Qué modelo de IA elegir para tu empresa: Claude, GPT, Gemini o Muse

Qué modelo de IA elegir para una empresa depende menos de la marca que de la tarea: en octubre de 2026 los grandes proveedores tienen tres escalones parecidos (grande, intermedio y pequeño), y para la mayoría de tareas de una pyme basta el intermedio. Los de referencia son Claude Sonnet 5.5 y Opus 5.5 de Anthropic, GPT-6.1 Sol de OpenAI, Gemini 4 Argon de Google, Muse Spark 1.3 y Muse Wonder de Meta y Mistral Medium 3.5 de Mistral AI. Por API, un intermedio cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida en Anthropic, OpenAI y Google; lo que de verdad los separa para una empresa española es dónde se procesan los datos, si se usan para entrenar y cómo encajan con vuestros programas.

Los nombres, precios y fechas están comprobados el 25 de octubre de 2026 en la página oficial de cada fabricante. Los precios de API van en dólares y sin impuestos. Aquí van los modelos comerciales, los que se usan como servicio; los que se descargan, más abajo y en su propio artículo.

¿Qué modelos de IA comerciales hay en octubre de 2026?

En octubre de 2026 hay cinco proveedores con modelos de uso general que una pyme española puede contratar: Anthropic, OpenAI, Google, Meta y Mistral AI. Casi todos han renovado su gama entre septiembre y octubre.

• Anthropic. Claude Opus 5.5 salió el 22 de septiembre, Claude Sonnet 5.5 el 28 y Claude Haiku 5.5 el 7 de octubre, según las notas de versión de Claude. Por encima está Claude Fable 5.1 (1 de septiembre). Claude Mythos 5.1 es de acceso limitado a organizaciones verificadas.
• OpenAI. GPT-6 Astra salió el 3 de septiembre, GPT-6 Luna el 22 y GPT-6.1 Sol el 29, según el registro de cambios de la API de OpenAI.
• Google. Gemini 4 Argon es estable desde el 13 de octubre, según su ficha en Google Cloud. Debajo están Gemini 3.8 Flash y la familia Flash-Lite.
• Meta. Muse Spark 1.3 es su modelo general recomendado y Muse Wonder 1.0, anunciado el 12 de octubre, el más capaz, todavía en vista previa según la documentación de Meta Model API.
• Mistral AI. La empresa francesa ofrece por API Mistral Medium 3.5, Mistral Small 4 (Apache 2.0, de marzo de 2026) y Mistral Large 4, de pesos abiertos y en vista previa pública desde el 6 de octubre, según sus fichas.

Ojo con los nombres: en Anthropic el más capaz es Fable 5.1, por encima de Opus 5.5; en OpenAI, Astra está por encima de Sol y Luna es el pequeño. Fíjate en el precio y en la descripción del fabricante, no en el nombre.

Tabla comparativa: precios oficiales por millón de tokens

Un token es un trozo de palabra. Por API se paga por separado lo que envías (entrada) y lo que el modelo escribe (salida), que siempre es más caro. Precios estándar a 25 de octubre de 2026, en dólares y sin impuestos:

Modelo	Proveedor	Entrada	Salida
Claude Fable 5.1	Anthropic	10 $	50 $
Claude Opus 5.5	Anthropic	4 $	20 $
Claude Sonnet 5.5	Anthropic	2 $	10 $
Claude Haiku 5.5	Anthropic	0,10 $ (0,50 $ si pasa de 100.000 tokens)	0,50 $ (2,50 $)
GPT-6 Astra	OpenAI	10 $	50 $
GPT-6.1 Sol	OpenAI	2 $	10 $
GPT-6 Luna	OpenAI	0,10 $	0,50 $
Gemini 4 Argon	Google	2 $; 4 $ desde el 1 dic	10 $; 20 $ desde el 1 dic
Gemini 3.8 Flash	Google	0,75 $; 1,50 $ desde 2027	3,75 $; 7,50 $ desde 2027
Muse Wonder 1.0	Meta	4 $	20 $
Muse Spark 1.3	Meta	1,25 $	4,25 $
Mistral Medium 3.5	Mistral AI	1,50 $	7,50 $
Mistral Small 4	Mistral AI	0,15 $	0,60 $

Fuentes: precios de la API de Claude, de OpenAI, de Gemini, de Meta Model API y de Mistral. Casi todos rebajan la entrada repetida (caché), y Anthropic, OpenAI y Mistral cobran la mitad por lotes que no corren prisa.

Además, cada fabricante cuenta los tokens a su manera. En su página de precios, Anthropic indica que sus modelos desde la versión 4.7 generan aproximadamente un 30 % más de tokens para el mismo texto. Dos modelos con el mismo precio por millón no cuestan lo mismo por documento: lo que vale es la factura de una prueba con tus textos.

Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5 y Haiku 5.5: la gama de Anthropic

Anthropic tiene cuatro modelos generales, todos con un millón de tokens de contexto. Según su página de modelos, Fable 5.1 es para razonamiento exigente y trabajo agéntico largo; Opus 5.5, para programación agéntica y trabajo de conocimiento, y es el que recomienda probar primero; Sonnet 5.5 equilibra velocidad e inteligencia a mitad de precio que Opus, y Haiku 5.5 es para mucho volumen: clasificar, extraer datos o repartir peticiones.

Se pueden usar en la API de Anthropic, en Amazon Bedrock, en Google Cloud y en Microsoft Foundry, y la empresa ofrece sus productos en España según su lista de países. En su propia API solo se elige entre procesamiento global o solo en Estados Unidos (con un 10 % de recargo), según su documentación de residencia de datos; para fijar otra región hay que ir a los puntos regionales de Bedrock o Google Cloud, con un 10 % de recargo sobre los globales.

GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra y GPT-6 Luna: la gama de OpenAI

OpenAI tiene tres modelos principales, todos con 1,05 millones de tokens de contexto, herramientas, búsqueda web y control del ordenador. Su página de modelos describe GPT-6 Astra como «nuestro modelo más capaz para el trabajo más exigente» (el que recomienda para empezar), GPT-6.1 Sol como «rendimiento cercano a Astra para trabajo complejo a menor coste» y GPT-6 Luna como el más eficiente para tareas acotadas y de mucho volumen.

España figura en la lista de países de la API de OpenAI. Para que los datos se queden en Europa, la guía de OpenAI sobre los datos en la API recoge una región «Europa (EEE + Suiza)» con almacenamiento y procesamiento allí, previa aprobación y una adenda de retención; según su página de precios, lleva un 10 % de recargo en los modelos publicados desde marzo de 2026.

Gemini 4 Argon y Gemini 3.8 Flash: la gama de Google

Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento principal de Google, con un millón de tokens de contexto. Debajo, la página de modelos de Gemini sitúa Gemini 3.8 Flash para programación, agentes y flujos de empresa, y las versiones Flash-Lite para mucho volumen.

Lo importante para presupuestar: según su página de precios, Gemini 4 Argon cuesta 2 y 10 dólares hasta el 30 de noviembre de 2026 y pasa a 4 y 20 desde el 1 de diciembre. Gemini 3.8 Flash dobla su precio el 1 de enero de 2027. Si haces números hoy, hazlos con el precio de después.

La API de Gemini funciona en España, y en Google Cloud el modelo está disponible en la multirregión de la Unión Europea, la opción si quieres que el procesamiento se quede en la UE. Gemini 4 Argon no está en el nivel gratuito.

Muse Spark 1.3 y Muse Wonder: los modelos de Meta por API

Meta vende acceso a sus modelos Muse a través de Meta Model API, disponible de forma general a nivel global según su resumen de Meta Connect de septiembre de 2026. Muse Spark 1.3 es la versión recomendada para trabajos nuevos, a 1,25 y 4,25 dólares. Muse Wonder 1.0 es, según el anuncio de Meta del 12 de octubre, su modelo más capaz, pensado para agentes, programación y control del ordenador, a 4 y 20 dólares.

Dos cosas a mirar. Según su página de precios y límites, Muse Spark tiene un modo «contributor» con descuento (0,10 dólares de entrada en la versión 1.3) a cambio de permiso para usar tu contenido para entrenar futuros modelos de Meta; para datos de clientes, el modo estándar. Y Meta no publica lista de países: su centro de ayuda dice que la API está disponible «en la mayoría de países y territorios» donde está Meta AI y se admite la facturación. No hemos podido confirmar en una página oficial que incluya España ni dónde se procesan los datos; compruébalo al darte de alta.

Mistral Medium 3.5: la opción con sede en Europa

Mistral AI es el único de los cinco con sede en la Unión Europea. Su modelo general de pago, Mistral Medium 3.5, está disponible desde el 28 de abril de 2026 con 256.000 tokens de contexto, a 1,50 y 7,50 dólares, y según su ficha también se publica con pesos abiertos.

La página de inferencia de Mistral indica que las peticiones se pueden procesar en la UE con un punto regional, con un 10 % de recargo, y que los datos enviados por su API no se usan para entrenar.

¿Qué modelo sirve para cada tarea de una pyme?

Para la mayoría de tareas de una pyme sirve un modelo intermedio; los grandes compensan en programación y agentes largos, y los pequeños, en tareas repetitivas de mucho volumen. La tabla orienta según cómo describe cada fabricante sus modelos; no es una clasificación de calidad.

