12/8/26

Z.ai Glm 5.3

📊 ZCode / GLM Coding Plan Lite — comparación con ChatGPT Plus y OpenCode Zen

Hoy he estado mirando https://zcode.z.ai/en (el agente de código de Z.ai, los de GLM) y me interesa su plan Lite. He pedido a Jane que lo compare con ChatGPT Plus (20 €) y con OpenCode Zen, y que lo ponga en contexto con mi uso real de OpenClaw. Resumen:

Qué es el plan Lite (GLM Coding Plan):

Precio: 18 $/mes (~16,5 €), con la promo de lanzamiento 12,6 $/mes (~11,6 €).
Cuota: 10.000 créditos/semana y 2.000 créditos por ventana de 5 h → en la práctica ~80 prompts cada 5 h y ~400 prompts/semana.
Modelos incluidos: GLM-5.2 (flagship), GLM-5-Turbo, GLM-4.7 y GLM-4.5-air. Contexto de 1M.
GLM-5.2 y 5-Turbo consumen 3× créditos en horas punta (lun–vie 14:00–18:00 hora de Singapur = 08:00–12:00 hora de Madrid) y 2× en el resto; hay promo de 1× en horas valle hasta finales de septiembre.
Funciona con 20+ herramientas de agente: ZCode, Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode y OpenClaw (lo lista su propia web). O sea: se puede enchufar directamente a mi OpenClaw.
Incluye MCP de visión, búsqueda web, lector web y Zread. Privacidad por defecto (no entrenan con tus datos).
Estimación oficial: ~43–87 M tokens/semana con GLM-5.2 y caché caliente. No es pago por token: es cuota plana de prompts.

vs ChatGPT Plus (20 €/mes):

ChatGPT Plus es el ecosistema cerrado de OpenAI: GPT-5.6 Sol, ~160 mensajes/3 h, Codex, Deep Research, Sora, memoria, etc. Muy potente para uso directo en web/app.
Pero NO incluye API: no se puede conectar a OpenClaw ni a agentes externos. Para mi flujo (agentes, crones, automatización) el Lite de GLM es más útil porque sí entra en OpenClaw. ChatGPT Plus y GLM Lite no compiten por lo mismo: uno es un producto de chat, el otro es combustible para agentes.

vs OpenCode Zen:

Zen NO es una suscripción: es una cartera de 20 $ de saldo que se gasta por tokens (auto-recarga cuando baja de 5 $). Modelos premium (Claude, GPT-5.x, Gemini, Grok) + gratuitos (DeepSeek Flash Free, etc.). Ideal para probar modelos sueltos, pero el dinero vuela con modelos caros (ayer ya lo analicé: en Reddit hay casos de 20 $ en 2 horas).
El Lite de GLM, en cambio, es gasto fijo predecible: pagas y tienes una cuota de prompts con GLM-5.2 incluido. Más parecido a OpenCode Go (10 $/mes que ya pago) que a Zen.

vs mi uso real de OpenClaw:

Mi consumo actual: DeepSeek directo ~5,4 $/mes (~7.800 requests/mes, ~260 req/día, ~443 M tokens de entrada con 95 % de caché) + OpenCode Go 10 $/mes. Total ~15 $/mes.
El Lite (~400 prompts/semana ≈ 1.600/mes) se queda corto como modelo principal: mis crones y el boletín generan ~7.800 requests/mes. Con automatización masiva lo agotaría en pocos días.
Su sitio natural sería el de complemento puntual: GLM-5.2 bajo demanda para tareas duras de razonamiento/código en OpenClaw, sin tocar los límites de DeepSeek/Go. Y como el propio z.ai soporta OpenClaw, la integración debería ser directa.
También hay que vigilar: los límites por ventana de 5 h (~80 prompts) penalizan sesiones largas, y las horas punta (mañanas en España) triplican el consumo.

Conclusión (de momento): interesante y barato, pero no sustituye a DeepSeek Flash + Go para mi volumen. Lo veo como opción B: un mes de prueba para evaluar GLM-5.2 en OpenClaw cuando haya una tarea que lo justifique, o si Z.ai saca un plan con más cuota. ChatGPT Plus no es alternativa para agentes (sin API). Zen sigue siendo "probar con 20 $ cuando toque". Decisión pendiente, no urgente.

¿Me bastaría el plan Lite de ZCode? (respuesta de ChatGPT Luna)

He analizado mi consumo mensual de ZCode para saber si el plan Lite, de 12,60 USD al mes, sería suficiente para mi uso habitual.

Estos son mis datos:

Modelo	Entrada	Salida	Caché	Solicitudes
Flash	343,7 M	2,75 M	93,8 %	7.448
Pro	62,4 M	261 K	97,5 %	708
Total	406 M	3 M	—	8.156

A primera vista, 406 millones de tokens parecen una cantidad enorme. Sin embargo, esa cifra necesita contexto. El 93,8 % de las entradas de Flash y el 97,5 % de las entradas del modelo Pro fueron reutilizadas mediante caché.

Eso significa que aproximadamente 381 millones de tokens no tuvieron que procesarse completamente de nuevo. Considerando la tarifa reducida que Z.ai aplica a los tokens cacheados, mi consumo efectivo sería aproximadamente equivalente a:

25,2 millones de tokens nuevos.
76,2 millones de tokens cacheados ponderados.
3 millones de tokens de salida.

En total, unos 104 millones de tokens efectivos durante el mes, no 409 millones procesados a precio completo.

