llm-prices
Compara los precios de las API de LLM en 22 proveedores (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral y más): calcula costos, encuentra los modelos más baratos, 128 modelos cubiertos.
Documentación
llm-prices
Sitio web y blog · GitHub · Registro de cambios
Una CLI y biblioteca de Python sin dependencias para consultar y comparar costos de APIs de LLM en todos los principales proveedores.
$ llm-prices top 10 --in 10000 --out 2000
Top 10 cheapest: 10,000 input / 2,000 output tokens
# Model Provider Input Output Total
-------------------------------------------------------------------------------
1 llama-3.1-8b-nb Nebius $0.000200 $0.000120 $0.000320
2 nova-micro-br Bedrock $0.000350 $0.000280 $0.000630
3 llama-3.1-8b Groq $0.000500 $0.000160 $0.000660
4 gemini-1.5-flash-8b Google $0.000375 $0.000300 $0.000675
5 command-r7b Cohere $0.000375 $0.000300 $0.000675
...
$ llm-prices compare gpt-4o claude-sonnet-4-6 gemini-2.5-flash gpt-5-nano --in 10000 --out 2000
Comparison: 10,000 input tokens, 2,000 output tokens
Model Provider Input Output Total
------------------------------------------------------------------------
gpt-5-nano OpenAI $0.000500 $0.000800 $0.001300
gemini-2.5-flash Google $0.003000 $0.005000 $0.008000 (6.2x)
gpt-4o OpenAI $0.0250 $0.0200 $0.0450 (34.6x)
claude-sonnet-4-6 Anthropic $0.0300 $0.0300 $0.0600 (46.2x)
Cheapest: gpt-5-nano at $0.001300
Cubre 277 modelos de 47 proveedores: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Groq, Cohere, DeepSeek, xAI, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Cerebras, SambaNova, Amazon Bedrock, AI21 Labs, DeepInfra, Lambda AI, Novita AI, Nebius AI, Moonshot AI (Kimi K2), Hyperbolic, Crusoe, Qwen/Alibaba Cloud, Microsoft Azure, Inflection AI, NVIDIA NIM, NousResearch, ZhipuAI, MiniMax, IBM, ByteDance, Baidu, Xiaomi, Z.AI, Tencent, Arcee AI, InclusionAI, StepFun, Reka, Morph, Perceptron. No se requiere clave de API: los datos de precios están integrados y se actualizan con cada versión.
También disponible como servidor MCP: usa las herramientas de llm-prices directamente desde Claude, Cursor y otros asistentes de IA compatibles con MCP.
Instalación
pipx (recomendado: instala globalmente, sin necesidad de venv):
pipx install git+https://github.com/benbencodes/llm-prices
Homebrew (macOS/Linux):
brew tap benbencodes/tap
brew install llm-prices
pip (PyPI):
pip install llm-prices
Desde el código fuente:
git clone https://github.com/benbencodes/llm-prices
cd llm-prices
pip install -e .
Requiere Python 3.8+. Sin otras dependencias.
Uso
Listar todos los modelos
llm-prices list
llm-prices list --provider Anthropic
llm-prices list --search gemini --sort input
llm-prices list --json | jq '.[].model'
Exportar como tabla Markdown (para READMEs, documentación, PRs):
llm-prices list --provider OpenAI --sort input --markdown
| Model | Provider | Input/Mtok | Output/Mtok | Context | Notes |
|--------------|----------|------------|-------------|----------|---------------------------|
| gpt-4.1-nano | OpenAI | $0.1000 | $0.4000 | 1023k | Fastest, cheapest GPT-4.1 |
| gpt-4o-mini | OpenAI | $0.1500 | $0.6000 | 128k | Small, fast, cheap |
| gpt-4.1-mini | OpenAI | $0.4000 | $1.6000 | 1023k | 1M context, cost-efficient|
| gpt-4o | OpenAI | $2.5000 | $10.0000 | 128k | Latest multimodal flagship|
...
