Alternativas a Grok 4.7: 6 modelos que vale la pena comparar en 2026

Por qué la gente busca una alternativa a Grok 4.7

Grok 4.7 es una opción por defecto sólida, así que los motivos para buscar otra cosa tienden a ser específicos. El más común que escucho es el salto de precio en los 200k tokens: en cuanto una solicitud supera los 200k tokens de prompt, Grok 4.7 cobra cada token de esa solicitud a 4 $ / 12 $ en lugar de 2 $ / 6 $, según la página de precios de xAI. Si tu carga de trabajo son documentos largos o bases de código grandes, esa duplicación cambia las cuentas, y algunas alternativas no la cobran en absoluto.

Los otros motivos son de política y de capacidad. Grok es cerrado, así que si necesitas pesos abiertos, queda descartado. Recibe texto e imagen como entrada y produce texto, así que si necesitas comprensión nativa de audio o vídeo, miras a Gemini. Y algunos equipos simplemente quieren la cima absoluta de las tablas de inteligencia, donde Claude sigue viviendo. Los usuarios de Grok 4.6 también pueden leer la reseña de Grok 4.6 para el contexto de la generación anterior.

Cómo comparé estos modelos

Me ceñí a fuentes primarias: las páginas propias de cada proveedor sobre sus modelos y precios, más las tablas de benchmarks publicadas por los propios fabricantes. Los precios son las cifras vigentes en las páginas de documentación a fecha de septiembre de 2026, así que si una promoción caduca (la de Gemini caduca el 1 de enero de 2027), lo he señalado. Cuando cito rankings de inteligencia, provienen de los gráficos propios de los fabricantes y del índice independiente Artificial Analysis, no de una lista de terceros que reescribe otra lista.

Dos cosas les di mucho peso, porque son las que los compradores pasan por alto: el salto de precio en los 200k, y si el número "barato" es el número que realmente pagas. Un modelo que es barato por token pero verboso por tarea no es barato. Lo he señalado donde aplica.

Las mejores alternativas a Grok 4.7 de un vistazo

Aquí está todo el campo en una sola pantalla. Los precios son por millón de tokens, de la documentación en vivo de cada proveedor.

Una nota de justicia antes de la lista: los 0,75 $ / 3,75 $ de Gemini son la tarifa promocional hasta el 31 de diciembre de 2026, después se duplica. La tarifa fuera de horas punta de DeepSeek aproximadamente se duplica durante el horario laboral chino. Y la base abierta de Qwen 3.8 Max no es equivalente en funciones a la versión alojada. Los detalles están en cada entrada.

1. Claude (Fable 5.1 y Opus 5.5)

Si el argumento de venta de Grok 4.7 es "frontera a bajo precio", el de Claude es "de verdad la frontera". Fable 5.1 de Anthropic es el modelo a batir en la mayoría de los rankings públicos, y Opus 5.5 se sitúa justo por debajo como el caballo de batalla para programación agéntica larga.

Lo destacado. Fable 5.1 supera a Grok 4.7 en CursorBench, Terminal-Bench y el ranking AA Briefcase, y lidera el índice GDPval de trabajo profesional. Ambos modelos Claude tienen una ventana de contexto de 1M sin salto de precio en los 200k, así que el trabajo con documentos largos se cobra a una única tarifa plana. Las lecturas de caché de Fable son inusualmente baratas a 0,25 $ por millón, lo que hace que las llamadas agénticas repetidas sean mucho menos dolorosas de lo que sugiere el precio de lista.

Ventajas. La inteligencia más alta medida en este resumen. Precios planos en toda la ventana de contexto. Uso de herramientas sólido y bien documentado, y un SDK maduro.

Desventajas. Es caro. Fable 5.1 cuesta aproximadamente cinco veces la tarifa de Grok 4.7, e incluso Opus 5.5 es el doble. Informes de la comunidad también señalan que las salvaguardas de Fable pueden fallar con tu propio código de seguridad, y ahora lleva una marca de agua estadística en el texto de salida.