Además, mis 8.156 solicitudes mensuales representan aproximadamente 1.900 solicitudes semanales. Esto indica un uso frecuente, pero no necesariamente extremo: muchas solicitudes corresponden a iteraciones pequeñas, revisiones, preguntas sobre el código o cambios concretos.

¿Qué ofrece Lite?

Según la página de ZCode, el plan Lite incluye:

10.000 créditos semanales.
Acceso rotativo a los modelos y funciones más recientes.
Más de 20 herramientas para agentes.
Integración con ZCode y otras herramientas de programación.
Uso orientado a proyectos pequeños y a un repositorio principal.

Mi consumo mensual no demuestra de forma matemática que Lite vaya a sobrarme, porque Z.ai no presenta los créditos como una equivalencia directa con tokens o solicitudes. El consumo depende del modelo utilizado, la complejidad de la tarea, las herramientas activadas, la duración del contexto y el porcentaje de caché.

Aun así, hay varios factores a favor de Lite:

La mayor parte de mi uso corresponde al modelo Flash, que previsiblemente consume menos cuota que el modelo Pro.
El porcentaje de caché es muy alto. Esto es importante porque el agente reutiliza buena parte del contexto del proyecto en lugar de procesarlo completamente en cada solicitud.
Mi consumo está distribuido a lo largo del mes. No estoy generando cientos de millones de tokens nuevos cada semana.
Z.ai recomienda Lite para trabajar con un proyecto a la vez, que encaja con un flujo de desarrollo individual.

¿Cuándo podría quedarse corto?

Lite podría no ser suficiente si:

Los 406 millones de tokens fueran semanales en lugar de mensuales.
Trabajara simultáneamente en varios repositorios.
Utilizara constantemente el modelo Pro para tareas complejas.
Ejecutara muchos agentes en paralelo.
El porcentaje de caché disminuyera considerablemente.
Realizara tareas largas de análisis, refactorización o generación desde cero todos los días.

En ese caso, el plan Pro ofrecería más margen, ya que ZCode lo presenta con aproximadamente seis veces el uso de Lite, además de mayor prioridad y velocidad.

Conclusión

Con mis datos mensuales, el plan Lite parece una opción razonable y probablemente suficiente, especialmente porque mi uso tiene una tasa de caché cercana al 94 % y está concentrado principalmente en el modelo Flash.

No afirmaría que Lite me dará un margen ilimitado, pero sí que parece adecuado para un desarrollador individual que trabaja principalmente en un proyecto y utiliza el agente para programar, corregir errores, revisar código y hacer iteraciones continuas.

Mi estrategia sería empezar con Lite y observar el consumo real de créditos durante la primera semana. Si termino cada semana por debajo de aproximadamente el 70–80 % de la cuota, Lite debería ser suficiente. Si agoto regularmente los 10.000 créditos semanales, entonces tendría sentido pasar a Pro.

Por 12,60 USD al mes, Lite parece ofrecer una relación coste-uso especialmente interesante para programación con agentes. ChatGPT Plus, por 20 USD, sigue siendo más completo como asistente general —voz, imágenes, archivos, investigación y conversación—, pero para un flujo centrado específicamente en trabajar sobre repositorios, ZCode Lite parece más especializado y potencialmente más rentable.

Los créditos, límites y precios de Z.ai pueden cambiar. La confirmación definitiva debe hacerse desde el panel de consumo de la cuenta.

5/8/26

Crónicas de la IA

¿Y AHORA QUÉ?

Día 3 de Agosto. Ahora mismo tengo funcionando:

ChatGPT (20 Euros) funcionando por debajo de sus posibilidades, controlando vps, varias partidas de Ogame, y automatizaciones varias.

DeepSeek (Api directa) con OpenClaw, mucho uso.

OpenCode Go (plan inicial de 5 dólares) muchísimo uso, con OpenClaw, tareas continuas, así como la documentación constante de todo lo que hago (Obsidian, Notion).

Voy monitoreando todo lo que sale. Hoy leo de Qwen 3.8 Max (que tiene un plan compatible con OC) pero que parece que devora tokens de forma salvaje. Por otro lado DeepSeek Flash ha sacado una actualización muy importante, y en todas las simulaciones que hago DeepSeek directo vía API es la más económica con diferencia. Eso no quita mi potente curiosidad por probar otros LLM´s. GLM 5.2 me impresionó muchísimo. Kimi K3, también.

Pero la pregunta sigue siendo ¿qué más puedo hacer ahora?

He seguido mejorando mi "segundo cerebro" (como dicen en YouTube), Obsidian, he instalado un plugin que es un panel muy personalizable. Tras varios intentos sólo GPT Sol es el que ha montado algo que merece la pena, pero tengo que seguir trabajando en él.

Otro proyecto que tengo es un CRM de iglesia, es un proyecto bastante amplio, hay un módulo que es muy interesante que quiero ponerlo en marcha ya.

¿Y qué más? Esa es la pregunta. Ya tengo el VPS operativo, tendría que bucear en esa biblioteca que es GitHub para probar más aplicaciones. También me da curiosidad probar a hacer un juego, una especie de simulación. Otra idea es hacer una APK para Android, pero una app que sea tan personal que sólo sirva para mí, con las cuestiones que más uso.... (uffff, cuántas posibilidades veo allí). ¿Os acordáis de la app "Diario incremental"? Qué lejos parece todo eso... ahora estoy en proyectos de mucha más envergadura. Todo esto que estamos viviendo es FASCINANTE.

