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Como se muestra en la figura siguiente, la serie Claude de Anthropic ha dominado de forma constante la categoría, con más del 60 % del gasto relacionado con la programación durante la mayor parte del período observado. No obstante, el panorama ha evolucionado de manera significativa. Durante la semana del 17 de noviembre, la cuota de Anthropic cayó por debajo del umbral del 60 % por primera vez. Desde julio, OpenAI ha ampliado su cuota de aproximadamente el 2 % a cerca del 8 % en las últimas semanas, lo que probablemente refleja un renovado énfasis en las cargas de trabajo centradas en los desarrolladores. Durante el mismo intervalo, la cuota de Google se ha mantenido estable en aproximadamente el 15 %. El segmento intermedio también está en movimiento. Los proveedores de código abierto, entre ellos Z.AI, Qwen y Mistral AI, están ganando reconocimiento de forma sostenida. MiniMax, en particular, ha surgido como un nuevo competidor de rápido crecimiento, con avances notables en las últimas semanas.63:T4a9,La programación se ha convertido en la categoría con el crecimiento más constante en todos los modelos. La proporción de solicitudes relacionadas con la programación ha crecido de forma sostenida a lo largo de 2025, en paralelo al auge de los entornos de desarrollo asistidos por LLM y las integraciones de herramientas. Como se muestra en la figura anterior, las consultas de programación representaban aproximadamente el 11 % del volumen total de tókenes a principios de 2025 y superaron el 50 % en las últimas semanas. Esta tendencia refleja un cambio del uso exploratorio o conversacional hacia tareas aplicadas como la generación de código, la depuración y la creación de scripts para datos. A medida que los LLM se integran en los flujos de trabajo de los desarrolladores, su función como herramientas de programación se está normalizando. Esta evolución tiene implicaciones para el desarrollo de modelos, como un mayor énfasis en los datos de entrenamiento centrados en el código, una mayor profundidad de razonamiento para tareas de programación de varios pasos y ciclos de retroalimentación más estrechos entre los modelos y los entornos de desarrollo integrados.64:T4f0,Suele ser un tiempo de espera agotado del lado de OpenRouter, no un 504 emitido por el endpoint (los 504 emitidos por el endpoint también se incluyen en esta categoría). Lo más habitual es que OpenRouter haya cancelado el intento porque no llegó ninguna salida utilizable (texto, razonamiento o tokens de llamadas a herramientas) antes del plazo para el primer token: para solicitudes en streaming con endpoints alternativos disponibles, 10 s de base (5 s para endpoints sin compatibilidad con razonamiento) más 1 ms por token de entrada. Las solicitudes sin streaming, los intentos de último recurso y la salida de imágenes tienen, en cambio, un plazo más largo de 300 s. Los encabezados HTTP 200 por sí solos no desactivan el plazo, por lo que el endpoint puede observar un 200 seguido de una desconexión del cliente e incluso terminar la generación después. Una vez que la salida se transmite en streaming, se aplica un tiempo de espera independiente de 120 s por inactividad durante la transmisión. Para evitar estos casos, no mantenga solicitudes en cola más allá del plazo: reduzca el tiempo hasta el primer token, desactive el almacenamiento en búfer del proxy o devuelva un 429 rápidamente para que OpenRouter pueda redirigir la solicitud.65:T41e, como segunda categoría más importante. Esto indica que los usuarios recurren a modelos abiertos principalmente para diálogos interactivos creativos (como narración, interpretación de personajes y escenarios de juego) y para tareas relacionadas con la programación. El predominio de los juegos de rol (que representan más del 50 % de todos los tókenes de OSS) pone de relieve un caso de uso en el que los modelos abiertos tienen ventaja: pueden utilizarse con fines creativos y suelen estar menos limitados por los filtros de contenido, lo que los hace atractivos para aplicaciones de fantasía o entretenimiento. Las tareas de juegos de rol requieren respuestas flexibles, retención del contexto y matices emocionales, atributos que los modelos abiertos pueden ofrecer eficazmente sin estar muy restringidos por capas comerciales de seguridad o moderación. Esto los hace especialmente