El curso es de enero 2026. En IA generativa, 7 meses son 3-4 generaciones de modelo.
Todos los modelos que el curso usa como referencia (GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Llama 3.3) fueron reemplazados o superados desde entonces. El framework de decisión sigue siendo válido — los números concretos, no.
| Proveedor | Premium | Medio | Económico | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic | Opus 5 · $5/$25 | Sonnet 5 · $2/$10 | Haiku 4.5 · $1/$5 | hasta 1M |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol · ~$5/$30 | GPT-5.6 Terra · ~$2/$12 | GPT-5.6 Luna · ~$0.3/$1.5 | 1,05M |
| Gemini 3.1 Pro · $2/$12* | Gemini 3.7 Flash · $0,75/$3,75 | 3.5 Flash-Lite · ~$0,30/$2,50 | ~1M | |
| Meta (abierto) | Llama 4 Maverick · 400B/17B activos | Llama 4 Scout · 109B/17B, 10M ctx | Llama 3.1 8Bel tuyo | variable |
*Gemini 3.1 Pro: tarifa hasta 200K tokens de prompt, sube después. Precios aproximados y volátiles — confirma en fuente oficial antes de presupuestar producción.
OpenAI dejó de publicar en SWE-bench Verified en febrero de 2026, citando saturación y contaminación. Los 5 modelos top de agosto quedan dentro de 4 puntos entre sí. Por eso nació SWE-bench Pro, con repos activos sin fuga de respuestas — ahí los mismos modelos vuelven a 60-80%.
No solo se redujo — en esta comparación puntual se invirtió. No generalices a "open source ya ganó siempre": la tabla del curso ya no describe la competencia real, vuelve a correrla con modelos actuales antes de decidir.
breakeven = coste_fijo_self_hosting ÷ precio_API_por_token — no caducó, solo sus inputs. Los precios de API premium apenas bajaron (~$2-5/M input), así que el orden de magnitud del breakeven probablemente aguanta — pero no lo asumas sin volver a correrlo con precios de hoy.
Llama 4 (Scout y Maverick, abril 2025) cambió de arquitectura densa a Mixture-of-Experts — pero ambas variantes (109B y 400B parámetros totales) están pensadas para GPUs de centro de datos, no para tu máquina. Meta no lanzó sucesor pequeño y denso de Llama 3.1 8B.
Consecuencia práctica: tu Llama 3.1 8B sigue siendo legítimo para correr local — ya no es "lo más nuevo de Meta", es "lo más grande que Meta deja correr en hardware de consumo". Para comparar contra algo más reciente en esa categoría, prueba Qwen3.x, Gemma o Mistral pequeños en LM Studio.