(05/08/26) Estoy añadiendo más modelos, lo cual está haciéndome ahorrar tokens y llamadas. Uso Ollama Cloud y Gemini (uso gratuito), estoy con Nvidia, pero me está dando error algunas de las llamadas que estoy haciendo. Tomo nota de algunas tareas que quiero hacer, ¡ahora es posible el control del PC! y eso en tareas de oficina muy repetitivas es muy interesante. Vivimos en tiempos emocionantes amigos. Nunca antes había hecho tanto uso del PC.

Hace dos días un seguir me compartió 4 páginas de un relato que había escrito en el que ¡yo era el protagonista! Me pareció todo un detalle. ¡Gracias amigo P!

Sigo explorando planes de tokens, pero creo que la mejor decisión es seguir con mi configuración actual:

DeepSeek (pago por tokens) + OpenCloudGo + OpenAI (esto ya es imprescindible, porque Work ofrece algo que nadie más ofrece).

Así que debería de dejar de seguir explorando. Ayer los de Minimax presentaron un modelo de generación de vídeo, parece que algunos están muy entusiasmados con este.

31/7/26

Cuánto me cuesta DeepSeek al mes: análisis real de consumo vs OpenCode Go

Si usas modelos de IA con frecuencia, sabes que el coste puede dispararse sin que te des cuenta. Hoy comparto mis datos reales de consumo de DeepSeek API directa durante julio 2026, y los comparo con la alternativa de OpenCode Go (el plan flat de $10/mes).

📊 Los datos: 30 días de DeepSeek API directa

Periodo analizado: 2 al 31 de julio de 2026. Uso real, con mi asistente IA (Jane/OpenClaw) gestionando tareas diarias, crons, boletines, memoria y más.

💰 Costes

Modelo	Coste (USD)	% del total
deepseek-v4-flash	$4.68	81%
deepseek-v4-pro	$1.12	19%
TOTAL	$5.80/mes	100%

Media diaria: $0.19 USD. Sí, menos de 20 céntimos al día.

🔢 Tokens procesados

Modelo	Input total	Output	Hit rate	Requests
Flash	343.7M	2.75M	93.8%	7,448
Pro	62.4M	261K	97.5%	708
TOTAL	406M	3.0M	—	8,156

El cache hit rate es la clave: un 94-97% de los tokens de entrada ya están en caché, lo que reduce drásticamente el coste. Sin caché, la factura sería 10 veces mayor.

📈 Picos de uso

16 de julio → $0.60 flash (861 peticiones) — sesión muy intensiva
27 de julio → $0.91 total ($0.28 flash + $0.63 pro) — el día más caro del mes
3 de julio → $0.49 flash (467 peticiones)

El 81% del gasto es flash, no pro. Solo usé deepseek-v4-pro cuatro días (20, 22, 27 y 28 de julio), y el 57% del coste de pro se concentró en un solo día.

⚖️ Comparativa con OpenCode Go ($10/mes)

OpenCode Go es un plan flat de $10/mes que incluye 23+ modelos: deepseek-v4-flash, qwen3.7-plus, kimi-k3, grok-4.5, MiniMax, y más. No incluye deepseek-v4-pro.

Escenario	Coste/mes	Diferencia
A) API directa (actual)	$5.80	—
B) Go (flash) + API (pro)	$11.12	+$5.32 más caro
C) Go puro (todo)	$10.00	+$4.20 más caro

🎯 Conclusiones

API directa es la opción ganadora para mi nivel de uso actual. $5.80 vs $10 de Go: casi la mitad.
El cache hit es el verdadero ahorro. Con un 94-97% de aciertos, el coste se mantiene bajo a pesar de procesar 406 millones de tokens de entrada.
Go solo compensaría si el uso creciera por encima de ~$10/mes (más del doble del actual). Más crons, más agentes, tareas más pesadas… ahí sí tendría sentido el flat.
deepseek-v4-pro no está en Go. Si lo necesitas, igualmente pagas API directa aparte. Alternativas en Go: qwen3.7-plus y kimi-k3, ambos capaces.
Recomendación general: si tu uso es moderado (<$10/mes), quédate con API directa. Si tu uso es intensivo o quieres simplicidad, Go puede merecer la pena.

🔧 Metodología

Datos extraídos de los CSVs de amount (tokens) y cost (gastos) de la API de DeepSeek, procesados con Python. El análisis completo se ejecuta con un script que calcula costes por modelo, hit rates, picos diarios y comparativa con OpenCode Go.

¿Y tú? ¿Cuánto gastas al mes en APIs de IA? ¿Usas planes flat o pay-per-use? Cuéntame en los comentarios 👇

¿Qwen 3.7 plus o max? Comparativa de precios y uso real con OpenClaw

Llevo meses usando OpenClaw como asistente personal, con DeepSeek como proveedor principal. Pero hace poco me planteé una pregunta: ¿y si quiero usar modelos de Qwen? ¿Me conviene más Qwen 3.7 Plus o Qwen 3.7 Max?

La respuesta no es obvia. Depende de cuántos tokens consumo, qué tipo de tareas hago, si automatizo, y cuánto estoy dispuesto a pagar. Así que hice los números. Este post es el resultado.

0. ¿Qué es OpenCode Go?

OpenCode Go es un plan de suscripción de opencode.ai que ofrece acceso a múltiples modelos de IA por un precio fijo mensual. Es el plan más barato del mercado para acceso multi-modelo: 10 USD al mes (5 USD el primer mes).

