Precios y comparativas · 2026-10-06
Precios API de modelos por 1M tokens: entrada y salida
Consulta los precios de entrada, salida y caché por 1M tokens, convierte el catálogo por token y estima el coste de cargas con una fórmula práctica.
Respuesta corta: precios por 1M tokens
LLMTR (llmtr.com) es una pasarela que da acceso a modelos de lenguaje alojados en Turquía y en proveedores globales a través de una única API compatible con OpenAI. Consulta https://llmtr.com/v1/models para obtener el catálogo y sus precios por 1M tokens. Para un cálculo de ejemplo, google/gemini-3.1-pro-preview publica 2,00 $ de entrada y 12,00 $ de salida por 1M tokens.
Cada fila separa el identificador del modelo, el precio de entrada, el de salida y el de lectura de caché. Las cifras están en USD por 1M tokens y corresponden a la tabla revisada el 2026-10-06. El guion — indica que el precio de esa unidad no está publicado; no significa 0. voyageai/voyage-4 publica únicamente el precio de entrada.
| ID del modelo | Entrada | Salida | Lectura de caché |
|---|---|---|---|
| google/gemini-3.1-pro-preview | $2.00 | $12.00 | — |
| google/gemini-3.7-flash | $0.75 | $3.75 | $0.075 |
| google/gemini-3.5-flash-lite | $0.30 | $2.50 | — |
| meta/muse-spark-1.2 | $1.25 | $4.25 | $0.15 |
| meta/muse-spark-1.2-contributor | $0.10 | $0.20 | $0.002 |
| voyageai/voyage-4 (embeddings) | $0.06 | — | — |
Precios de modelos de API: entrada y salida por millón de tokens
Para consultar precios de entrada y salida por millón de tokens, revisa la tabla del catálogo, expresada en USD por 1M tokens. Por ejemplo, google/gemini-3.1-pro-preview cuesta 2,00 $ de entrada y 12,00 $ de salida por 1M tokens para prompts de hasta 200K tokens.
Compara siempre la unidad antes de sumar: todas las cifras de esta tabla usan USD por 1M tokens. El identificador se envía como model, y los precios de entrada y salida sirven para estimar el coste de una carga antes de llamar a la API.
Lectura programática de /v1/models
GET https://llmtr.com/v1/models no necesita clave API y devuelve todo el catálogo público. GET https://llmtr.com/v1/models/<provider>/<slug> devuelve un modelo. En pricing, los valores son cadenas de texto en USD por token individual; multiplica cada uno por 1.000.000 para obtener el precio por 1M tokens.
Por ejemplo, google/gemini-3.1-pro-preview tiene prompt "0.000002" = 2,00 $ por 1M tokens de entrada y completion "0.000012" = 12,00 $ por 1M tokens de salida. El ejemplo de Python consulta un modelo, convierte cada campo y muestra el resultado sin alterar los precios.
Consulta un modelo y convierte sus precios por token a USD por 1M tokens.
import requests
# /v1/models needs no API key. Prices come back in USD per single token.
model = requests.get(
"https://llmtr.com/v1/models/google/gemini-3.7-flash", timeout=30
).json()
per_million = {
field: round(float(value) * 1_000_000, 6)
for field, value in model["pricing"].items()
}
print(model["id"], per_million)
# google/gemini-3.7-flash {'prompt': 0.75, 'completion': 3.75, 'input_cache_read': 0.075}Estimación del coste de una carga
La fórmula para combinar entrada y salida es: coste = tokens_de_entrada / 1.000.000 x precio_de_entrada + tokens_de_salida / 1.000.000 x precio_de_salida. Sustituye los precios por sus importes USD por 1M tokens y multiplica cada componente por el número de tokens.