Precios. Fable 5.1 cuesta 10 $ / 50 $; Opus 5.5 cuesta 4 $ / 20 $; Sonnet 5, el hermano más barato, cuesta 2 $ / 10 $. Los tres tienen 1M de contexto y tarifa plana.

Mi veredicto. Elige Claude cuando los últimos puntos de capacidad valgan la pena, o cuando ya estabas topando con un techo en Grok a máximo esfuerzo. El artículo de Claude Opus 5 cubre las contrapartidas del dial de esfuerzo.

2. GPT-6 Sol

GPT-6 Sol de OpenAI es el modelo que xAI persigue con más ahínco, y es lo más parecido a un intercambio directo: un modelo cerrado de precio medio construido, en palabras de la propia OpenAI, "para potenciar flujos de trabajo complejos de programación y agentes". Se lanzó el 22 de septiembre de 2026, el mismo día que Claude Opus 5.5.

Lo destacado. El ecosistema. Sol se integra en más herramientas, SDKs y productos derivados que cualquier otro modelo aquí, lo cual suele ser el motivo real por el que los equipos lo eligen. Es notablemente más barato por tarea que los Claude más listos porque gasta menos tokens de salida para terminar un trabajo, aunque su tarifa de salida por token sea más alta que la de Grok.

Ventajas. Enorme superficie de herramientas e integraciones. Se sitúa en un término medio razonable en precio e inteligencia. Razonamiento configurable de ninguno a máximo.

Desventajas. Tiene el mismo salto de precio en los 200k que Grok, duplicándose en solicitudes largas. En el índice de inteligencia de Artificial Analysis, su puntuación a máximo esfuerzo queda por detrás de los mejores Claude. Y es una quinta parte más caro en salida que Grok 4.7 a la tarifa de contexto corto.

Precios. 2 $ / 10 $ para el nivel Sol insignia, con la duplicación en contexto largo por encima del salto. Sus hermanos más baratos son Terra y Luna; la generación anterior GPT-5.6 también sigue disponible.

Mi veredicto. La opción segura por defecto si tu stack ya habla OpenAI. Si eres sensible al coste y empiezas de cero, Grok 4.7 o Qwen le ganan en precio de salida.

3. Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash de Google es el rincón multimodal y barato de este campo. Es el único modelo aquí que recibe audio y vídeo nativamente como entrada, y su precio de lista está por debajo de todo excepto DeepSeek.

Lo destacado. Entrada nativa de texto, imagen, audio, vídeo y PDF, todo a través de una sola API. Una ventana de contexto de 1M de tokens sin salto de precio. Y a 0,75 $ / 3,75 $ es una fracción del coste de Grok, con un nivel gratuito para empezar.

Ventajas. La mejor cobertura multimodal del resumen. Muy barato para la inteligencia que ofrece; puntúa bien en el índice de Artificial Analysis. Se conecta directamente con el grounding de Google Search.

Desventajas. La capacidad de respuesta es el problema. Artificial Analysis mide un tiempo hasta el primer token de 13,3 segundos frente a una mediana de la categoría cercana a 3 segundos, lo que lo descalifica para cualquier cosa que una persona espere en vivo, aunque esté bien para trabajo por lotes nocturno. También es verboso, así que la tarifa barata por token puede inflarse por tarea. Y el precio promocional se duplica a 1,50 $ / 7,50 $ el 1 de enero de 2027. La propia Google sugiere quedarse con 3.7 Flash para cargas de trabajo centradas en la eficiencia.

Precios. 0,75 $ / 3,75 $ hasta el 31 de diciembre de 2026, luego 1,50 $ / 7,50 $. Batch y Flex cuestan la mitad.

Mi veredicto. La opción cuando tus entradas son multimodales o tus trabajos son por lotes y sensibles al precio. Evítalo para cualquier cosa que dependa de la latencia, como un widget de chat.

4. DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash es la respuesta económica y abierta a Grok. Se distribuye bajo licencia MIT, así que puedes descargar los pesos y ejecutarlos tú mismo, y la tarifa alojada es la más barata de cualquier modelo creíble aquí.