Lo interesante de OpenCode Go no es solo el precio, sino qué incluye:

Acceso a 16+ modelos: Qwen 3.7 Max, Qwen 3.7 Plus, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, Kimi K3, GLM-5.2, Grok 4.5, MiniMax M3, MiMo-V2.5, Hy3, y más.
API compatible con OpenAI: funciona con OpenClaw, OpenCode, Claude Code, Cursor, y cualquier agente que hable el protocolo OpenAI.
Sin restricciones de automatización: puedes usarlo para scripts, agentes autónomos, crones, heartbeats, lo que quieras.
Límites por requests, no por tokens: cada modelo tiene un número máximo de requests por 5 horas, por semana y por mes.

La clave está en que no todos los modelos tienen los mismos límites. Algunos son muy generosos (DeepSeek V4 Flash: 31.650 requests/5h), otros son restrictivos (Qwen 3.7 Max: solo 950 requests/5h).

¿Y cuánto cuesta usar Qwen 3.7 Plus vs Max dentro de OpenCode Go? Vamos a los números.

1. Mi caso de uso: qué hago con OpenClaw

Antes de comparar modelos, necesito explicar cómo uso yo OpenClaw, porque los números de consumo varían mucho según el patrón de uso.

Uso OpenClaw a diario, con DeepSeek V4 Flash como modelo principal (97% del tiempo), y ocasionalmente DeepSeek V4 Pro (3%) para tareas más complejas. Estos son mis números reales de los últimos 30 días (junio-julio 2026):

Coste total: 5,37 USD/mes
Requests: ~260 al día / ~7.800 al mes
Tokens de entrada: 443 millones al mes
Tokens de salida: ~3 millones al mes
Cache hits: 95% de los tokens de entrada (DeepSeek los cobra a 0,0028 USD/1M, prácticamente regalados)

¿Qué tipo de tareas hago?

Mi uso de OpenClaw no es solo coding. Es un asistente personal con automatizaciones:

Boletín de noticias IA diario (7:15 AM): genera guion desde NewsAPI, locuta con Azure TTS, publica en Spreaker y redes. ~16.000 tokens de salida por boletín.
Eventos del día (8:00 AM): consulta Google Calendar y me avisa por Telegram. ~500 tokens por ejecución.
Revisión de Gmail: busca nóminas, facturas. ~2.000 tokens por búsqueda.
Heartbeats periódicos: cada 30 min, revisa correo, calendario, tareas. ~1.000 tokens por heartbeat.
Chat conversacional: respuestas a preguntas, análisis de documentos, redacción de correos. ~500-2.000 tokens por respuesta.
Automatizaciones varias: actualización de Notion (gastos, peso, facturas), Google Sheets (donaciones), generación de audio con Azure TTS, publicación en redes.

En total, son entre 5 y 8 tareas automatizadas al día, más heartbeats cada 30 min, más chat conversacional. Todo esto con DeepSeek V4 Flash, que es barato gracias a los cache hits.

¿Cambiaría el patrón de uso con Qwen 3.7? No fundamentally. Las mismas tareas, pero con otro modelo. La pregunta es: ¿cuánto me costaría?

2. Qwen 3.7 Plus vs Max: diferencias, precios y habilidades

Qwen 3.7 es la familia de modelos de Alibaba Cloud. Hay dos versiones principales disponibles vía API: Plus y Max. No son solo "versiones pequeña y grande del mismo modelo". Son arquitecturas diferentes con casos de uso diferentes.

Qwen 3.7 Plus

Tipo: modelo multimodal (texto + imagen + vídeo)
Contexto: hasta 1 millón de tokens
Habilidades clave:
- Percepción de escenas reales, lectura de pantallas, interacción con GUIs
- Generación de código desde imágenes o descripciones
- Agente híbrido interactivo multi-modal
- Soporta preserve_thinking para razonamiento extendido
Precio (API directa o OpenCode Go):
- ≤256K tokens: 0,40 USD input / 1,60 USD output por 1M tokens
- >256K tokens: 1,20 USD input / 4,80 USD output por 1M tokens
Límites en OpenCode Go: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes

Qwen 3.7 Max

Tipo: modelo flagship, reasoning-native, cerrado (no open-weight)
Contexto: 1 millón de tokens
Habilidades clave:
- Modo nativo de pensamiento extendido (extended thinking)
- Compatible con protocolo Anthropic Messages (drop-in para Claude Code)
- Ejecución autónoma sostenida: puede trabajar en tareas de 35+ horas sin intervención
- Frontier coding agent: diseño frontend, razonamiento complejo, coding largo
- Benchmarks: 88.4 GPQA Diamond, 91.3 AIME 2026, 83.6 LiveCodeBench v6
Precio (API directa o OpenCode Go): 2,50 USD input / 7,50 USD output por 1M tokens
Límites en OpenCode Go: 950 requests/5h, ~4.770 requests/mes

Comparación directa

Aspecto	Qwen 3.7 Plus	Qwen 3.7 Max
Precio input (1M tokens)	0,40 USD	2,50 USD
Precio output (1M tokens)	1,60 USD	7,50 USD
Requests/mes (OpenCode Go)	~21.600	~4.770
Contexto	1M tokens	1M tokens
Multi-modal (imagen/vídeo)	✅ Sí	❌ No (solo texto)
Extended thinking nativo	✅ Sí (`preserve_thinking`)	✅ Sí (nativo)
Agente autónomo largo (35h+)	❌ No	✅ Sí
Frontier coding agent	✅ Bueno	✅ Excelente
Open-weight	❌ No	❌ No

En resumen: Max es ~6x más caro en input y ~4.7x más caro en output. Pero Max es el modelo flagship para tareas de razonamiento complejo, coding autónomo largo, y diseño frontend. Plus es más barato, multi-modal, y tiene más requests disponibles.

