Claude Fable 5.1
El modelo de disponibilidad general más capaz de Anthropic, creado para el razonamiento exigente y el trabajo de agentes de larga duración.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen
Claude Opus 5.5
La opción predeterminada que recomienda Anthropic para el trabajo exigente: programación agéntica de larga duración y trabajo de conocimiento, con el pensamiento adaptativo siempre activo.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen
Claude Sonnet 5.5
El equilibrio de Anthropic entre velocidad e inteligencia para la programación, los agentes y el trabajo empresarial del día a día, con el pensamiento adaptativo activado por defecto.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen
Claude Haiku 4.5
El modelo actual más rápido y económico de Anthropic, con una ventana de contexto de 200K y pensamiento extendido opcional.
- Contexto
- 200K
- Entrada
- Texto, Imagen
GPT-6 (Astra, Sol, Luna)
La familia de razonamiento actual de OpenAI en tres niveles: Astra para el trabajo más difícil, Sol para resultados cercanos a Astra con menor coste y Luna para gran volumen.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen
GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna)
La generación anterior de OpenAI, que introdujo los niveles Sol, Terra y Luna: buque insignia, equilibrado y de menor coste.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen
gpt-oss (120b, 20b)
Los modelos de razonamiento de pesos abiertos y mezcla de expertos de OpenAI, bajo Apache 2.0: 120b cabe en una GPU de 80 GB y 20b funciona en dispositivos de 16 GB.
- Contexto
- 131K
- Entrada
- Texto
Gemini 3.8 Flash
El modelo Flash de disponibilidad general actual de Google, orientado a la ingeniería de largo horizonte, los agentes autónomos y los flujos de trabajo empresariales con la velocidad y el coste de Flash.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo, Audio, PDF
Gemini 3.1 Pro
El modelo Pro actual de Google, en versión preliminar en la Gemini API, ajustado para el razonamiento complejo, la ingeniería de software y el uso preciso de herramientas en varios pasos.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo, Audio, PDF
Gemini 3.5 Flash-Lite
El modelo 3.5 de Google con el menor coste y la menor latencia, creado para trabajo de subagentes de alto rendimiento, análisis de documentos y extracción sencilla.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo, Audio, PDF
Gemma (Gemma 4, Gemma 3)
La familia de pesos abiertos de Google, desde modelos para el edge hasta un modelo denso de 31B y un modelo de mezcla de expertos de 26B en Gemma 4.
- Contexto
- –
- Entrada
- Texto, Imagen
Grok 4.7
El modelo de frontera de xAI para programación, tareas agénticas y trabajo de conocimiento, con entrada de texto e imagen y esfuerzo de razonamiento seleccionable.
- Contexto
- 500K
- Entrada
- Texto, Imagen
DeepSeek Flash (V4.1)
El modelo Flash actual de DeepSeek, con comprensión nativa de imágenes, un contexto de 1M de tokens y el pensamiento activado por defecto; los pesos tienen licencia MIT.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen
DeepSeek V4 Pro
El gran modelo V4 Pro de DeepSeek: solo texto a través de la API, con un contexto de 1M de tokens, llamadas a herramientas y esfuerzo de pensamiento seleccionable; los pesos tienen licencia MIT.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto
DeepSeek-R1 Distill (8B)
Un pequeño modelo abierto de razonamiento: Qwen3-8B entrenado con la cadena de pensamiento de DeepSeek-R1, para uso local.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Kimi K3
El buque insignia de Moonshot AI, con un contexto de 1M de tokens, comprensión nativa de imagen y vídeo y pensamiento siempre activo; los pesos están publicados.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
Kimi K2.7 Code
El modelo de programación dedicado de Moonshot AI, con un contexto de 256K, pensamiento siempre activo, llamada a herramientas y una variante de alta velocidad aparte.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
Qwen 3.8 (Max, Flash)
La línea Qwen 3.8 de Alibaba: Max es el buque insignia, y tanto Max como Flash ofrecen un contexto de 1M de tokens, entrada de imagen y vídeo y pensamiento híbrido.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
Qwen 3.7 Plus
Qwen 3.7 Plus y Flash ofrecen un contexto de 1M de tokens, entrada de imagen y vídeo, pensamiento híbrido y llamada a funciones para el trabajo de agentes multimodales.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
GLM-5.3
El buque insignia de Z.ai para ingeniería de software y trabajo de agentes, con un contexto de 1M de tokens, salida de hasta 128K y pesos publicados; las variantes Flash añaden entrada de imagen y vídeo.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto
MiniMax M3
El modelo de programación y agentes nativamente multimodal de MiniMax, con hasta 1M de tokens de contexto y pensamiento intercalado entre llamadas a herramientas; los pesos están publicados.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
Mistral Large 3
El buque insignia de pesos abiertos y mezcla de expertos de Mistral (41B de parámetros activos, 675B en total), con comprensión de imágenes, bajo Apache 2.0.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagen
Mistral Medium 3.5
Un modelo multimodal denso de 128B que combina seguimiento de instrucciones, razonamiento y programación, con el esfuerzo de razonamiento definido en cada solicitud.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagen
Mistral Small 4
Un modelo de pesos abiertos y mezcla de expertos (unos 6B de parámetros activos) que combina instrucciones, razonamiento y programación, con entrada de imagen.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagen
Ministral 3 (3B, 8B, 14B)
Modelos pequeños de pesos abiertos en tres tamaños, cada uno con variantes base, instruct y de razonamiento y comprensión de imágenes, para uso local y en el edge.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagen
Codestral
El modelo de programación de Mistral para tareas de baja latencia y alta frecuencia, como fill-in-the-middle y generación de código.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Llama 4 (Scout, Maverick)
Los modelos de mezcla de expertos nativamente multimodales de Meta, con 17B de parámetros activos: Scout (109B en total) y Maverick (400B en total).