atractivos para comunidades que experimentan con experiencias centradas en personajes, ficción de aficionados, juegos interactivos y entornos de simulación.66:T4a6, A medida que los modelos fundacionales avanzan a saltos, no a pasos, la retención se ha convertido en la verdadera medida de la capacidad de mantener una ventaja competitiva. Cada avance crea una breve ventana de lanzamiento en la que un modelo puede «encajar» a la perfección con una carga de trabajo de alto valor (el momento del zapato de cristal de Cenicienta) y, una vez que los usuarios encuentran ese encaje, se quedan. En este paradigma, el encaje producto-mercado equivale al encaje carga de trabajo-modelo: ser el primero en resolver un problema real impulsa una adopción profunda y duradera, ya que los usuarios crean flujos de trabajo y hábitos en torno a esa capacidad. Cambiar se vuelve entonces costoso, tanto en el plano técnico como en el de los hábitos. Para desarrolladores e inversores, la señal que hay que observar no es el crecimiento, sino las curvas de retención, en concreto, la formación de cohortes fundacionales que permanecen a lo largo de las actualizaciones del modelo. En un mercado que evoluciona cada vez más rápido, atender pronto estas importantes necesidades no satisfechas determina quién perdura tras el siguiente salto de capacidades.67:T50a,{count, plural, =0 {Este espacio de trabajo tiene HIPAA habilitado. Ninguna herramienta de servidor está disponible para sus solicitudes. Estos controles ya están bloqueados; la aplicación de las restricciones en la API aún se está propagando y puede tardar unos minutos, tras lo cual se rechazará cualquier herramienta de servidor con un error 403 al procesar la solicitud, independientemente de lo que indique la configuración siguiente.} one {Este espacio de trabajo tiene HIPAA habilitado. Solo {tools} está disponible para sus solicitudes. Estos controles ya están bloqueados; la aplicación de las restricciones en la API aún se está propagando y puede tardar unos minutos, tras lo cual se rechazará cualquier otra herramienta de servidor con un error 403 al procesar la solicitud, independientemente de lo que indique la configuración siguiente.} other {Este espacio de trabajo tiene HIPAA habilitado. Solo {tools} están disponibles para sus solicitudes. Estos controles ya están bloqueados; la aplicación de las restricciones en la API aún se está propagando y puede tardar unos minutos, tras lo cual se rechazará cualquier otra herramienta de servidor con un error 403 al procesar la solicitud, independientemente de lo que indique la configuración siguiente.}}68:T440,En conjunto, los LLM se están convirtiendo en una base computacional esencial para tareas similares al razonamiento en diversos ámbitos, desde la programación hasta la escritura creativa. A medida que los modelos sigan avanzando y su implementación se amplíe, contar con información precisa sobre las dinámicas de uso en el mundo real será crucial para tomar decisiones fundamentadas. Las formas en que las personas usan los LLM no siempre coinciden con las expectativas y varían significativamente de un país a otro, de un estado a otro y de un caso de uso a otro. Al observar el uso a gran escala, podemos basar nuestra comprensión del impacto de los LLM en la realidad, garantizando que los desarrollos posteriores, ya sean mejoras técnicas, funciones de producto o regulaciones, se ajusten a los patrones y las necesidades de uso reales. Esperamos que este trabajo sirva de base para más estudios empíricos y anime a la comunidad de IA a medir continuamente el uso en el mundo real y aprender de él mientras construimos la próxima generación de modelos de vanguardia.69:T55e,Estas clasificaciones muestran el tráfico enrutado a través de OpenRouter. El gráfico Modelos destacados y la clasificación de LLM ordenan los modelos por tokens procesados, mientras que el gráfico Cuota de mercado cuenta las solicitudes. Ninguno mide usuarios ni gasto. Los modelos difieren en verbosidad y tokenización, por lo que un total de tokens mayor indica cuánto se usa un modelo, no qué modelo es el mejor para una tarea. No clasifican los modelos por precisión, capacidad de razonamiento ni rendimiento en pruebas de evaluación. La sección Pruebas de evaluación clasifica los modelos mediante puntuaciones de Artificial Analysis y Design Arena, además de pruebas de