3. ¿Cómo funcionaría cada uno con OpenClaw a nivel agéntico?

OpenClaw es un agente que puede usar herramientas, automatizar tareas, y mantener conversaciones multi-turno. La pregunta es: ¿cómo se comporta Qwen 3.7 Plus vs Max dentro de OpenClaw?

Qwen 3.7 Plus en OpenClaw

Casos de uso ideales:

Chat conversacional: respuestas rápidas, análisis de documentos, redacción de correos. Plus es suficiente y barato.
Tareas multi-modales: si necesitas que el agente analice imágenes (capturas de pantalla, fotos de documentos, gráficos), Plus es la única opción (Max no soporta imagen).
Automatizaciones rutinarias: heartbeats, revisión de correo, actualización de bases de datos. Plus tiene 21.600 requests/mes, suficiente para ~720 requests/día.
Generación de guiones: para boletines de noticias, podcasts, vídeos. Plus genera texto de calidad a bajo coste.

Limitaciones:

No puede sostener tareas autónomas de 35+ horas sin intervención.
Para razonamiento matemático/científico muy complejo, puede quedarse corto.
Frontend design es bueno, pero no al nivel de Max.

Qwen 3.7 Max en OpenClaw

Casos de uso ideales:

Coding agent autónomo: si necesitas que OpenClaw refactorice un código grande, haga migraciones complejas, o trabaje en un proyecto de múltiples archivos durante horas, Max es la opción.
Razonamiento complejo: análisis teológico profundo, matemáticas avanzadas, lógica compleja. Max tiene extended thinking nativo y benchmarks superiores.
Diseño frontend: si OpenClaw genera interfaces web, Max produce código más limpio y estético.
Tareas de larga duración: Max puede trabajar de forma autónoma durante 35+ horas en tareas de largo horizonte.

Limitaciones:

Solo 4.770 requests/mes en OpenCode Go. Eso son ~160 requests/día. Si haces heartbeats cada 30 min (48/día) + 10-20 tareas automáticas/día + chat conversacional, te quedas sin requests rápido.
No soporta imagen/vídeo. Si necesitas análisis visual, tienes que usar Plus u otro modelo.
6x más caro si usas la API directa.

Mi evaluación para mi caso de uso

Para mi patrón de uso (260 requests/día, 95% tareas rutinarias, 5% tareas complejas):

Qwen 3.7 Plus: cubriría el 95% de mis tareas. Los 21.600 requests/mes son suficientes para mis 7.800 requests/mes actuales. Y el precio es 6x menor.
Qwen 3.7 Max: solo lo usaría para el 5% de tareas complejas (análisis teológico, razonamiento matemático, coding autónomo largo). Pero con solo 4.770 requests/mes, tendría que ser muy selectivo.

Conclusión: para uso diario como asistente personal con automatizaciones, Plus es más práctico. Max es overkill para el 95% de las tareas, y te quedas sin requests rápido.

4. Costes reales: OpenCode Go vs API directa vs Qwen Token Plan

Ahora la pregunta del millón: ¿cuánto me costaría usar Qwen 3.7 con mi patrón de uso actual?

Voy a calcularlo para tres escenarios:

OpenCode Go (suscripción de 10 USD/mes, límites por requests)
API directa de Qwen (pay-as-you-go, pago por tokens)
Qwen Token Plan (suscripción con créditos, pero con restricciones)

Escenario 1: OpenCode Go

OpenCode Go cuesta 10 USD/mes y te da límites por requests, no por tokens. Los límites son:

Qwen 3.7 Plus: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes
Qwen 3.7 Max: 950 requests/5h, ~4.770 requests/mes

Mi uso actual: ~260 requests/día, ~7.800 requests/mes.

¿Entra en Plus? Sí. 7.800 requests/mes está muy por debajo de los 21.600 requests/mes de Plus. Podría hacer todas mis tareas con Plus sin tocar el límite.

¿Entra en Max? No. 7.800 requests/mes supera los 4.770 requests/mes de Max. Tendría que reducir mi uso a ~160 requests/día, lo cual es inviable para mi patrón actual.

Coste con OpenCode Go:

Plus: 10 USD/mes (el plan completo, que incluye acceso a todos los modelos)
Max: no viable con mi uso actual (me quedaría sin requests a mitad de mes)

Escenario 2: API directa de Qwen (pay-as-you-go)

Si uso la API directa de Qwen (vía DashScope o Alibaba Cloud Model Studio), pago por tokens consumidos. Los precios son los mismos que en OpenCode Go, pero sin límites de requests.

Cálculo con mi uso actual:

Tokens de entrada: 443M/mes (pero el 95% son cache hits, que se cobran a 0,0028 USD/1M en DeepSeek, no en Qwen)
Tokens de salida: 3M/mes

Problema: Qwen no tiene cache hits como DeepSeek. En Qwen, todos los tokens de entrada se cobran al precio normal (0,40 USD/1M para Plus, 2,50 USD/1M para Max).

