Mejor modelo de IA para analizar documentos y contratos
Leer contratos, PDFs y documentos largos, encontrar cláusulas y resumir puntos de atención. Aquí pesan el razonamiento en texto denso y una ventana de contexto grande. No reemplaza la revisión de un abogado.
Modelos sugeridos
Las fuentes del catálogo no tienen nota de lectura de contratos. GPQA Diamond se usa como referencia de razonamiento en texto técnico, y el filtro exige contexto largo.
1 Gemini 4 Argon Google
Por qué sirve: Tiene 96,4% en GPQA Diamond, preguntas técnicas que una búsqueda rápida no resuelve, y lee hasta 1.048.576 tokens de una vez, suficiente para un documento largo entero.
- GPQA Diamond: 96,4%, según Epoch AI, versión más reciente consultada?qué es
- Precio: US$ 2,00 de entrada y US$ 10,00 de salida por 1M tokens precio promocional (fuente: Google, página oficial; precio promocional vigente en la página; Google anuncia que este valor va a subir)?
- Costo estimado (mira el bloque Cómo calculamos): alrededor de US$ 0,053 (estimación)
- Pesos: Cerrado?
- Alternativa: Kimi K3.1 Pro, con pesos abiertos, 94,2% en GPQA Diamond
2 GPT-6 Astra OpenAI
Por qué sirve: Tiene 95,8% en GPQA Diamond, preguntas técnicas que una búsqueda rápida no resuelve, y lee hasta 1.050.000 tokens de una vez, suficiente para un documento largo entero.
- GPQA Diamond: 95,8%, según Epoch AI, versión más reciente consultada?
- Precio: US$ 10,00 de entrada y US$ 50,00 de salida por 1M tokens (fuente: OpenAI, página oficial)?
- Costo estimado (mira el bloque Cómo calculamos): alrededor de US$ 0,27 (estimación)
- Pesos: Cerrado?
- Alternativa: Kimi K3.1 Pro, con pesos abiertos, 94,2% en GPQA Diamond
3 Claude Sonnet 5.5 Anthropic
Por qué sirve: Tiene 95,6% en GPQA Diamond, preguntas técnicas que una búsqueda rápida no resuelve, y lee hasta 1.000.000 tokens de una vez, suficiente para un documento largo entero.
- GPQA Diamond: 95,6%, según Epoch AI, versión más reciente consultada?
- Precio: US$ 2,00 de entrada y US$ 10,00 de salida por 1M tokens (fuente: Anthropic, página oficial)?
- Costo estimado (mira el bloque Cómo calculamos): alrededor de US$ 0,053 (estimación)
- Pesos: Cerrado?
- Alternativa: Kimi K3.1 Pro, con pesos abiertos, 94,2% en GPQA Diamond
4 GPT-6.1 Sol OpenAI
Por qué sirve: Tiene 95,4% en GPQA Diamond, preguntas técnicas que una búsqueda rápida no resuelve, y lee hasta 1.050.000 tokens de una vez, suficiente para un documento largo entero.
- GPQA Diamond: 95,4%, según Epoch AI, versión más reciente consultada?
- Precio: US$ 2,00 de entrada y US$ 10,00 de salida por 1M tokens (fuente: OpenAI, página oficial)?
- Costo estimado (mira el bloque Cómo calculamos): alrededor de US$ 0,053 (estimación)
- Pesos: Cerrado?
- Alternativa: Kimi K3.1 Pro, con pesos abiertos, 94,2% en GPQA Diamond
Orden: mayor nota en GPQA Diamond entre los modelos de analizar documentos y contratos, una versión por línea de modelos, con contexto de al menos 200.000 tokens.
Cómo calculamos
Ajusta los números y el costo de cada modelo de la página se recalcula al instante. Sin JavaScript, valen los valores predeterminados de abajo.
Entrada = páginas × palabras por página ÷ 0,75. Salida = palabras del análisis ÷ 0,75.
Con estos números: unos 20.000 tokens de entrada y 1.333 de salida (estimación).
Conversión usada: 1 token equivale a unos 4 caracteres o 0,75 palabras, regla aproximada de OpenAI para textos en inglés. En otros idiomas la cuenta puede variar. Fuente de la conversión: OpenAI, Understanding and counting tokens
Los campos marcados como supuesto son suposiciones nuestras, sin fuente. Ajústalos a tu caso.
Costo de cada modelo = tokens de entrada × precio de entrada + tokens de salida × precio de salida, con precios por 1M tokens. Los modelos que razonan antes de responder pueden gastar muchos más tokens de salida. Es una cuenta de referencia y no cambia el orden de la lista.