evaluación como GPQA Diamond, que OpenRouter ejecuta por su cuenta y cuyos resultados presenta como la mediana de precisión entre proveedores. Para programación, compare el Índice de programación de Artificial Analysis de esa sección con la sección Programación, que clasifica los modelos por tokens en una muestra de solicitudes en un lenguaje elegido, como Python. El gráfico Modelos destacados muestra los nombres de los nueve modelos más utilizados en cada período y agrupa el resto en Otros. El gráfico Cuota de mercado muestra la proporción de solicitudes de texto en OpenRouter que corresponde a cada autor de modelos, con los autores restantes agrupados en Otros.6a:T50a,. Más de la mitad del uso de modelos de código abierto se destinó a juegos de rol y a la creación de historias. Incluso en plataformas propietarias, una proporción nada desdeñable del uso inicial de ChatGPT fue informal y creativa antes de que crecieran los casos de uso profesionales. Esto contradice la suposición de que los LLM se utilizan principalmente para escribir código, correos electrónicos o resúmenes. En realidad, muchos usuarios interactúan con estos modelos en busca de compañía o para explorar. Esto tiene implicaciones importantes. Pone de relieve una oportunidad considerable para las aplicaciones dirigidas a consumidores que combinan diseño narrativo, conexión emocional e interactividad. Sugiere nuevas fronteras para la personalización: agentes que desarrollan personalidades, recuerdan preferencias o mantienen interacciones prolongadas. También redefine las métricas de evaluación de modelos: el éxito puede depender menos de la exactitud factual y más de la consistencia, la coherencia y la capacidad de mantener un diálogo atractivo. Por último, abre una vía para combinar la IA con la propiedad intelectual del entretenimiento, con potencial en la narrativa interactiva, los videojuegos y los personajes virtuales impulsados por creadores.6b:T453,. Partiendo de una base insignificante a finales de 2024 (con una cuota semanal de apenas el 1,2 %), los modelos de código abierto de China ganaron terreno de forma constante, hasta alcanzar casi el 30 % del uso total de todos los modelos en algunas semanas. Durante el período de un año, representaron en promedio aproximadamente el 13,0 % del volumen semanal de tókenes, con un fuerte crecimiento concentrado en la segunda mitad de 2025. En comparación, los modelos de código abierto del resto del mundo registraron un promedio del 13,7 %, mientras que los modelos propietarios del resto del mundo conservaron la mayor cuota (un 70 % en promedio). La expansión de los modelos de código abierto de China refleja no solo una calidad competitiva, sino también una iteración rápida y ciclos de lanzamiento frecuentes. Modelos como Qwen y DeepSeek mantuvieron lanzamientos regulares que permitieron una rápida adaptación a las cargas de trabajo emergentes. Este patrón ha transformado sustancialmente el segmento de código abierto y ha impulsado la competencia mundial en el panorama de los LLM.59:["$","$L61",null,{"supportsLocaleRefresh":true,"locale":"es","region":"$undefined","enableI18n":true,"translations":{"es":{"00059b9a4f8c6ddf":"En el puesto #{rank} de {total} modelos en el índice de programación de Artificial Analysis.","000725ce47dea9f5":"{keyLabel} (no disponible)","00081b88f0fbe327":"No se pudo encontrar el artefacto, la versión actual o el archivo al que se le quiere cambiar el nombre.","000e1e8c734860a8":"Activador","000f1ef411cfba51":"¿Quién se une?","0014ce0aaf1bd68a":"Solo lectura","001d2886631f4bc4":"Desactivado para todos los Interns hasta que lo active.","001dec08c2317790":"Hora","00223b94218455a6":{"t":"p","i":1,"c":"Dele un rostro a su Intern"},"002282f88ebccabe":"Fusion falló","0024ff2ba2f0efdb":[{"t":"strong","i":1,"c":"Tamaño de los modelos OSS frente a su uso."}," Proporción semanal del volumen total de tokens OSS procesado por modelos pequeños, medianos y grandes. 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Todo lo demás permanece igual.","003f24298da20f52":"Claves que siguen siendo válidas hasta que se eliminan.","003fc33536dbad8a":"Registro de entradas y salidas","0041820b890e5ced":"Cambio de modelo de Switchyard","0041e28aaf58eaea":"Cambio en {valueLabel} en {period, select, day {el último día} week {la última semana} month {el último mes} other {el último período}} respecto al período anterior","00427c998be2a2bb":"Abra un Intern para chatear con él.","00428c49ac1c310b":"Una sola ejecución","004722a2925734d9":"{count, plural, one {Revise # clave sin caducidad} other {Revise # claves sin caducidad}}","004e1bfd3bda3cb5":"Nuestro DPA, o revisamos el suyo","005082645026e8f1":"No a las cinco","00509d16f639418d":"Parámetros que el proveedor rechaza aunque el modelo los admite. 