Modelos de IA · Pago vs Pago

GPT-4 Turbo Pago vs RERelace Search Pago

GPT-4 Turbo vs Relace Search comparado — precio por token, ventana de contexto, multimodalidad, apertura y cuál elegir. Desglose completo de 2026.

Precios & especificaciones actualizados desde datos en vivo · olud.ai

Precios de modelos abiertos = proveedor más barato a través de OpenRouter; las tarifas del fabricante oficial pueden ser más altas.

GPT-4 TurboPagoOpenAI
$10 /M entrada
$30 /M salidaAPI gestionada (sin infraestructura que ejecutar)
TipoPropietario
Ventana de contexto128K tokens
Multimodal
AutoalojadoNo
RERelace SearchPagoRelace
$1 /M entrada
$3 /M salidaAPI gestionada (sin infraestructura que ejecutar)
TipoPropietario
Ventana de contexto256K tokens
MultimodalNo
AutoalojadoNo
Elegir Relace Search por el menor precio de salida ($3/M vs $30/M). También le ofrece la ventana de contexto más grande de 256K.

Especificaciones de GPT-4 Turbo vs Relace Search

EspecificaciónGPT-4 TurboRelace SearchGanador
CreadorOpenAIRelace
TipoPropietarioPropietario
Ventana de contexto128K tokens256K tokensRERelace Search
Precio de entrada$10/M$1/MRERelace Search
Precio de salida$30/M$3/MRERelace Search
Visión / multimodalNoGPT-4 Turbo
Llamada de herramienta / función= Empate
AutoalojableNo (solo API)No (solo API)
LicenciaPropietarioPropietario

Diferencia de precio & cuándo elegir cada uno

10×más barato por token de salida

Relace Search es ~10× más barato que GPT-4 Turbo en tokens de salida ($3 vs $30 por M tokens).

Elija GPT-4 Turbo si…
  • Usted quiere rendimiento de vanguardia a través de una API gestionada
  • Usted valora la fiabilidad & ecosistema
  • Usted no quiere gestionar infraestructura
REElija Relace Search si…
  • Usted quiere rendimiento de vanguardia a través de una API gestionada
  • Usted necesita la ventana de contexto más larga de 256K
  • Usted quiere el precio de salida más bajo
  • Usted valora la fiabilidad & ecosistema
  • Usted no quiere gestionar infraestructura

Comparación de características

CapacidadGPT-4 TurboRelace Search
Open weights (descargables)
Autoalojable
Funciona completamente sin conexión
Visión / multimodal
Llamada de herramienta / función
Ventana de contexto de 1M+

Referencias: GPT-4 Turbo vs Relace Search

Puntuaciones de referencia independientes medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor (excepto latencia).

GPT-4 Turbo
Relace Search
Índice de inteligencia
7.9
Índice de codificación
21.5
MMLU-Pro
69.4%
El Último Examen de la Humanidad
3.3%
LiveCodeBench
29.1%
SciCode
31.9%
MATH-500
73.7%
AIME
15%
Velocidad
0 tok/s
Latencia
0s
Inteligencia por $
0.5

Datos de referencia por Artificial Analysis.

Cómo puntúan GPT-4 Turbo y Relace Search

🤝 Codo a codo en estos criterios (2.8 vs 2.8 / 5).
CriterioGPT-4 TurboRelace Search
Eficiencia de costos3.04.0
Ventana de contexto3.54.0
Apertura1.51.5
Autoalojamiento1.01.0
Multimodalidad5.03.5

Las puntuaciones provienen de datos en vivo — precio de salida (costo), longitud de contexto, pesos abiertos vs cerrados (apertura & autoalojamiento) y soporte de visión/herramienta (multimodalidad). La calidad de la tarea en bruto no se puntúa aquí; depende de tu referencia — consulta el veredicto.

Qué es cada modelo

GPT-4 Turbo Pago

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El último modelo GPT-4 Turbo con capacidades de visión. Las solicitudes de visión ahora pueden usar el modo JSON y la llamada a funciones. Datos de entrenamiento: hasta diciembre de 2023.

Relace Search Pago

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El modelo relace-search utiliza 4-12 herramientas `view_file` y `grep` en paralelo para explorar una base de código y devolver archivos relevantes a la solicitud del usuario. En contraste con RAG, relace-search realiza un trabajo agentic...

Preguntas frecuentes

GPT-4 Turbo vs Relace Search — ¿cuál es más barato?

Relace Search es más barato en salida ($3/M vs $30/M).

¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?

Relace Search ofrece la ventana de contexto más grande (256K tokens).

GPT-4 Turbo vs Relace Search — ¿cuál debería elegir en 2026?

Elija Relace Search para el precio de salida más bajo ($3/M vs $30/M). También le proporciona la ventana de contexto más grande de 256K.

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