Modelos de razonamiento: thinking y chain-of-thought
Los modelos de reasoning gastan más tokens de pensamiento a cambio de menos errores en tareas duras. Ideal para math, planning multi-paso, code review profundo y agentes que no deben improvisar.
Modelos en esta colección
| Modelo | Tipo | Contexto | Precio |
|---|---|---|---|
 o3-mini (reasoning)OpenAI | Chat | 200k tokens | $1.1991/M in · $4.7963/M out |
 Grok 4.20 (reasoning)xAI | Chat | 1M tokens | $1.3626/M in · $2.7251/M out |
 Claude Fable 5Anthropic | Chat | 1M tokens | $10.9006/M in · $54.503/M out |
| Claude Opus 5Anthropic | Chat | 1M tokens | $5.4503/M in · $27.2515/M out |
 DeepSeek V4 ProDeepSeek | Chat | 1M tokens | $0.4742/M in · $0.9484/M out |
 Gemini 2.5 ProGoogle | Chat | 2M tokens | $1.3626/M in · $10.9006/M out |
| GPT-5.6 SolOpenAI | Chat | 400k tokens | $5.4503/M in · $32.7018/M out |
| Claude Sonnet 5Anthropic | Chat | 1M tokens | $3.2702/M in · $16.3509/M out |
Por qué estos modelos
o3-mini y Grok Reasoning están afinados a thinking; Opus/Fable y DeepSeek Pro para razonamiento agentic; Gemini Pro y GPT-5.6-sol como alternativas de alto techo.
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Consigue tu API keyPreguntas frecuentes
- ¿Por qué salen más caros?
- Suelen emitir tokens de razonamiento internos. Mides costo por tarea resuelta, no solo por token de respuesta final.
- ¿Cuándo NO usar reasoning?
- Clasificación simple, chat corto, extracción trivial: Flash/mini/Haiku. Reasoning brilla en problemas que fallan con un solo shot.
- ¿Sirve para código?
- Sí para bugs difíciles y diseño. Para autocomplete y refactors rápidos, mira Models for Coding.