Otros modelos de pago evaluados
Modelos de pago de referencia de los principales laboratorios. Quedan fuera de la lista de arriba por nota menor, por no tener nota en esta métrica o por no pasar el filtro del caso. El precio viene de la página oficial de la empresa cuando la publica.
| Modelo | Nota en esta métrica | Precio y fuente | Costo estimado |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna OpenAI | 90,5% | US$ 0,10 de entrada y US$ 0,50 de salida por 1M tokens (fuente: OpenAI, página oficial) | alrededor de US$ 0,0027 (estimación) |
| Claude Fable 5.2 Anthropic | 93,9% | US$ 8,00 de entrada y US$ 40,00 de salida por 1M tokens (fuente: Anthropic, página oficial) | alrededor de US$ 0,21 (estimación) |
| Claude Opus 5.5 Anthropic | 90,6% | US$ 4,00 de entrada y US$ 20,00 de salida por 1M tokens (fuente: Anthropic, página oficial) | alrededor de US$ 0,11 (estimación) |
| Claude Haiku 5.5 Anthropic | 89,6% | US$ 0,10 de entrada y US$ 0,50 de salida por 1M tokens (fuente: Anthropic, página oficial; hasta 100 mil tokens de prompt) | alrededor de US$ 0,0027 (estimación) |
| Gemini 3.8 Flash Google | 95,4% | US$ 0,75 de entrada y US$ 3,75 de salida por 1M tokens precio promocional (fuente: Google, página oficial; precio promocional vigente en la página; Google anuncia que este valor va a subir) | alrededor de US$ 0,02 (estimación) |
| Grok 4.7 xAI | 92,7% | US$ 2,00 de entrada y US$ 6,00 de salida por 1M tokens (fuente: xAI, página oficial) | alrededor de US$ 0,048 (estimación) |
| Mistral Large 4 Mistral AI | 90,2% | US$ 0,50 de entrada y US$ 1,50 de salida por 1M tokens (fuente: Mistral AI, página oficial; valor que la página oficial da para Mistral Large, sin indicar la versión) | alrededor de US$ 0,012 (estimación) |
| Mistral Medium 3.5 Mistral AI | sin nota en esta métrica | US$ 1,50 de entrada y US$ 7,50 de salida por 1M tokens (fuente: OpenRouter; no se pudo leer el precio en la página oficial, porque la tabla se arma automáticamente; queda la referencia de OpenRouter) | alrededor de US$ 0,04 (estimación) |
| Command A Cohere | sin nota en esta métrica | US$ 2,50 de entrada y US$ 10,00 de salida por 1M tokens (fuente: OpenRouter; la página oficial de Cohere no publica el precio de este modelo; queda la referencia de OpenRouter) | alrededor de US$ 0,063 (estimación) |
| Command A+ Cohere | sin nota en esta métrica | US$ 0,30 de entrada y US$ 1,50 de salida por 1M tokens (fuente: OpenRouter; la página oficial de Cohere no publica el precio de este modelo; queda la referencia de OpenRouter) | alrededor de US$ 0,008 (estimación) |
| Nova Premier 1.0 Amazon | sin nota en esta métrica | US$ 2,50 de entrada y US$ 12,50 de salida por 1M tokens (fuente: Amazon, página oficial; región us-east-1, lista oficial de precios de AWS) | alrededor de US$ 0,067 (estimación) |
| Nova 2 Lite Amazon | sin nota en esta métrica | US$ 0,33 de entrada y US$ 2,75 de salida por 1M tokens (fuente: Amazon, página oficial; región us-east-1, lista oficial de precios de AWS) | alrededor de US$ 0,01 (estimación) |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor modelo de IA para analizar documentos y contratos?
Según la regla de esta página, la lista empieza con Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol. Orden: mayor nota en GPQA Diamond entre los modelos de analizar documentos y contratos, una versión por línea de modelos, con contexto de al menos 200.000 tokens.
¿Cuánto cuesta analizar documentos y contratos con IA?
Con los valores predeterminados del bloque Cómo calculamos, la estimación va de US$ 0,053 a US$ 0,27 entre los modelos de la lista con precio publicado. Es solo una estimación y puedes ajustar los números en la página.
¿Hay una opción con pesos abiertos para analizar documentos y contratos?
Entre los modelos de esta lista, no. En las fuentes del catálogo, ningún modelo de pesos abiertos tiene nota para este caso.
¿Esta página usa IA para recomendar?
No. La recomendación sale de reglas fijas sobre datos públicos de Epoch AI, OpenRouter, Hugging Face y las páginas oficiales de precios de cada empresa, en la versión más reciente consultada. El texto escrito solo se compara con palabras clave.
Términos usados en esta página
Casos de uso con página propia
Páginas oficiales de precios consultadas
Fuentes
- Epoch AI, CC BY 4.0, versión más reciente consultada.
- OpenRouter Benchmarks, CC BY 4.0, versión más reciente consultada.
- OpenRouter, dados públicos da API; exports de benchmarks e rankings em CC BY 4.0, versión más reciente consultada.
- Hugging Face Hub, metadados públicos do Hub; licença de cada modelo no repositório, versión más reciente consultada.
Las fechas vienen de las fuentes: entrada en OpenRouter o creación del repositorio en Hugging Face, que pueden no coincidir con el lanzamiento oficial. Familia y versión se agruparon por regla a partir del nombre.