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Compare las principales API de transcripción de audio para reuniones, llamadas, subtítulos y reconocimiento de voz.","5178dab71df4603f":"El estudio empírico más completo sobre el uso de LLM hasta la fecha, que analiza 100 billones de tokens de metadatos anonimizados a nivel de solicitud de cientos de modelos.","517927c23216af41":"Una pregunta de elección selecciona una opción de un conjunto que usted define y devuelve una probabilidad para cada una.","517a7390f36d3177":"Familia {family}: {name} de {author}, voz {voice}","517a87ecc593ecb8":"Conecte GitHub en una organización para activar las copias de seguridad.","517b3eed6afbd8bd":"Aún no se ha leído ninguna entrada de este endpoint desde su API de modelos.","517d99057c9105f1":"Sin alternativa","517e594e0b49611b":"Experimental","517f4378347cc71f":"Cuestionario de seguridad (opcional)","518044cc4c1b241c":"Comenzar","5180df7306f76a08":"Quite los que no quiera evaluar antes de ejecutar.","51829d20001814fb":"Guardar regla","51832858aee53ea4":"Confirmación de edad de 18+","5188c55394c22724":"Cerrar cuestionario","518f975d7af85dbc":"Umbral de créditos","5192591ece2c94bd":"ID de solicitudes","5193ec31bf95bf43":"Sin ejecuciones de prueba","519893974f64eba7":"Sin vincular. 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Los metadatos también incluyen campos relacionados con el enrutamiento geográfico, la latencia y el contexto de uso (por ejemplo, si la solicitud se transmitió en streaming o se canceló, o si se utilizaron funciones de llamada a herramientas). 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Descript sigue manteniendo una conexión directa con Anthropic porque es uno de sus primeros socios y algunos modelos de acceso anticipado solo están disponibles a través de esa API. Esa vía no se utiliza en producción."},{"t":"p","i":19,"c":"Detrás de cada modelo hay una selección de proveedores de inferencia, y Descript la configura para cada modelo. OpenRouter muestra el rendimiento, el tiempo de actividad y el coste de cada uno, y Descript utiliza esos datos para establecer el orden de prioridad: un proveedor primero para Sonnet 5 y un orden diferente para Gemini. La política de retención de datos forma parte de la misma decisión, y Descript solo dirige las solicitudes a proveedores de inferencia que cumplen su política."},{"t":"p","i":20,"c":"Ahí es también donde entra en juego el segundo tipo de alternativa de respaldo. La lógica anterior de Descript cambiaba de modelo. La de OpenRouter cambia de proveedor de inferencia y mantiene el mismo modelo, de modo que un fallo en un proveedor de alojamiento no cambia el modelo que responde."},{"t":"p","i":21,"c":"El equipo utiliza su propia clave con Baseten para un despliegue dedicado de un modelo de pesos abiertos. OpenRouter dirige las solicitudes a Baseten como proveedor principal de ese modelo, con otros proveedores configurados como alternativas de respaldo para el mismo modelo, todos ellos dentro de las restricciones de la política mencionada. Descript mantiene la relación comercial directa y su propia clave, y sigue contando con protección frente a los límites de solicitudes y las interrupciones de un único proveedor."}]}],"5718c3cd059e1db0":"Cambiar rol","57199d8ce84a938d":"[Imagen enmascarada]","571d4f2fc3bbb0fa":"Mantenga el asunto por debajo de {max} caracteres","572603a715b3f3b5":"Reciba un correo electrónico cuando esta clave alcance un porcentaje de su límite de créditos.","572c74f7a37e4e13":"Aún no hay Skills. Añada una o añada una función que incluya Skills.","57310d4d0d8d9391":[{"k":"_gt_value_1","i":1,"v":"v"}," /"," ",{"k":"_gt_value_2","i":2,"v":"v"}," evaluados"],"573aba619a8e9800":{"t":"div","i":1,"c":[{"t":"p","i":2,"c":"Registramos metadatos básicos de las solicitudes (marcas de tiempo, modelo, recuentos de tókenes). Los prompts y las respuestas no se registran de forma predeterminada."