Tarea	Escalón que suele bastar	Ejemplos	Qué mirar
Redacción (correos, fichas, ofertas)	Intermedio	Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon, Mistral Medium 3.5	Español de España y tu tono
Atención al cliente por escrito	Pequeño o intermedio	Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3	Velocidad y que se ciña a tu información
Clasificar correos, extraer datos de facturas	Pequeño	Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Gemini Flash-Lite, Mistral Small 4	Errores en campos concretos
Analizar documentos largos	Intermedio o grande	Sonnet 5.5, Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Gemini 4 Argon	Que cite dónde lo dice el documento
Programación	Grande o intermedio	Opus 5.5, Fable 5.1, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol	Encaje con vuestras herramientas
Agentes de varios pasos	Grande o intermedio	Opus 5.5, GPT-6 Astra, Gemini 4 Argon, Muse Wonder	Uso fiable de herramientas

La atención al cliente casi nunca pide el modelo más grande, sino que conteste solo con la información de la empresa (lo vemos en chatbot con IA para empresas y, por teléfono, en agentes de voz con IA). Extraer datos funciona con modelos pequeños si el documento es legible, como en automatizar facturas de proveedor. Y en los agentes se nota más el escalón, porque un error en el tercer paso se arrastra hasta el final; es lo que montamos en agentes de IA para empresas, donde se puede cambiar de modelo sin rehacer el agente.

Para que el modelo lea bien contratos y albaranes en papel, primero hay que digitalizarlos limpios y a doble cara.

¿Cuánto cuesta de verdad una tarea? Un ejemplo con números

Una tarea de oficina típica cuesta céntimos al mes con un modelo pequeño y unas decenas de dólares con uno grande. Ejemplo hipotético: una tienda en línea recibe 1.000 correos al mes y quiere un borrador de respuesta para cada uno. Cada petición lleva unos 2.000 tokens de entrada (correo, instrucciones e información de la tienda) y 500 de salida: al mes, 2 millones de entrada y medio millón de salida.

Modelo	Cálculo	Coste al mes
Claude Haiku 5.5 / GPT-6 Luna	2 × 0,10 + 0,5 × 0,50	0,45 $
Mistral Small 4	2 × 0,15 + 0,5 × 0,60	0,60 $
Gemini 3.8 Flash (hasta el 31 dic)	2 × 0,75 + 0,5 × 3,75	3,38 $
Muse Spark 1.3	2 × 1,25 + 0,5 × 4,25	4,63 $
Mistral Medium 3.5	2 × 1,50 + 0,5 × 7,50	6,75 $
Sonnet 5.5 / GPT-6.1 Sol / Gemini 4 Argon (hasta el 30 nov)	2 × 2 + 0,5 × 10	9 $
Opus 5.5 / Muse Wonder / Gemini 4 Argon (desde el 1 dic)	2 × 4 + 0,5 × 20	18 $
Fable 5.1 / GPT-6 Astra	2 × 10 + 0,5 × 50	45 $

Es un cálculo propio con los precios oficiales, sin caché ni lotes. Tres matices lo cambian:

• La caché abarata la parte que se repite en cada petición, como las instrucciones.
• El razonamiento puede sumar salida: los modelos que «piensan» antes de contestar pueden generar más tokens de los que ves. Mide con la factura de una prueba.
• El modelo es la parte pequeña. Pesa más montarlo, conectarlo a vuestros programas y revisar lo que hace; el conjunto está en cuánto cuesta implantar inteligencia artificial en una empresa.

Otro ejemplo hipotético: un contrato de 100 páginas son, como orden de magnitud, unos 60.000 tokens de entrada y 2.000 de salida. Con Sonnet 5.5 o GPT-6.1 Sol salen unos 0,14 dólares por contrato; con Opus 5.5, unos 0,28. Lo caro no es el modelo, sino revisar que el resumen sea correcto.

¿Suscripción o API? Los planes de empresa

La suscripción es para que tu equipo use el asistente en el navegador o la aplicación; la API, para conectar el modelo a tus programas. Lo normal en una pyme es empezar con una suscripción de equipo y pasar a la API cuando hay un proceso concreto que automatizar.

Plan	Precio por usuario y mes	Mínimo	¿Entrena con tus datos?
Claude Team estándar	25 $ (20 $ anual)	2 usuarios	No, por defecto
Claude Team premium	125 $ (100 $ anual)	2 usuarios	No, por defecto
ChatGPT Business	25 $ (20 $ anual)	2 usuarios	No, por defecto
Google Workspace Starter / Standard / Plus	6,80 € / 13,60 € / 21,10 € (pago mensual)	No indicado	No, salvo permiso de la empresa
Mistral Team	24,99 $ sin impuestos	No indicado	Lo desactiva el administrador

Fuentes: planes de Claude, planes de ChatGPT, precios de Google Workspace (que mostraba además una promoción los tres primeros meses; Gemini va en Gmail desde Starter y en Docs y Meet desde Standard) y precios de Mistral.