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagen
Llama 3.3 70B
El modelo de texto de 70B de Meta para diálogo multilingüe en ocho idiomas, con uso de herramientas.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Llama 3.2 1B
Un modelo multilingüe de 1,2B de parámetros para entornos limitados y en el dispositivo, lo bastante pequeño para ejecutarse dentro de la JVM de EDDI.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Amazon Nova (Pro, Lite)
Los modelos multimodales de Amazon en Bedrock que aceptan texto, imagen y vídeo: Pro es el nivel equilibrado y Lite el de bajo coste.
- Contexto
- 300K
- Entrada
- Texto, Imagen, Vídeo
Cohere Command A
El modelo empresarial de 111B de Cohere, centrado en el uso de herramientas, la recuperación y 23 idiomas; Oracle también ofrece variantes de razonamiento y visión.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto
Phi-4-mini
El modelo abierto de 3,8B de Microsoft para trabajo con poca memoria y sensible a la latencia, y para razonamiento matemático y lógico.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Ningún modelo coincide con este filtro.
Dónde se ejecutan los modelos
El mismo modelo suele estar disponible en más de un lugar. Elija según adónde pueden ir sus datos, lo que su equipo ya utiliza y cómo se autentica.
Amazon Bedrock
Acceso gestionado en AWS a modelos de Anthropic, Meta, Amazon, OpenAI, Mistral y otros.
- Los proveedores no ven los prompts ni las respuestas de los clientes
- Red privada mediante VPC y PrivateLink
- Inferencia en la región y entre regiones para la residencia de datos
Google Vertex AI
La plataforma de IA de Google Cloud, ahora también llamada Gemini Enterprise Agent Platform, que sirve Gemini y los modelos de Model Garden.
- Los endpoints regionales mantienen el procesamiento en una sola jurisdicción
- VPC Service Controls para el aislamiento de red
- Autenticación mediante credenciales de Google Cloud
Azure OpenAI
Modelos de OpenAI alojados en su suscripción de Azure, ahora parte de Microsoft Foundry, invocados por nombre de despliegue.
- Los despliegues Data Zone mantienen el procesamiento en la UE, EE. UU. o APAC
- Endpoints privados en la red troncal de Azure
- Rendimiento aprovisionado para capacidad reservada
Oracle OCI Generative AI
Servicio gestionado de Oracle Cloud para Cohere, Meta Llama y otros modelos, bajo demanda o en clústeres dedicados.
- Clústeres de IA dedicados
- Endpoints privados y aislamiento de datos
- Gobernado por las políticas de OCI IAM
Groq
Una nube de inferencia que ejecuta modelos abiertos en los chips LPU propios de Groq, a través de una API compatible con OpenAI.
- Latencia muy baja
- Modelos abiertos como gpt-oss y Qwen
- Una clave, sin infraestructura
OpenRouter
Una sola API para cientos de modelos de muchos proveedores, con un enrutador automático que elige un modelo por solicitud.
- Una clave para muchos fabricantes
- Conmutación automática entre proveedores
- openrouter/auto elige un modelo para cada tarea
Ollama
Ejecuta modelos abiertos en su propio hardware detrás de una API local, si lo desea en la misma red Docker que EDDI.
- No necesita conexión a la nube
- Los datos nunca salen de sus máquinas
- Un comando para descargar un modelo
Hugging Face
Inferencia alojada para modelos abiertos por id de repositorio, enrutada a proveedores asociados con un único token.
- Modelos abiertos por id de repositorio
- Un token para todos los proveedores
- Sin infraestructura que gestionar
Jlama
Un motor de inferencia en Java puro que ejecuta modelos pequeños dentro de la JVM de EDDI, sin ningún servidor de modelos.
- Nada más que desplegar
- Modelos cuantizados para ocupar poco
- Funciona en entornos aislados una vez que los pesos están en caché
¿No está en el catálogo?
Cualquier endpoint compatible con OpenAI funciona mediante type: openai y una baseUrl, incluidos Cohere, Together, vLLM, llama-server y gateways corporativos. OpenRouter da acceso a cientos de modelos más con una sola clave.
Use más de uno
EDDI puede encadenar modelos en cascada: un modelo rápido y económico responde primero, y solo se recurre a uno más potente cuando la confianza es baja. Consulte Cascada de Modelos.