Coste con Qwen 3.7 Plus (API directa):

Input: 443M tokens × 0,40 USD/1M = 177,20 USD/mes
Output: 3M tokens × 1,60 USD/1M = 4,80 USD/mes
Total: 182 USD/mes

Coste con Qwen 3.7 Max (API directa):

Input: 443M tokens × 2,50 USD/1M = 1.107,50 USD/mes
Output: 3M tokens × 7,50 USD/1M = 22,50 USD/mes
Total: 1.130 USD/mes

¡Ouch! La API directa de Qwen es 34x más cara que DeepSeek para Plus, y 210x más cara para Max. ¿Por qué? Porque DeepSeek tiene cache hits que reducen el coste de input a 0,0028 USD/1M, mientras que Qwen cobra 0,40 USD/1M (Plus) o 2,50 USD/1M (Max) por todos los tokens de entrada.

Conclusión: la API directa de Qwen es inviable para mi patrón de uso. Solo tiene sentido si consumes muchos menos tokens (por ejemplo, si no tienes heartbeats cada 30 min, o si usas contextos mucho más cortos).

Escenario 3: Qwen Token Plan

Qwen ofrece un Token Plan con tres niveles:

Plan	Precio	Créditos/7 días	Créditos/5 horas
Lite	~6 USD/mes	2.500	700
Standard	~18 USD/mes	10.000	3.000
Pro	~68 USD/mes	40.000	12.000

Los créditos se consumen según el modelo y los tokens. Según el ejemplo oficial de Qwen, una llamada de ~50.000 tokens a qwen3.6-plus consume ~3,18 créditos. Aplicando esa proporción a mi uso:

Consumo diario estimado: ~554 créditos
Consumo semanal: ~3.878 créditos

¿Qué plan necesito?

Lite (6 USD): 2.500 créditos/semana. No alcanza (necesito 3.878).
Standard (18 USD): 10.000 créditos/semana. Sí alcanza, con margen.
Pro (68 USD): 40.000 créditos/semana. Sobra, pero es caro.

Coste con Qwen Token Plan:

Standard: ~18 USD/mes

Pero hay un problema grave: los términos de uso del Token Plan prohíben la automatización:

"No API automation: Use is limited to interactive use within programming and agent tools. Using the API Key for automated scripts, application backends, or non-interactive batch processing is prohibited."

Esto significa que no puedo usar el Token Plan para mis automatizaciones (boletín diario, heartbeats, revisión de correo, etc.). Solo puedo usarlo para chat interactivo. Para mí, eso lo hace inviable.

Resumen de costes

Opción	Coste mensual	¿Viable para mi uso?	¿Automatización?
DeepSeek (actual)	5,37 USD	✅ Sí	✅ Sí
OpenCode Go (Plus)	10 USD	✅ Sí (21.600 req/mes)	✅ Sí
OpenCode Go (Max)	10 USD	❌ No (solo 4.770 req/mes)	✅ Sí
API directa Qwen (Plus)	182 USD	✅ Sí (sin límites)	✅ Sí
API directa Qwen (Max)	1.130 USD	✅ Sí (sin límites)	✅ Sí
Qwen Token Plan (Standard)	~18 USD	✅ Sí (10.000 créditos/sem)	❌ Prohibida

Ganador claro: DeepSeek a 5,37 USD/mes, gracias a los cache hits. OpenCode Go a 10 USD/mes es la segunda opción más barata, y me da acceso a Qwen 3.7 Plus si quiero probarlo.

5. ¿Y Ollama Cloud? Estimación de costes

Ollama Cloud es el servicio de inferencia gestionada de Ollama. No cobra por tokens, sino por tiempo de GPU. Los planes son:

Plan	Precio	Uso cloud	Modelos concurrentes
Free	0 USD	Ligero (experimentar)	1
Pro	20 USD/mes	50× Free	3
Max	100 USD/mes	250× Free	10

Ollama Cloud no tiene Claude (Anthropic no permite que sus modelos se usen en plataformas de terceros). Pero tiene modelos open como:

DeepSeek V4 Flash (el mismo que uso ahora)
DeepSeek V4 Pro
Nemotron 3 Ultra (NVIDIA)
Qwen 3.5, 3.6, 3.7 (familia completa)
Kimi K2.6, K2.7, K3
GLM-5.1, GLM-5.2
GPT-OSS (open-weight de OpenAI)
Gemma 4 (Google)
Mistral Large 3
Y más

¿Me conviene Ollama Cloud para mi uso?

El plan que necesitaría es el Pro (20 USD/mes), porque el Free es solo para experimentar.

Ventajas:

Facturación fija: 20 USD/mes, sin sorpresas.
Sin restricciones de automatización: puedes usarlo para scripts, agentes, crones, heartbeats.
Acceso a 40+ modelos: no solo Qwen, también DeepSeek, Kimi, GLM, Gemma, Mistral, etc.
3 modelos concurrentes: puedo tener OpenClaw usando un modelo mientras otra herramienta usa otro.
Privacidad: "Prompt or response data is never logged or trained on."

Desventajas:

20 USD/mes vs 5,37 USD/mes de DeepSeek: son 15 USD más al mes. ¿Valen la pena?
Límites por GPU time: Ollama no publica cifras exactas de minutos de GPU por plan. El plan Pro está diseñado para "day-to-day work", pero si mi uso es muy intensivo, podría tocar el límite.
No tiene Claude: si algún día quiero usar Sonnet u Opus, tendré que ir a otra plataforma.

Estimación: ¿cuánto uso puedo meter en Ollama Pro?