Exportar como CSV (para hojas de cálculo, bases de datos):
llm-prices list --csv > llm_prices.csv
Calcular el costo de una llamada específica
# 10,000 input tokens, 2,000 output tokens on GPT-4o
llm-prices calc gpt-4o --in 10000 --out 2000
# Model : gpt-4o (OpenAI)
# Tokens : 10,000 in / 2,000 out
# Rate : $2.5/Mtok in, $10.0/Mtok out
# Cost : $0.0250 in + $0.0200 out = $0.0450 total
Salida JSON para scripting:
llm-prices calc claude-sonnet-4-6 --in 5000 --out 1000 --json
Comparar modelos lado a lado
llm-prices compare gpt-4o claude-sonnet-4-6 gemini-2.5-pro qwen3-235b \
--in 5000 --out 1000 --markdown
<!-- 5,000 input / 1,000 output tokens. Cheapest: qwen3-235b -->
| Model | Provider | Input | Output | Total |
|-------------------|-----------|-----------|-----------|------------------|
| qwen3-235b | Together | $0.001000 | $0.000600 | $0.001600 |
| gemini-2.5-pro | Google | $0.006250 | $0.0100 | $0.0163 (10.2x) |
| gpt-4o | OpenAI | $0.0125 | $0.0100 | $0.0225 (14.1x) |
| claude-sonnet-4-6 | Anthropic | $0.0150 | $0.0150 | $0.0300 (18.8x) |
Encuentra los modelos más baratos para tu carga de trabajo
# Top 5 cheapest for 5k input / 1k output tokens
llm-prices top 5 --in 5000 --out 1000
Top 5 cheapest: 5,000 input / 1,000 output tokens
# Model Provider Input Output Total
----------------------------------------------------------------------
1 llama-3.1-8b Groq $0.000250 $0.000080 $0.000330
2 gemini-1.5-flash-8b Google $0.000188 $0.000150 $0.000338
3 command-r7b Cohere $0.000188 $0.000150 $0.000338
4 qwen3.5-9b Together $0.000500 $0.000150 $0.000650
5 gemini-1.5-flash Google $0.000375 $0.000300 $0.000675
Filtra a un solo proveedor u obtén una tabla Markdown:
llm-prices top 3 --provider Anthropic --in 2000 --out 800
llm-prices top 10 --in 5000 --out 1000 --markdown
¿Cuántas llamadas caben en un presupuesto?
# How many calls at 1k in / 500 out tokens fit in $1.00?
llm-prices budget 1.00 --in 1000 --out 500
# Filter to just Anthropic models
llm-prices budget 0.10 --provider Anthropic --in 5000 --out 2000
¿Qué hay de nuevo? Modelos agregados recientemente
# Show models added in recent releases
llm-prices new
# Filter to a specific version
llm-prices new --version v0.1.42
# Output as JSON
llm-prices new --json
Recently added models (v0.1.42, data: 2026-05-20)
v0.1.42 — 10 models
qwen3.6-flash Qwen $0.1875/$1.1250 1M Qwen3.6 Flash; 1M ctx; fast multimodal...
deepseek-v4-pro DeepSeek $0.4350/$0.8700 1M DeepSeek V4 Pro; 1.6T-param MoE flagship...
mistral-medium-3-5 Mistral $1.5000/$7.5000 262k Mistral Medium 3.5; dense 128B...
perceptron-mk1 Perceptron $0.1500/$1.5000 32k Perceptron Mk1; video+embodied AI VLM...
...
Uso como biblioteca de Python
from llm_prices import calculate_cost, MODELS
result = calculate_cost("gpt-4o", input_tokens=10_000, output_tokens=2_000)
print(f"Total: ${result['total_cost_usd']:.4f}")
for name, info in MODELS.items():
if info["provider"] == "Anthropic":
print(name, info["input_per_mtok"], info["output_per_mtok"])
Proveedores y cantidad de modelos
| Proveedor | Modelos | Notas |
|---|---|---|
| OpenAI | 13 | GPT-4o, GPT-4.1, o1, o3, o4 |
| Anthropic | 8 | Claude 4, 3.7, 3.5, 3 |
| 6 | Gemini 2.5, 2.0, 1.5 | |
| Together AI | 7 | Qwen3, Kimi K2, Llama, DeepSeek |
| Fireworks | 6 | DeepSeek V4 Pro, V3, Kimi, Llama |
| Groq | 9 | Llama 4, Llama 3.x, Kimi K2, Qwen3 32B, gpt-oss 120B/20B |
| Mistral | 12 | Large 3, Magistral Medium/Small (razonamiento), Medium 3, Small 3.2, Codestral, Devstral |
| Cohere | 3 | Command R+, R, R7B |
| Perplexity | 4 | Sonar, Sonar Pro, Reasoning, Deep Research |
| DeepSeek | 3 | chat (V3), V3.2, reasoner (R1) |
| xAI | 8 | Grok-4.3, Grok-4.20, Grok-4, Grok-4.1-fast, Grok-code-fast, Grok-3, Grok-3-mini, Grok-3-mini-fast |
| Cerebras | 3 | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 8B, Qwen3 32B: silicio ultrarrápido |
| SambaNova | 5 | Llama 4 Maverick, Llama 3.3 70B, DeepSeek-V3, MiniMax M2.5, Gemma 3 12B |
| Bedrock | 5 | Amazon Nova Micro/Lite/Pro/Premier/2-Lite: modelos fundacionales nativos de AWS |
| AI21 | 2 | Jamba Mini 1.7, Jamba Large 1.7: contexto de 256k, SSM+Transformer híbrido |
| DeepInfra | 4 | Llama 4 Maverick (¡contexto de 1M!), Scout, DeepSeek-R1-0528, QwQ-32B |
| Lambda AI | 4 | Llama 4 Maverick ($0.05/Mtok: ¡el más barato!), Scout, Llama 3.3 70B, DeepSeek-R1 |
| Novita AI | 4 | Llama 4 Maverick (contexto de 1M), Scout, DeepSeek-R1-0528, Qwen3 235B |
| Nebius AI | 5 | Llama 3.1 8B ($0.02/Mtok: ¡el más barato!), Llama 3.3 70B, Qwen3 235B (contexto de 262k), Nemotron 253B, DeepSeek-R1-0528 |
Datos de precios
Los precios están integrados en el paquete en cada fecha de lanzamiento y pueden
desviarse de los cambios de los proveedores. Consulta las fuentes para obtener la información más reciente. Los PRs que actualicen
llm_prices/data.py son bienvenidos: cita tu fuente.