},{"t":"p","i":3,"c":["Puede optar por registrar los prompts y las respuestas a cambio de un pequeño descuento mediante"," ",{"t":"FaqLink","i":4,"c":"la configuración de privacidad"},"."]}]},"5742b0d5e42c1e4f":"No hay ningún secreto de firma configurado.","5747191fd9016f5c":"Copiar el ID de respuesta del proveedor","574af32f1804ca53":"La URL guardada no es un destino de webhook válido. Compruebe la URL e inténtelo de nuevo.","5752c52b0f858b93":[{"k":"_gt_value_1","i":1,"v":"v"}," (opcional)"],"5753ca2545989aca":{"t":"div","i":1,"c":["“",{"k":"_gt_value_2","i":2,"v":"v"},"”"]},"5754c5c1f55f67d1":"Contactar","575833e82909f356":"Tipos de GPU","575c43d1f41cb513":"Algunas de sus claves no tienen límite de gasto o nunca caducan","575f4d26ad2a325b":"Resultados web ordenados por relevancia con filtrado por dominio.","577259e7e76b844c":"Apruebe esta solicitud solo si acaba de iniciar este inicio de sesión desde su propio terminal.","577492b9df0fbe81":"{internName} deja de usarla. Puede volver a añadirla más adelante.","577f741dfd742abb":"Secciones de la página de la herramienta","578099169527c92b":"Sin máximo","5781f5216c13f7e3":"Elaboro tesis de inversión a partir de señales del mercado, reviso memorandos de inversión con el estilo de la firma y respondo a las preguntas de los socios sobre las participaciones. 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Perderá el acceso a este espacio de trabajo y a sus recursos."],"584c3539b9524b9a":"Añadir archivo adjunto","584cf72365449d31":"Frecuencia","584f9162666aec8c":"La compilación en la que se ejecuta {name} y cómo acceder a ella desde una terminal.","585341009f371715":"Buscar claves de API","5858a4971b15faff":"Imagen siguiente","585c7f9fef80e384":"Saltar al contenido","5862cf3a9a356b25":"Generar imagen","5867f0b941bb1adb":"Anticípese al consumo de créditos y a los límites de presupuesto por espacio de trabajo.","586bca9e0857ded4":"Todas las cargas de trabajo","58785a452fb8d035":"Iniciado por","587930d77c3415e8":"Fecha de referencia","587b1f1914ab454c":"Total disponible","587d8fc2a6669bff":"Falla de forma cerrada: si no hay ningún endpoint de proveedor compartido disponible en Europa, la solicitud devuelve un error en lugar de salir de la región. 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Pida a un administrador que lo acepte.","58af23f6aa1557e0":{"t":"p","i":1,"c":[{"t":"strong","i":2,"c":"3. Agentes frente a humanos: el auge de la inferencia agéntica."}," El uso de los LLM está pasando de interacciones de un solo turno a la ",{"t":"em","i":3,"c":"inferencia agéntica"},", en la que los modelos planifican, razonan y ejecutan acciones en varios pasos. En lugar de producir respuestas aisladas, ahora coordinan llamadas a herramientas, acceden a datos externos y refinan los resultados de forma iterativa para alcanzar un objetivo. Los primeros indicios muestran un aumento de las consultas de varios pasos y del uso encadenado de herramientas, que utilizamos como indicadores del uso agéntico. A medida que se expanda este paradigma, la evaluación pasará de la calidad del lenguaje a la finalización de tareas y la eficiencia. 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Los nuevos endpoints de este proveedor comienzan con esta URL. Cambiarla más adelante no modifica los endpoints que ya existen.","59637ce269198bc7":[{"t":"div","i":1,"c":"Probar resumen"},{"t":"div","i":2,"c":"Ejecuta una llamada de resumen de ejemplo idéntica al flujo de títulos de Chatroom."}],"5964b36ead05e281":"Actualizar desde el IdP","5965fd597b9ceb61":"Bienvenido a Hermes","59675644dc4f39cc":"Solicitudes por día (por usuario)","5970829ac268e6d8":"Alfa","597108867af45bd8":"Ejecute varios modelos en paralelo, realice un análisis y fusione los resultados para obtener el mejor resultado.","5975470be11af342":"Cancelando la ejecución","597a49cc37d4d96a":"La mayoría de los harnesses que se utilizan están limitados a los modelos de IA de la empresa. Ori Eval tiene acceso a todos los modelos de OpenRouter, lo que le da a Ori Eval la flexibilidad de utilizar los modelos con la mejor relación precio-rendimiento. Nos encargamos del harness de pruebas por usted, para que pueda centrarse en mejorar su proyecto.","597d7b7b06bee8fa":"Clasificados por las solicitudes que devolvieron una imagen en OpenRouter durante la última semana. Cada solicitud cuenta una vez, aunque devuelva varias imágenes. 