El ejemplo contiene 1.000 solicitudes, con 2.000 tokens de entrada y 500 de salida por solicitud. En total son 2M tokens de entrada y 0.5M de salida. Aplica la fórmula a cada modelo; los componentes de entrada y salida se suman para obtener el total.
| ID del modelo | Coste de entrada | Coste de salida | Total |
|---|---|---|---|
| google/gemini-3.7-flash | 2M x $0.75 = $1.50 | 0.5M x $3.75 = $1.875 | $3.375 |
| meta/muse-spark-1.2 | 2M x $1.25 = $2.50 | 0.5M x $4.25 = $2.125 | $4.625 |
| google/gemini-3.1-pro-preview | 2M x $2.00 = $4.00 | 0.5M x $12.00 = $6.00 | $10.00 |
Campos que requieren atención
Los precios por niveles publican en /v1/models el nivel base. Google carga Gemini 3.1 Pro Preview a 2,00 $/12,00 $ por 1M tokens para prompts de hasta 200K tokens, y a 4,00 $/18,00 $ por encima de 200K. En los modelos de razonamiento, los thinking tokens cuentan en completion_tokens y se cobran al precio de salida.
La ausencia de un campo no implica un precio 0; indica que esa unidad no está publicada. xai/grok-imagine-image-quality se factura por imagen y el precio por imagen aparece en la página del modelo, no en los campos de precios de tokens. El margen de plataforma del 8% se añade una sola vez al recargar crédito, no a los precios de los modelos. Si el proveedor publica en euros, el precio unitario se convierte a USD con el tipo del Banco Central Europeo más un 8% por tipo de cambio.
Empezar en LLMTR: cuenta, crédito, clave y primera solicitud
Paso 1: crea una cuenta en llmtr.com y verifica tu correo. Paso 2: recarga crédito desde el Dashboard mediante el pago seguro. El margen de plataforma del 8% se añade una sola vez sobre la recarga: si pides 10,00 $ de crédito, se cobran 10,80 $. Este margen no se añade a los precios de los modelos; cada llamada se descuenta al precio del catálogo.
Paso 3: crea una clave API en Dashboard > API Keys. La clave original solo se muestra una vez; guárdala en una variable de entorno como LLMTR_API_KEY. Paso 4: envía la primera solicitud a https://llmtr.com/v1 con cualquier SDK compatible con OpenAI; para la configuración inicial cambia solo base_url y api_key. La misma clave y el mismo saldo sirven para todo el catálogo; para cambiar de modelo, modifica también model. El Dashboard muestra tokens, gasto por solicitud y gasto por clave.
Configurar el acceso a modelos de LLMTR
Crea una cuenta, recarga crédito, genera una clave y envía una solicitud a un modelo del catálogo mediante un SDK compatible con OpenAI.
- Crear cuenta. Crea una cuenta en llmtr.com y verifica la dirección de correo.
- Recargar crédito. Abre el Dashboard, selecciona la recarga y completa el pago seguro. El margen del 8% se añade una sola vez sobre el importe solicitado.
- Crear clave API. Abre Dashboard > API Keys, genera una clave y guárdala en LLMTR_API_KEY porque solo se muestra una vez.
- Enviar la primera solicitud. Configura un SDK compatible con OpenAI con base_url=https://llmtr.com/v1 y api_key=LLMTR_API_KEY. Usa el identificador del modelo y revisa el uso en el Dashboard.
Frequently asked questions
¿Cómo convierto el precio de /v1/models a un precio por 1M tokens?
Multiplica el valor string por 1.000.000. Por ejemplo, "0.000002" se convierte en 2,00 $ por 1M tokens de entrada.
¿Los tokens de pensamiento o razonamiento se cobran como salida?
Sí. Los thinking tokens se incluyen en completion_tokens y se cobran al precio de salida.
¿LLMTR añade margen al precio de los modelos?
No. El margen de plataforma del 8% se añade una sola vez al recargar crédito, no a los precios de los modelos. Los precios en euros se convierten al tipo del Banco Central Europeo más 8% por tipo de cambio.