FinOps
Prácticamente las mismas capacidades a la mitad de precio. Sol Vs. Fable
· 5 min read · Fabián Almenara
A día de hoy, los modelos que usamos en nuestro día a día son tan inteligentes que cualquiera hace un trabajo excelente. Pero no todo son capacidades. A veces es necesario entender otros parámetros que marquen la diferencia, como la velocidad o el coste. Por eso para mí, a día de hoy la gran diferencia entre Fable y Sol (Anthropic y OpenAI) es el coste por unidad de tarea.
Por fin OpenAI le ha puesto nombre a sus modelos (y el chiste no es lo importante)
Esta semana OpenAI ha lanzado la familia GPT-5.6 y lo primero que me ha hecho gracia es esto: por fin ha dejado de numerar sus modelos y les ha puesto nombre. Sol, Terra y Luna. Bienvenidos al club, chicos. Anthropic lleva años haciendo esto con Opus, Sonnet y Haiku.
Chascarrillo aparte, esto tiene su lógica. Cuando un modelo deja de ser una versión más de un producto técnico y pasa a ser el producto en sí, el nombre importa. Da igual si lo hacemos por marketing o por identidad de marca, el resultado es el mismo: dejamos de hablar de GPT-5.6-large y empezamos a hablar de Sol, como quien habla de un modelo de coche.
Cómo miro yo estas comparativas
Me gustan los análisis que hace artificialanalysis.ai de los modelos top de cada casa. Es una web que se ha convertido en referencia porque evalúa a todos los modelos con la misma vara de medir, en lugar de fiarte del benchmark que cada empresa decide publicar de sí misma.
Ahí se pueden comparar decenas de métricas, pero yo siempre acabo mirando tres:
Inteligencia (un índice compuesto de varios benchmarks)
Velocidad generando tokens
Coste por tarea
Para este ejercicio he cogido los tres modelos top del momento, uno de cada casa relevante: Kimi K3 (open source, de Moonshot), GPT-5.6 Sol (OpenAI) y Claude Fable 5 (Anthropic).
Los números
Inteligencia: Kimi 57, Sol 59, Fable 60.
Fíjate en la diferencia. Tres puntos entre el primero y el tercero. Ni tú ni yo vamos a notar eso en una conversación real ni en la mayoría de tareas del día a día. Aquí entra el eterno debate de si necesitamos siempre al modelo más listo de la clase para todo, pero de eso ya he hablado bastante en otros sitios y no es el tema de hoy.
Velocidad generando tokens: Kimi 37, Sol 63, Fable 69.
El open source va literalmente a la mitad de velocidad que los otros dos. Es el precio de no depender de la infraestructura propietaria de una empresa que ha invertido miles de millones en servir tokens rápido. Pero entre Sol y Fable, la diferencia tampoco es como para tomar una decisión solo por esto.
Coste por tarea: Kimi 0,95 dólares, Sol 1,04 dólares, Fable 2,75 dólares.
Aquí sí que hay sorpresa. Casi el triple de diferencia entre el más barato y el más caro, para una diferencia de inteligencia que apenas se nota y una diferencia de velocidad que tampoco es determinante.
Modelo Inteligencia Velocidad Coste por tarea Kimi K3 57 37 0,95 $ GPT-5.6 Sol 59 63 1,04 $ Claude Fable 5 60 69 2,75 $
La conclusión que me llevo
La próxima vez que tengas que elegir un modelo para tu producto o tu equipo, no mires solo el marcador de inteligencia. Mira el coste por tarea. La diferencia entre el mejor y el segundo mejor en inteligencia casi nunca se nota en el resultado final. La diferencia en la factura de fin de mes, sí.
La diferenciación, a día de hoy, no solo viene marcada por la inteligencia. Como se suele decir, hasta el más tonto hace relojes. Hay que empezar a mirar otros parámetros y, para mi, la gran diferenciación es sin duda el coste