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Ciertas dimensiones, como el uso empresarial, los despliegues alojados localmente o los sistemas internos cerrados, quedan fuera del alcance de nuestros datos. Además, varios de nuestros análisis de datos se basan en ",{"t":"em","i":2,"c":"medidas indirectas"},": por ejemplo, identificar la inferencia de agentes mediante llamadas de varios pasos o de invocación de herramientas, o inferir la ubicación geográfica del usuario a partir de la facturación en lugar de datos de ubicación verificados. Por ello, los resultados deben interpretarse como patrones de comportamiento indicativos y no como mediciones definitivas de los fenómenos subyacentes."]},"5b648917d0a7637f":"Envíe un proyecto.","5b65a5ab9abc9c13":"✓ ¡Las cargas útiles coinciden! 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En cambio, observamos un rico ",{"t":"strong","i":3,"c":"ecosistema multimodelo"}," ","en el que tanto los modelos cerrados como los abiertos captan cuotas significativas. Por ejemplo, aunque los modelos de OpenAI y Anthropic lideran muchas tareas de programación y conocimiento, los modelos de código abierto como DeepSeek y Qwen procesaron en conjunto una gran parte del total de tókenes (a veces más del 30 %). Esto sugiere que el futuro del uso de los LLM probablemente será independiente del modelo y heterogéneo. Para los desarrolladores, esto significa mantener la flexibilidad, integrar varios modelos y elegir el mejor para cada tarea, en lugar de apostarlo todo a la supremacía de un único modelo. Para los proveedores de modelos, pone de relieve que la competencia puede surgir de lugares inesperados (por ejemplo, un modelo comunitario podría reducir parte de su cuota de mercado a menos que mejoren y se diferencien continuamente)."]},"5ba3c806f9036d7a":[{"k":"_gt_value_1","i":1,"v":"v"}," detalles del modelo, proveedores y precios"],"5bac5f7ed678b202":"Cuantización","5bae015bb41b15c0":"ID de usuario","5bae57cb6db8afe5":"Enrutamiento exclusivo de BYOK activado","5baea500025d914a":"No registrado","5bb6aa025b8990fe":["Esta es una factura de un pago con criptomonedas.",{"t":"br","i":1},"La transacción original se puede encontrar en la cadena de bloques."],"5bbf199afe39d5e1":"Descartar","5bc20e8e549c3ad6":"Secciones del centro de Interns","5bc20ee73ce40664":"Ignorar modelo","5bc45c3d10c85b81":"Los modelos más utilizados con un endpoint gratuito.","5bc642bc864a1b8c":"Error en la transmisión de Fusion","5bc77ca1a9f84613":"Mistral OCR (recomendado)","5bca4ab27a63b889":"Únase a miles de desarrolladores que crean con OpenRouter","5bccaa8c6d9f0810":"Ejecute ori muse para usar Muse Code con todos los modelos, los guardrails de su organización y una sola factura en OpenRouter","5bd3f8983b016d1e":"Crear espacio de trabajo","5be3259dc52851fc":["v",{"k":"_gt_value_1","i":1,"v":"v"}],"5be38322764a5f74":"Región de procesamiento","5bf1d60e879e02d2":"Modelos destacados para SEO en OpenRouter","5bf4f39f67c7bd5c":"{minutes, plural, one {{minutes}:{seconds} minuto} other {{minutes}:{seconds} minutos}}","5bf5ff72eff4d304":"Ningún prompt registrado coincide con estos filtros. 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En comparación con otros, Google tiene una proporción relativamente menor de programación que, de hecho, disminuye hacia finales de 2025 (hasta aproximadamente el 18 %) y una mayor variedad de categorías minoritarias. 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Ejecutamos sus 2.158 preguntas de solo texto como prueba de rendimiento de búsqueda: el modelo responde con búsqueda web en tiempo real en lugar de recurrir únicamente al conocimiento almacenado, y un juez evalúa si su respuesta final coincide con la referencia. Mantenemos fijo el modelo y variamos el motor de búsqueda, el formato de la solicitud y el presupuesto máximo de búsqueda. Mientras que BrowseComp pone a prueba la navegación persistente de varios pasos, HLE muestra qué aporta la búsqueda en tiempo real a preguntas que son difíciles porque requieren conocimientos especializados.","752970d91ef6fd97":"Envío de cargas de trabajo de la UE a eu.openrouter.ai y aplicación de este requisito mediante un guardrail de región de datos.","752a37052212d008":"Habilitar el enrutamiento","752bb622db7b7587":"Permitir solo...","752e606ad7a92a9a":"Las cinco tareas principales de cada categoría por tokens. 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