openai/gpt-4o-2024-11-20| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
| Abacus.AI | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| Kilo Code | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| Merge Gateway | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
Microsoft Foundry
azure/global-standard/gpt-4o-2024-11-20
|
$2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| NanoGPT | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| OpenAI | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| OpenRouter | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
| OrcaRouter | $2,5 | $10 | 31 jul. 2026 |
Microsoft Foundry
azure/eu/gpt-4o-2024-11-20
|
$2,75 | $11 | 31 jul. 2026 |
| Venice AI | $3,125 | $12,5 | 1 ago. 2026 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| Escritura creativa (evaluación de Lech Mazur) | 81,8 % | — | lechmazur/writing Github repository |
| GeoBench — localización de un lugar a partir de una foto | 71 % | — | GeoBench leaderboard |
| MATH, nivel de dificultad cinco | 49,77 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios | 30,99 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 30,51 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 25,12 % | — | WeirdML Leaderboard |
| Aider Polyglot — ediciones de código en seis lenguajes | 18,2 % | · con andamiaje ajustado | Aider LLM Leaderboards |
| Cybench — tareas de ciberseguridad | 12,5 % | · con andamiaje ajustado | Cybench leaderboard |
| GDPval — tareas de profesiones reales | 9,9 % | — | — |
| The Agent Company — tareas de trabajo en un entorno de oficina | 8,6 % | — | TheAgentCompany experiment results github |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 6,16 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 4,5 % | · con andamiaje ajustado | ARC Prize Leaderboard |
| APEX-Agents | 1,1 % | — | — |
| GSO-Bench — optimización de código | 0 % | — | GSO Leaderboard |
| Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto | 0 % | — | — |
| CritPt — problemas de física | 0 % | — | — |
| ARC-AGI-2 | 0 % | — | — |