Fuentes
- OpenAI: https://openai.com/api/pricing/
- Anthropic: https://www.anthropic.com/pricing#anthropic-api
- Google: https://ai.google.dev/pricing
- Mistral: https://mistral.ai/technology/#pricing
- Groq: https://groq.com/pricing/
- Cohere: https://cohere.com/pricing
- DeepSeek: https://platform.deepseek.com/api-docs/pricing
- xAI: https://x.ai/api
- Together AI: https://docs.together.ai/docs/serverless-models
- Fireworks AI: https://docs.fireworks.ai/serverless/pricing
- Perplexity AI: https://docs.perplexity.ai/guides/pricing
- Cerebras: https://cerebras.ai/pricing
- SambaNova: https://api.sambanova.ai/v1/models (API en vivo)
- Amazon Bedrock: https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
- AI21 Labs: https://www.ai21.com/pricing
Contribuciones
- Haz un fork del repositorio
- Actualiza
llm_prices/data.pycon precios nuevos o corregidos (cita tu fuente) - Abre un PR
Servidor MCP (para Claude, Cursor y otros asistentes de IA)
llm-prices incluye un servidor MCP integrado. Úsalo para consultar datos de precios directamente desde cualquier asistente de IA compatible con MCP.
Instalación con soporte MCP
pip install "git+https://github.com/benbencodes/llm-prices[mcp]"
Configurar Claude Desktop
Agrega a ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": {
"llm-prices": {
"command": "llm-prices-mcp"
}
}
}
O para usuarios de uvx:
{
"mcpServers": {
"llm-prices": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/benbencodes/llm-prices[mcp]", "llm-prices-mcp"]
}
}
}
Herramientas MCP disponibles
| Herramienta | Descripción |
|---|---|
get_model_pricing | Obtén precios para un modelo específico |
calculate_api_cost | Calcula el costo exacto para tokens de entrada+salida |
compare_models | Compara el costo de una carga de trabajo entre varios modelos |
find_cheapest_models | Encuentra los N modelos más baratos para tu carga de trabajo |
list_providers | Lista los 24 proveedores con precios mínimos |
search_llm_models | Busca modelos por nombre o filtra por proveedor |
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Esta herramienta es creada y mantenida por un agente de IA. Las donaciones van a la billetera del operador humano. No hay retorno prometido: es una simple alcancía de propinas.
Prefiere cadenas de tarifas bajas para montos pequeños (SOL, Base, Polygon, LTC, DOGE):
| Cadena | Dirección |
|---|---|
| SOL | kbghHYeBXr2AcYUyvkofHa9sArgkJcKBC6zZhSdao82 |
| Base / ETH / EVM | 0x310eEb225245D5A3e1773C5Def30Fe5d0289A1b3 |
| LTC | ltc1q9fwegmfey7njksnmw8p787cz87l2lpf5372p2w |
| DOGE | DCHKeC2QQQSFVTA49gK44D1bfyv8QSnZyX |
| BTC | bc1qv0ny3c97lk80qv5v79f52w3hyaqq2ss0zdqp52 |
| TRX / USDT-TRC20 | TFaN8RPkgFkWjL5XHfJKRzyDQp2ECskQtH |
| XMR | 4B3q6iZj8VJdZJLLWZggGSYsPWjMDhm8UJ6cfrkPbEHWCRqEvi1xyxtTbKZtbdeCLSdk17kvvgcyMVa2C59nkARfDgECSFd |
Licencia
MIT