Lo destacado. El precio. Fuera de horas punta, ronda 0,22 $ de entrada y 0,66 $ de salida por millón, una fracción de Grok 4.7. Los pesos abiertos MIT significan cero factura por token si te autoalojas, y mantiene una ventana de contexto de 1M con un máximo de salida de 384k.

Ventajas. La opción creíble más barata, alojada o autoalojada. Licencia genuinamente abierta, algo inusual en este nivel de capacidad. Endpoints de API tanto en formato Anthropic como en formato OpenAI.

Desventajas. La configuración barata y la configuración buena son ejecuciones distintas de los mismos pesos; puntuaciones independientes la sitúan en torno a 50 a máximo esfuerzo frente a 29 sin razonamiento, y los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida. Es solo texto, sin entrada de imagen documentada. La tarifa fuera de horas punta aproximadamente se duplica durante el horario laboral chino. Y los términos de la API alojada guardan silencio sobre el uso para entrenamiento, y los datos residen en la RPC, así que no es un reemplazo directo para datos regulados de clientes.

Precios. Aproximadamente 0,22 $ / 0,66 $ fuera de horas punta, duplicándose en horas punta (de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC). Pro es un nivel superior.

Mi veredicto. El claro ganador en coste puro, especialmente autoalojado. Lee la letra pequeña sobre residencia de datos antes de enviarle nada sensible.

5. Kimi K3

Kimi K3 de Moonshot es el modelo de pesos abiertos que puntúa más alto en benchmarks independientes. Es un modelo de mezcla de expertos de 2,8 billones de parámetros con 104 mil millones activos, y Moonshot publicó los pesos en Hugging Face según lo previsto.

Lo destacado. Ronda 57 en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, por delante de la mayoría de modelos abiertos y solo por detrás de la frontera cerrada. Visión nativa, un contexto de 1M de tokens y un lanzamiento de pesos genuinamente abierto lo convierten en el modelo más capaz aquí que de verdad puedes alojar.

Ventajas. La inteligencia de pesos abiertos más fuerte del resumen. Contexto real de 1M con esfuerzo de razonamiento configurable. Los pesos son públicos, con cuantizaciones de la comunidad ya disponibles.

Desventajas. La API alojada no es barata: 3 $ / 15 $ lo sitúa en la franja de Claude Sonnet, no en el nivel económico. El razonamiento no se puede desactivar, solo acelerar, así que no hay un modo ultraeconómico. Y no se aceptan URLs de imagen públicas; hay que pasar base64 o un ID de archivo.

Precios. 3 $ de entrada, 15 $ de salida, 0,30 $ en caché, con un contexto de 1.048.576 tokens.

Mi veredicto. La opción cuando quieres calidad casi de frontera y pesos abiertos juntos, y puedes asumir la tarifa alojada más alta o ejecutarlo tú mismo.

6. Qwen 3.8 Max

Qwen 3.8 Max de Alibaba es la coincidencia de precio más directa: cobra exactamente los mismos 2 $ / 6 $ que Grok 4.7, con una ventana de contexto plana más grande y con un modelo base abierto debajo.

Lo destacado. La misma tarifa que Grok, sin salto en 200k, y un fuerte ranking independiente (en torno al puesto 6, índice ~58 en Artificial Analysis). Es un MoE de 2,4 billones de parámetros con comprensión nativa de imagen y vídeo y herramientas integradas, y Alibaba también publicó un modelo base abierto.

Ventajas. Iguala el precio de Grok con facturación plana en una ventana de contexto de 1M. Entrada multimodal nativa. Una base abierta para equipos que quieran autoalojar parte del stack.

Desventajas. La base abierta no es equivalente en funciones a la Max alojada: la visión, el modo sin razonamiento y las herramientas integradas son solo para la versión alojada. Su propio harness de programación limita la salida muy por debajo del techo de 131k, así que el límite de salida anunciado es teórico para la mayoría de usuarios. Y la licencia del gran checkpoint abierto es una licencia Qwen personalizada, no Apache.