Ollama mide el uso por tiempo de GPU, no por tokens. Esto hace que la comparación directa con DeepSeek no sea exacta. Pero podemos hacer una estimación:

Plan Free: ~10-20 requests/día con modelos de nivel 3-4 (como DeepSeek V4 Flash).
Plan Pro: 50× Free = ~500-1.000 requests/día.

Mi uso actual: ~260 requests/día con DeepSeek V4 Flash.

Cálculo: mi uso actual representa entre el 26% y el 52% de la capacidad del plan Pro. Dicho al revés: con Ollama Pro podría hacer entre 2 y 4 veces mi uso actual antes de tocar el límite.

Traducido a cosas concretas, con Ollama Pro a 20 USD podría:

Seguir usando OpenClaw exactamente igual que ahora (~260 req/día)
Y además usar OpenCode con un modelo como Qwen 3.5 Coder o Kimi K2.7 Code para ~100-150 req/día de programación
Y además ejecutar un agente tipo Hermes para tareas de investigación (~50 req/día)
Y aún me sobraría margen para picos puntuales de uso

¿Me conviene? Depende de cuánto valore la predictibilidad y la libertad de modelos. Si DeepSeek sigue funcionando bien sin sorpresas, la diferencia de 15 USD/mes no se justifica solo por el ahorro. Pero si algún día DeepSeek cambia sus precios de caché o mete restricciones, Ollama Pro es la alternativa más sólida.

6. Conclusiones

Después de hacer los números y probar modelos, estas son mis conclusiones finales:

1. Me quedo con Qwen 3.7 Plus

Qwen 3.7 Plus es mi elección por dos razones principales:

Es multimodal: acepta texto, imagen y vídeo. Max solo acepta texto. Si quiero que OpenClaw analice una captura de pantalla, un documento escaneado o un gráfico, Plus es la única opción dentro de Qwen 3.7.
Es 6 veces más barato que Max: 0,40 USD/1M tokens input vs 2,50 USD/1M de Max. En output, 1,60 USD vs 7,50 USD. Para el 95% de mis tareas, Plus rinde igual que Max pero cuesta mucho menos.

2. DeepSeek V4 Flash tiene fallos puntuales

DeepSeek V4 Flash es mi daily driver (5,37 USD/mes gracias a los cache hits), pero no es perfecto. De vez en cuando tiene fallos puntuales en tareas cotidianas:

Algunos scripts de automatización se atascan o generan código incorrecto que requiere reintentos.
En tareas de razonamiento medio (no complejo, pero tampoco trivial), a veces toma atajos incorrectos.
Estos fallos son pocos (quizás 1 de cada 20-30 tareas), pero ocurren.

Para el 95% de mi uso (JSON, clasificación, extracción, código corto), Flash funciona perfectamente. Pero para ese 5% de tareas que requieren un poco más de razonamiento, necesito un modelo más capaz.

3. Comparación: DeepSeek V4 Pro vs Qwen 3.7 Plus

Aquí viene la pregunta interesante: ¿DeepSeek V4 Pro o Qwen 3.7 Plus para las tareas que requieren más capacidad?

Aspecto	DeepSeek V4 Pro	Qwen 3.7 Plus
Precio input (1M tokens)	0,435 USD	0,40 USD
Precio output (1M tokens)	0,87 USD	1,60 USD
Cache hit input	0,003625 USD	0,04 USD
Contexto	1M tokens	1M tokens
Max output	384K tokens	64K tokens
Multi-modal	❌ No (solo texto)	✅ Sí (texto + imagen + vídeo)
Modos de razonamiento	3 modos (Non-Thinking, Thinking High, Thinking Max)	✅ Sí (preserve_thinking)
Licencia	MIT (open-weight)	❌ No (API propietaria)
Parámetros	1.6T total, 49B activos	No publicado
Mejor en	Razonamiento complejo, coding largo, matemáticas	Tareas multi-modales, análisis visual, generación de código desde imágenes

Análisis:

Precio: son muy similares en input (~0,40-0,43 USD/1M). Pero DeepSeek V4 Pro es casi 2x más barato en output (0,87 vs 1,60 USD/1M). Y con cache hits, DeepSeek baja a 0,003625 USD/1M, mientras que Qwen baja a 0,04 USD/1M. DeepSeek gana en precio si tienes cache hits altos.
Capacidad de output: DeepSeek V4 Pro puede generar hasta 384K tokens de salida, mientras que Qwen 3.7 Plus solo 64K. Si necesitas generar documentos largos, código extenso o análisis detallados, DeepSeek gana.
Multi-modal: Qwen 3.7 Plus acepta imagen y vídeo; DeepSeek V4 Pro solo texto. Si necesitas análisis visual, Qwen gana.
Razonamiento: DeepSeek V4 Pro tiene 3 modos de razonamiento (incluyendo Thinking Max para tareas muy complejas). Qwen 3.7 Plus tiene extended thinking, pero no tan flexible. DeepSeek gana en razonamiento puro.
Open-weight: DeepSeek V4 Pro es MIT, puedes self-host. Qwen 3.7 Plus es API propietaria. DeepSeek gana si quieres control total.

Conclusión de la comparación: DeepSeek V4 Pro es mejor para razonamiento complejo, coding largo y tareas de solo texto. Qwen 3.7 Plus es mejor para tareas multi-modales (imagen/vídeo) y es ligeramente más barato en input.

4. Me quedo con Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go

A pesar de que DeepSeek V4 Pro es más capaz en razonamiento, me quedo con Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go por una razón práctica: los límites de OpenCode Go superan mi consumo habitual.