¿Usan tus datos para entrenar? Privacidad en los planes de empresa

En los planes de empresa y en las API de pago de los cinco proveedores, tus datos no se usan para entrenar por defecto; en los planes personales y en algunos niveles gratuitos, sí pueden usarse salvo que lo desactives. Es la diferencia más importante entre un plan personal y uno de empresa:

• Anthropic. Su centro de privacidad dice que por defecto no entrena con las entradas ni las salidas de sus productos comerciales. En su página de planes, Free, Pro y Max figuran como «Opt-out»: se entrena salvo que lo desactives.
• OpenAI. Lo enviado a la API no se usa para entrenar salvo que lo aceptes, y en Business no se entrena con los datos de la empresa por defecto.
• Google. Según el centro de privacidad de la IA de Google Workspace, no usa los datos del cliente para entrenar sin su permiso previo. En la API de Gemini, el nivel gratuito sí puede usarse para mejorar sus productos; el de pago, no.
• Meta y Mistral AI. En la tabla de precios de Meta Model API, Muse Spark estándar figura como no usado para mejorar sus productos (el modo contributor, sí), y Mistral indica que su API no entrena con tus datos.

Que no entrenen no lo resuelve todo. Cuando un proveedor trata datos personales de tus clientes por cuenta de tu empresa, el artículo 28 del Reglamento General de Protección de Datos exige un contrato de encargado del tratamiento; los proveedores grandes suelen ofrecer uno estándar, y la guía de la AEPD sobre contratos con encargados explica qué debe incluir. Si los datos se procesan fuera del Espacio Económico Europeo, se aplican además las transferencias internacionales del capítulo V del mismo Reglamento (artículos 44 a 49), y por eso importan las opciones de procesamiento en la UE de cada proveedor.

Qué datos pueden ir a cada herramienta y con qué plan conviene dejarlo por escrito en una política de uso de IA en la empresa. Esto es información general; para tu caso concreto, consulta con un profesional (tu asesoría, un abogado o tu delegado de protección de datos).

Una cuenta de empresa con los documentos de todo el equipo merece protección extra: el INCIBE recomienda el doble factor de autenticación en los accesos a servicios críticos, y una llave física es una forma cómoda de ponerlo en la cuenta de administrador.

¿Cuándo compensa un modelo abierto en lugar de uno comercial?

Un modelo abierto compensa con volumen constante de tareas acotadas, datos que no deben salir de la empresa y alguien que mantenga el sistema; para un uso esporádico o variado, un modelo comercial suele ser más simple. La frontera se ha difuminado: Mistral publica con pesos abiertos modelos que también vende por API, y Meta tiene versiones abiertas de su familia Muse.

Cuáles hay, cuánta memoria piden y con qué se ejecutan está en modelos de IA de pesos abiertos, y dónde acaban los datos en cada caso, en IA local frente a la nube.

Cuándo no compensa cambiar de modelo

Cambiar de modelo no compensa cuando lo que falla no es el modelo: instrucciones poco claras, información desordenada o un proceso mal definido dan malos resultados con cualquiera.

• Datos desordenados. Un modelo más caro no adivina la tarifa que no está escrita: antes, prepara los datos de tu empresa.
• Si ya funciona. Un modelo nuevo no obliga a migrar: Anthropic, por ejemplo, indica en su página de retirada de modelos que la retirada de Sonnet 5.5 será, como pronto, el 28 de septiembre de 2027.
• Sin revisión. Todos estos modelos se equivocan e inventan datos a veces. Donde un error sale caro (precios, datos fiscales, respuestas legales), revisa una persona.
• Precios con fecha de fin. Elegir hoy por precio puede salir caro en diciembre.

Por dónde empezar: una prueba de dos semanas

Lo prudente es comparar dos o tres modelos intermedios con tus propias tareas durante dos semanas, con un plan de empresa que no entrene con tus datos y sin conectar todavía nada a tus programas.

1. Elige tres tareas repetidas: contestar un tipo de correo, resumir un tipo de documento, redactar una ficha.
2. Prepara veinte casos de cada una con la respuesta que daría tu equipo, sin datos personales innecesarios.
3. Pásalos por dos o tres modelos del mismo escalón y puntúa a ciegas.
4. Mira el coste en la factura de la prueba.
5. Automatiza una sola tarea y, cuando esté estable, la siguiente. Si es un proceso entre varios programas, lo vemos en automatización de procesos.

Para revisar respuestas de dos modelos a la vez, una segunda pantalla junto al portátil evita ir y venir entre ventanas.

Si quieres ver qué modelo encaja con tus tareas y cómo se conectaría con los programas que ya usáis, puedes contarnos cómo trabajáis y lo vemos en un diagnóstico gratuito de una hora, sin compromiso. Si prefieres empezar por lo general, en inteligencia artificial para empresas explicamos qué puede hacer la IA y qué no.