámetros equivalentes. El límite de salida fueron tokens 700 en todos los intentos. Las tasas de compra de crédito, los impuestos, los tipos de cambio y la infraestructura están fuera del costo de inferencia y deben considerarse en las decisiones comerciales.
Rovemark desarrolla productos de IA y tiene interés comercial en esta tecnología. El protocolo, los registros sintéticos, el código y los archivos de ejecución exacta están disponibles para revisión independiente. Los casos no fueron modificados después de que comenzaron las llamadas.

Muchos proveedores publican precios, características y reseñas de sus propios modelos. Podemos recopilar esta información con fuente y fecha, sin realizar llamadas pagas. La lista de precios de esta página proviene del catálogo público OpenRouter. Los resultados de las llamadas 288 provienen de la prueba técnica del Rovemark y se presentan por separado. Los resultados de terceros deben atribuirse a los autores, sin que se presenten como nuestra validación.
Cuando una decisión concreta depende de algo que las fuentes disponibles no responden, como el cumplimiento de un formato en nuestras instrucciones o el coste de un flujo concreto. Primero definimos la pregunta y verificamos los estudios existentes. Si aún faltan pruebas, proponemos la prueba más pequeña adecuada, con criterios y presupuesto definidos antes de la ejecución. Un test con tareas sintéticas no sustituye a la investigación sobre productividad en las empresas.
Compara seis modelos en este conjunto de tareas 24 en portugués, bajo las rutas y configuraciones registradas. Una tasa más alta en este caso no demuestra superioridad general. No probamos toda la escritura, el pensamiento abierto o los flujos de trabajo posibles.
El costo observado ayuda a elegir candidatos para tareas similares. La suite no prueba llamadas de herramientas reales, documentos extensos, imágenes, datos privados ni todos los controles de seguridad de un producto. Un cambio de modelo en producción necesita una evaluación del flujo en el que se utilizará.
El precio por token no indica cuántos tokens consumirá el modelo ni cuántas respuestas se podrán utilizar. Dividimos el gasto de todos los intentos por el número de aquellos que superaron el criterio. Las respuestas incorrectas también cuestan y se incluyen en el total.
Hay 24 tareas, cada una repetida dos veces. Las repeticiones ayudan a observar la variación, pero no amplían la diversidad a 48 problemas independientes. Los resultados son descriptivos; No publicamos intervalos de confianza ni significación estadística para una población de tareas.
Al consultar los puntos finales, cuatro de las seis rutas no declararon compatibilidad con el parámetro temperature. En ellos omitimos el ajuste y registramos el incumplimiento del proveedor. En los otros dos usamos cero. El límite de salida eran tokens 700 para todos. No se supone que la temperatura y el esfuerzo de razonamiento de diferentes familias sean equivalentes.
La sección de inspección muestra la solicitud del modelo, la referencia y dos respuestas. La aprobación requiere los mismos valores y claves en el objeto JSON; se ignora el orden de las claves y cualquier posible valla de código JSON. Los datos completos conservan las respuestas fallidas y los fallos API.
Los archivos de ejecución exactos, el protocolo, las respuestas de referencia, la semilla de clasificación y los resultados están disponibles para descargar. Una nueva ejecución requiere sus propias credenciales y presupuesto. La disponibilidad, los precios y el comportamiento del proveedor pueden cambiar, incluso manteniendo el identificador del modelo.
El coste de inferencia es sólo una parte de la operación. Se excluyen de este indicador tarifas, impuestos, tipos de cambio, infraestructura y revisión humana. La prueba no mide la productividad de la empresa. El protocolo de producción y revisión por separado con las empresas continúa sin resultados propios publicados.