Mejor LLM para RAG en 2026

Los pipelines de RAG hacen pasar grandes cantidades de contexto recuperado por el modelo en cada llamada, así que la ventana de contexto y el precio de entrada importan tanto como la calidad pura. Esta clasificación favorece modelos con ventanas de contexto amplias y bajos costos de entrada, la combinación que mantiene el RAG con muchos documentos preciso y asequible a gran escala.

Modelos recomendados

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Cómo los clasificamos

Las recomendaciones combinan datos del catálogo, referencias de evaluación disponibles y estimaciones de calidad, coste, velocidad y adecuación a la tarea. La velocidad es estimada, no una latencia medida. Prueba los candidatos con tu propia tarea.

Preguntas relacionadas

Preguntas frecuentes

¿Cómo elige los modelos el Buscador de modelos?+

Puntúa cada modelo vigente de Ofox en cuatro ejes (calidad, costo, velocidad y adecuación a tu caso de uso) y luego los pondera según la prioridad que elijas. La calidad refleja el nivel y las capacidades del modelo, el costo usa el precio real por token y la adecuación mide si un modelo está optimizado para tu tarea (programación, visión, contexto largo, etc.).

¿Es gratis? ¿Necesito una cuenta?+

Sí, es completamente gratis y se ejecuta en tu navegador: no hace falta registrarse ni usar una API Key para obtener recomendaciones. Solo necesitas una cuenta de Ofox cuando estés listo para llamar a un modelo de verdad.

¿Son modelos reales y actualizados?+

Cada recomendación proviene del catálogo en vivo de Ofox, con más de 100 modelos que se actualizan constantemente. Los precios y las ventanas de contexto que se muestran se extraen directamente del catálogo.

¿Por qué el modelo más barato no siempre queda primero?+

A menos que elijas 'Menor costo', el buscador equilibra el precio frente a la calidad y la capacidad. Un modelo que cuesta un poco más pero es mucho más capaz a menudo obtiene una puntuación más alta, igual que elegiría una persona.

¿Puedo usar los modelos recomendados con mi código actual?+

Sí. Cada modelo está disponible a través de un único endpoint compatible con OpenAI, Anthropic o Gemini. Cambia la URL base y la API Key, y tu SDK actual funciona sin modificaciones.