Precios. 2 $ / 6 $ por millón, lectura de caché implícita en torno a 0,25 $, con un contexto de 1M y un máximo de salida de 131k.

Mi veredicto. Si te gusta el precio de Grok pero quieres facturación plana de contexto largo y una opción multimodal, Qwen es el reemplazo más cercano de esta lista.

7. eesel: cuando quieres un compañero de equipo, no un modelo

Aquí va la parte honesta. Todos los modelos anteriores son un motor. Ninguno de ellos, por sí solo, resuelve un ticket de soporte, redacta una respuesta para el centro de ayuda o escribe una entrada de blog que se publica. No compras un modelo para hacer un trabajo; compras un modelo para construir algo que hace un trabajo, y ese segundo paso es donde realmente están la mayoría del coste y el riesgo.

Uno de nuestros clientes, Karel de GENERAL BYTES, lo expresó claramente al hablar de construir versus comprar:

"Podríamos haber intentado escribir nuestra propia aplicación de LLM, pero no queríamos invertir nuestro tiempo en eso. Queríamos algo que no tuviéramos que mantener."

Karel, GENERAL BYTES

Ese es el hueco que llena eesel. eesel es una plataforma de compañeros de equipo de IA: en lugar de alquilar tokens y ensamblar el resto, contratas a un compañero de equipo listo para trabajar en un puesto definido. La plantilla actual es un compañero de equipo de helpdesk de IA y un redactor de blog de IA. Cada uno llega ya conectado a las integraciones, habilidades y contexto de empresa que su puesto necesita, funcionando por debajo sobre modelos de frontera como los de este resumen.

Para los ingenieros a los que les gusta la línea de comandos, ese compañero de equipo es programable. La CLI de eesel te permite operar el mismo compañero de equipo y espacio de trabajo desde una terminal, conectarlo a scripts o dirigirlo desde un agente de programación como Claude Code, Codex o Cursor. Así que el instinto de "quiero acceso programático a un modelo" que lleva a la gente a la API de xAI se satisface un nivel más arriba: obtienes acceso programático a un compañero de equipo que ya tiene tu contexto, no un endpoint de finalización desnudo sobre el que aún tienes que construir un producto.

La parte que más me importa, tras años construyendo esta infraestructura, es que puedes simular un despliegue contra tus propios tickets históricos antes de que toque a un cliente. Una puntuación de benchmark no puede decirte si un modelo dará con confianza una respuesta equivocada con tus datos. Una simulación sobre tus tickets reales pasados sí puede. Esa es la diferencia entre elegir un modelo y desplegar uno.

¿Qué alternativa a Grok 4.7 deberías elegir?

Elige la prioridad que más te importa y lee la recomendación.

La conclusión

Grok 4.7 es difícil de superar en relación precio-rendimiento, así que la alternativa ganadora es la que coincide con tu prioridad real. Claude para inteligencia, DeepSeek o Gemini para coste, Kimi K3 o Qwen para pesos abiertos, GPT-6 Sol para el ecosistema. Si estás eligiendo entre generaciones de Grok 4.5, el artículo de Grok 4.6 cubre las anteriores.

Pero si lo que realmente necesitas es un trabajo hecho, resolver tickets o entregar contenido, ninguno de estos es la respuesta por sí solo. Esa es la diferencia entre alquilar un motor y contratar a un compañero de equipo.

Comparar modelos es la parte fácil

Todos los modelos de este resumen te venden inteligencia por token. Lo difícil es convertir eso en algo que haga con fiabilidad un trabajo real con tus datos. eesel empaqueta un modelo de frontera en un compañero de equipo de IA que ya conoce tu helpdesk y tus documentos, y te permite simularlo con tus propios tickets pasados antes de que salga en vivo, así que no apuestas una interacción con un cliente a una puntuación de benchmark.

Prueba eesel gratis, o reserva una demo para verlo funcionar con tus propios datos.