De modelos y tokens: guía de elección de IA's | Xyclos

Ahora sí que se complicó todo. En un artículo anterior hablé de ser piloto de la IA como un piloto de Fórmula 1, en donde podías meter varias marchas. Y la verdad, esto va más allá: un piloto de Fórmula 1 va en un solo auto metiendo marchas en una carrera, pero ahora tú estás en una carrera manejando diferentes autos a la vez, y cada auto a diferentes velocidades.

Pensándolo en voz alta, es interesantísimo. Ahora más que nunca tenemos la capacidad de hacer varias cosas simultáneamente usando IA's; no es nuevo lo del multitasking pero es como estar en varios sitios a la vez…¿estamos entrando al mundo cuántico?

Y ahí está la pregunta que cambia todo: ¿para qué me sirve la inteligencia artificial? La respuesta que parecería simple se vuelve complicada apenas intentas responderla. Porque la IA no es una herramienta para UNA cosa. Es una herramienta que hace texto, números, imágenes, video, código, audio, todo dentro del mismo espacio. Las fronteras entre disciplinas desaparecen. Por primera vez tienes un solo instrumento que te permite entrar por cualquier puerta.

¿Qué tenemos ahora?

Para trabajar con números tenemos Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc. Para escribir tenemos Word, Google Docs. Para presentaciones tenemos PowerPoint, Google Slides. Y ahora tenemos IA's, que hacen todo eso y además nos generan imágenes, videos, código, audio. No es que tengamos una herramienta más en la lista: es que es una herramienta que empieza a hacer lo que antes requerían cuatro o cinco o diez herramientas, y encima hace cosas que esas nunca hicieron.

Y aquí viene el giro. Si quieres escribir una carta con inteligencia artificial, tienes en el mercado fácil 20 o 30 inteligencias artificiales que te lo permiten, y muchas te generan el archivo editable sin problema. Pero el cambio real no solo es que tengas herramientas más capaces, sino que ahora tienes que elegir entre decenas de opciones, cada una con precios, capacidades, entrenamiento, niveles de razonamiento diferentes.

Ahora la pregunta del millón es: ¿qué modelo de inteligencia artificial uso para hacer una carta y que me consuma la menor cantidad de tokens?

Porque ahora el mundo está tokenizado.

¿Qué es un token?

Un token es una pequeña pieza de texto. Las palabras se dividen en partes o tokens: una palabra corta puede ser 1 token, una palabra larga puede ser 2 o 3. Los modelos de IA procesan tokens uno por uno, y cada token que procesan tiene un costo: energía, tiempo, razonamiento.

Cada modelo procesa diferente lo que le pedimos, por eso es muy importante aprender a elegir el modelo que sea el adecuado para realizar una tarea.

Y por qué surgió toda esta inquietud: ¿qué modelo uso?

Porque estoy desarrollando una aplicación y estaba trabajando con Opus 4.8, que se manejaba bastante bien. Pero cuando salió Fable 5, descubrí que su mayor consumo de tokens no me permitía realizar todo lo que tenía planeado en un día. Claude tiene un límite de tokens por sesión, y Fable los agota más rápido. Opus 4.8 consume menos. Y encima están Sonnet 5 y Haiku 4.5, aún más económicos.

Veamos otro caso: OpenAI lanzó GPT-5.6, que trae tres modelos: Sol, Terra y Luna. Cada uno con sus características especiales de entrenamiento, razonamiento, consumo de tokens y costo, con una política diferente a la de Claude.

Lo interesante es la lógica del nombre: el número identifica la generación del modelo, mientras que Sol, Terra y Luna identifican niveles de capacidad que pueden avanzar a su propio ritmo. Sol es el modelo insignia, Terra el equilibrado para trabajo cotidiano y Luna el rápido y económico.

Estos son modelos frontera, este es un nuevo término,

¿Qué es un modelo frontera?

Un modelo frontera es el mejor modelo de IA que existe en este momento. Es la punta de lanza: lo más avanzado, lo más capaz.

Hace un año eran otros. El próximo año serán otros. Pero hoy, en julio de 2026, los modelos frontera son GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 y Fable 5. Son los que hacen las cosas más difíciles, con mejor precisión y más independencia. Los modelos económicos como Luna o Haiku no son frontera, pero funcionan muy bien para tareas simples. La diferencia es como comparar un automóvil de Fórmula 1 con un auto normal: ambos te llevan de A a B, pero solo uno es el mejor del mundo en este momento.

La partida mundial de ajedrez: USA, China, Europa, Japón y Latam

Como ya es cotidiano y nada sorpresivo en este mundo de la IA, el 16 de julio de 2026, se lanzó Kimi K3, de la empresa Moonshot AI (un laboratorio con sede en Beijing respaldado por Alibaba), un modelo open weight de China, que proporciona libertad real a los usuarios porque pueden personalizar e implementar el modelo en sus propios términos, con sus propios datos, en su propia infraestructura.

