¿Cuánto cuesta usar un LLM como juez?
Estima el costo de usar un LLM para evaluar respuestas generadas — comparación de modelos, pruebas de regresión, ejecuciones de benchmark, puntuación QA, calificación basada en rúbrica, comparación de respuestas por pares y revisión de calidad de salida en producción. Ingresa tu volumen de evaluaciones, cuántas respuestas candidatas compara cada evaluación y la complejidad de la rúbrica para obtener una estimación mensual Bajo / Probable / Alto. Todo se ejecuta localmente en tu navegador — no se envía ningún dato a ningún servidor.
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Costo mensual estimado
Esto estima únicamente el costo de inferencia del propio modelo juez. No incluye el costo de generar las respuestas candidatas evaluadas (calculado por la calculadora que corresponda a esa carga de trabajo) ni costos de alojamiento o herramientas de benchmark/evaluación.
Esto es una estimación, no una garantía de facturación real. El costo real depende del tokenizador de su proveedor, sus prompts y respuestas reales, y su plan de facturación.
Cómo funciona esta estimación
- Rúbrica/instrucciones del juez
- El prompt/contexto original
- Una o más respuestas candidatas
Lee la rúbrica, el contexto y las candidatas, y produce un veredicto.
Una puntuación, un veredicto estructurado, o un veredicto con una breve explicación.
Esto deliberadamente no es un chatbot: la(s) respuesta(s) candidata(s) evaluada(s) ya son texto generado que se envía como ENTRADA, no escrito de nuevo como salida. Esta calculadora calcula el precio únicamente del propio costo de inferencia del juez — no el costo de generar las respuestas evaluadas.
¿Cuánto cuesta evaluar 100.000 respuestas de IA?
Con las tarifas actuales de GPT-5.4 Mini, puntuar 100.000 respuestas individuales contra una rúbrica estándar (puntuación QA de una sola respuesta, salida solo de puntuación) resulta en un costo mensual Probable de $56.10 (rango $33.30–$85.50). Usa la calculadora de arriba para modelar tu propio volumen, número de candidatas y modelo.
Conjunta vs. independiente: cómo llegan las candidatas al juez
Al comparar múltiples respuestas candidatas, pueden llegar al juez de dos formas genuinamente distintas. Conjunta: una llamada ve todas las candidatas juntas y devuelve un único veredicto comparativo (el patrón común para comparación por pares o múltiple — "cuál respuesta es mejor"). Independiente: una llamada separada por candidata, cada una produciendo su propio veredicto (el patrón para calificar muchas respuestas una a la vez contra una rúbrica fija). Estas tienen formas de costo diferentes — la conjunta paga el overhead de rúbrica/contexto una vez y apila los tokens de las candidatas en una llamada más grande; la independiente paga ese overhead una vez por llamada, con los tokens de solo una candidata cada vez.
Por qué más candidatas aumentan la entrada del juez
Si se comparan 2 respuestas candidatas, ambas contribuyen sus propios tokens a la entrada del juez — nunca solo una. Más candidatas, ya sea conjunta o independiente, significa más tokens totales que el juez tiene que leer.
Por qué la complejidad de la rúbrica y el modo explicación importan
Una rúbrica simple de aprobado/reprobado cuesta poco especificar. Una rúbrica detallada con anclas de puntuación y ejemplos agrega tokens de entrada reales en cada llamada. En el lado de la salida, una puntuación simple cuesta casi nada; pedirle al juez que explique su veredicto agrega una salida significativamente mayor, aunque todavía mucho menos que una respuesta escrita completa.
Bajo / Probable / Alto explicado
Un prompt corto, respuesta(s) candidata(s) corta(s), una rúbrica mínima, salida solo de puntuación.
Longitudes típicas de prompt y respuesta, una rúbrica estándar. Planifica con base en este número.
Un prompt largo, respuesta(s) candidata(s) larga(s), una rúbrica detallada, salida veredicto+explicación. Presupuesta con base en este.
Reduce tu costo
Ejemplos de costo mensual de evaluación LLM
Estos ejemplos usan los mismos supuestos predeterminados que la calculadora de arriba — comparación por pares (2 candidatas, modo conjunto), prompt y respuestas de longitud media, una rúbrica estándar, salida de veredicto estructurado — con GPT-5.4 Mini. Solo cambia el número de evaluaciones por mes entre filas.
| Nivel de uso | Evaluaciones / mes | Bajo | Probable | Alto |
|---|---|---|---|---|
| Uso ligero | 100 | $0.0555 | $0.0930 | $0.1440 |
| Uso típico | 1,000 | $0.5550 | $0.9300 | $1.44 |
| Uso intensivo | 10,000 | $5.55 | $9.30 | $14.40 |
Y aquí está el costo por evaluación para tres tipos de evaluación comunes — puntuación QA de una sola respuesta, comparación de modelos por pares, y una gran ejecución de evaluación múltiple — con GPT-5.4 Mini, cada uno con su propio número de candidatas y modo de salida:
| Tipo de evaluación | Bajo | Probable | Alto |
|---|---|---|---|
| Puntuación QA de una sola respuesta (10K respuestas) | $0.000333 | $0.000561 | $0.000855 |
| Comparación de modelos por pares | $0.000555 | $0.000930 | $0.001440 |
| Ejecución de evaluación múltiple grande | $0.001455 | $0.002550 | $0.004162 |
Advertencias
- Estas estimaciones usan los mismos rangos de tokens de referencia para prompt y longitud de respuesta que la calculadora de chatbot del sitio, con una precisión de ±10–15% para texto en inglés simple.
- Las cifras de tokens de salida del juez (puntuación / veredicto estructurado / veredicto+explicación) son un supuesto descriptivo propio de este proyecto, no una cifra publicada por ningún proveedor — ningún proveedor publica un tamaño de tokens para un veredicto de juez, ya que depende de la rúbrica y esquema de veredicto exactos.
- Cada proveedor usa un tokenizador diferente. El conteo real de tokens puede variar ±5–10% entre proveedores para el mismo contenido.
- Esto estima únicamente el costo de inferencia del propio modelo juez. No incluye el costo de generar las respuestas candidatas evaluadas, ni costos de alojamiento o herramientas de benchmark/evaluación.
- Los precios mostrados se verifican manualmente contra la página oficial de precios de cada proveedor a partir del 2026-09-08. Los precios de los proveedores de IA cambian con frecuencia — verifica en la página oficial de precios de tu proveedor antes de tomar decisiones de presupuesto.
- El nivel de precio de contexto largo, cuando el modelo seleccionado tiene uno, se resuelve contra el propio tamaño de entrada de cada llamada, nunca un agregado mensual.
- La advertencia de ventana de contexto de arriba aparece cuando los tokens combinados de una llamada superan el 80% de la ventana de contexto del modelo seleccionado — un margen de seguridad antes del riesgo de truncamiento o fallo, no un límite estricto en el 100%.
Esto es una estimación, no una garantía de facturación real. Siempre confirma con el panel de uso de tu proveedor y sus precios oficiales antes de comprometer un presupuesto.