No podíamos dejar de mencionar a Mira Murati, ex fundadora de OpenAI, que desde su laboratorio Thinking Machines Lab creó Tinker, una herramienta que permite adaptar modelos a la empresa con sus propios datos, es decir, totalmente adaptable, manteniendo la soberanía.

Y por supuesto tenemos a Europa y Japón presentes con el ahora importantísimo tema: la soberanía de los datos.

Europa tiene Mistral con sus diferentes versiones. Siendo europea y sujeta a las regulaciones de la UE, Mistral te garantiza que tú mantienes el control: protección de tus datos y soberanía sobre tu información.

Japón va por el mismo camino, y de forma muy concreta. Rakuten AI 3.0 se lanzó en marzo de 2026 como el modelo de alto rendimiento más grande de Japón. También está Sakana AI, fundada por David Ha y Llion Jones, este último uno de los autores originales del paper que dio origen a los Transformers. Y está ELYZA, nacida en la Universidad de Tokio y adquirida por KDDI en 2024.

Latinoamérica también está en la mesa.

En febrero de 2026 se lanzó Latam-GPT, el primer gran modelo de lenguaje abierto de la región, coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, entrenado en español, portugués e inglés, con más de 50 alianzas técnicas en 15 países.

Aterrizando o mejor dicho: Parada en pits.

Mientras escribía los párrafos anteriores, en un momento me pareció que me estaba desviando de mi objetivo, pero no fue así.

Este es el mundo de hoy: tenemos múltiples opciones y no solo en IA’s, en autos, comidas, bebidas…todo. Es impresionante.

IA's: multimodales, operando como modelo frontera, open source u open weight. Unas externas a tu empresa, otras para entrenarse internamente con tus propios datos. Cada una con su infraestructura, su costo, su modo de manejar información, su enfoque sobre soberanía digital.

Y sí, hay un riesgo real en apostar por una tecnología que la semana siguiente puede quedar desplazada por otra empresa.

Pero ese riesgo no se resuelve esperando a que las cosas se estabilicen, porque no se van a estabilizar. Se resuelve desarrollando criterio: entender qué hace cada modelo, cuánto cuesta, qué tan bien resuelve la tarea concreta que tienes enfrente y qué pasa con tus datos.

Eso es lo que no se vuelve obsoleto. La herramienta cambia cada semana; el criterio para elegirla, no.

Y volviendo a la sencilla pero profunda pregunta del inicio: ¿qué modelo uso para escribir una carta? Esa sola pregunta, hecha antes de cada tarea, ya te pone por delante de la mayoría.

Regresemos a los autos: hay dos tipos de cambios, ¿verdad? Manuales y automáticos.

La pregunta inicial que propongo, es similar a hacer un cambio manual de marchas: tú tienes que evaluar el contexto, entender tu tarea, y elegir el modelo.

Lo ideal sería el cambio automático: que la IA, cualquier IA, primero evalúe el contexto de tu requerimiento y automáticamente te sugiera el modelo adecuado para cada interacción.

Pero mientras eso sucede, aquí tiene un selector interactivo de Claude que lo ayuda a decidir qué modelo usar.

Selector interactivo de modelo IA

Acabas de leer la teoría. Aquí viene la práctica. Abre el selector y descubre en 3 preguntas cuál es tu modelo ideal según tu tarea, sensibilidad de datos y presupuesto.

Abre el selector

También puedes instalarla como app en tu teléfono o desktop: una vez dentro, verás un botón "Instalar app" o "Agregar a pantalla de inicio".

Preguntas frecuentes sobre cómo elegir un modelo de IA

¿Qué es un token en inteligencia artificial?

Un token es una pequeña pieza de texto. Las palabras se dividen en partes o tokens: una palabra corta puede ser 1 token, una larga puede ser 2 o 3. Cada token que procesa un modelo tiene un costo en energía, tiempo y razonamiento.

¿Qué es un modelo frontera?

Es el modelo de IA más avanzado que existe en un momento dado. Hace un año eran otros, el próximo año serán otros. En julio de 2026 son GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 y Fable 5.

¿Cuál es la diferencia entre open source y open weight?

Open source publica el código, los datos de entrenamiento y la metodología completa. Open weight publica solo los pesos entrenados: puedes descargar el modelo, ejecutarlo en tu infraestructura y adaptarlo, pero no reproduces cómo fue construido. La mayoría de los modelos "abiertos" del mercado son open weight, no open source.

¿Necesito siempre el modelo más avanzado?

No. Para redactar un correo o traducir un párrafo, un modelo económico resuelve igual y cuesta una fracción. Recomendación Xyclos: empieza con el modelo económico y sube de nivel solo cuando el resultado se quede corto dos veces seguidas.

¿Qué es la soberanía de los datos y por qué importa al elegir un modelo?

Es el control sobre dónde viven tus datos, quién los procesa y quién los protege. Si manejas información regulada, la pregunta deja de ser cuál modelo es más inteligente y pasa a ser dónde se procesa tu información.

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