Mis números:

Mi consumo actual: ~260 requests/día, ~7.800 requests/mes
Límite de Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go: 4.300 requests/5h, ~21.600 requests/mes
Margen: 21.600 - 7.800 = 13.800 requests de margen (casi el doble de mi uso actual)

¿Qué significa esto? Que puedo usar Qwen 3.7 Plus en OpenCode Go para todas mis tareas (heartbeats, boletines, chat, automatizaciones) sin preocuparme por tocar el límite. Y todo por 10 USD/mes (el precio de OpenCode Go), que incluye acceso a 16+ modelos.

Comparación con DeepSeek V4 Pro en OpenCode Go:

DeepSeek V4 Pro en OpenCode Go: 3.450 requests/5h, ~17.150 requests/mes
Mi consumo: 7.800 requests/mes
Margen: 17.150 - 7.800 = 9.350 requests

Ambos modelos me dan margen suficiente en OpenCode Go. Pero Qwen 3.7 Plus tiene dos ventajas:

Es multimodal: puedo analizar imágenes y vídeos, algo que DeepSeek V4 Pro no puede hacer.
Tiene más requests disponibles: 21.600 vs 17.150 requests/mes. Si mi uso crece, Plus me da más margen.

Resumen final

Daily driver: DeepSeek V4 Flash (5,37 USD/mes vía API directa). Barato gracias a los cache hits, aunque tiene fallos puntuales en tareas cotidianas.
Para tareas que requieren más capacidad: Qwen 3.7 Plus vía OpenCode Go (10 USD/mes). Multimodal, 6x más barato que Max, y los límites de OpenCode Go (21.600 requests/mes) superan mi consumo habitual (7.800 requests/mes).
Para razonamiento muy complejo: DeepSeek V4 Pro (también en OpenCode Go, 17.150 requests/mes) o Nemotron 3 Ultra (Ollama Cloud). Pero los uso poco.
Descartados: Qwen 3.7 Max (overkill, solo 4.770 requests/mes en OpenCode Go), Qwen Token Plan (prohíbe automatización), API directa de Qwen (182 USD/mes para Plus, inviable).

¿Y si DeepSeek cambia sus precios de caché? Si eso ocurre, OpenCode Go es mi plan B: 10 USD/mes, acceso a Qwen 3.7 Plus, DeepSeek V4 Pro, y otros 14 modelos, sin restricciones de automatización. Y si necesito aún más libertad, Ollama Cloud Pro (20 USD/mes, 40+ modelos).

¿Y si necesito análisis visual? Qwen 3.7 Plus es la opción. Acepta imagen y vídeo, algo que DeepSeek V4 Pro no puede hacer.

¿Y si necesito coding agent autónomo largo? Qwen 3.7 Max es el modelo (35+ horas de ejecución autónoma), pero solo tiene 4.770 requests/mes en OpenCode Go. Para eso, mejor uso DeepSeek V4 Pro o Nemotron 3 Ultra.

¿Tú qué usas? ¿Has probado Qwen 3.7 Plus o DeepSeek V4 Pro con OpenClaw? ¿Prefieres facturación fija o pay-as-you-go? Cuéntamelo en los comentarios.

📚 Enlaces útiles:

OpenCode Go — plan de suscripción multi-modelo
Qwen Token Plan — suscripción con créditos
Ollama Cloud — inferencia gestionada
Documentación de OpenCode Go — límites y precios por modelo

28/7/26

OpenCode Go al detalle: cuántos requests y tokens obtienes con $10/mes (modelo por modelo)

📊 OpenCode Go al detalle

Cuántos requests y tokens obtienes con $10/mes, modelo por modelo

La semana pasada me puse a revisar los planes de pago de OpenCode Go y hasta ahora solo había comparado costes totales. Pero me quedé con la curiosidad: ¿cuánto rendimiento saco realmente de cada modelo con los $10 del plan básico?

Así que le pedí a Jane, mi asistente IA, que sacara los números: cogió mi consumo real del último mes (7.800 requests, 443 millones de tokens de entrada, 3 millones de salida) y lo proyectó contra cada uno de los 23 modelos disponibles en OpenCode Go, usando sus precios reales por token. Aquí están los resultados.

📍 Recordatorio: mi consumo de referencia

Estos son mis números reales del último mes con DeepSeek directo (97% deepseek-v4-flash, 3% deepseek-v4-pro):

Concepto	Valor
Requests al mes	7.800
Tokens de entrada (totales)	443 millones
→ De los cuales, caché	95%
Tokens de salida	3 millones
Coste real con DeepSeek directo	5,37 USD

Cada request consume de media ~57.000 tokens de entrada y ~385 de salida. Con esa referencia, Jane calculó cuánto costaría mantener ese mismo volumen con cada modelo de OpenCode Go.

🧮 Modelos gratis: sin límite de tokens

Lo primero que descubrimos es que OpenCode Go incluye 3 modelos totalmente gratis en el plan de $10/mes. No consumen crédito por token. El único límite son 5 horas semanales de computación:

✅ HY3 Preview — 262K de contexto, thinking
✅ MiMo V2 Omni — texto + imagen, 262K de contexto
✅ MiMo V2 Pro — solo texto, 1M de contexto

Si tu uso es moderado, puedes vivir todo el mes sin pagar ni un centavo extra.

💰 Modelos de pago: lo que obtienes con $10

Para los modelos de pago, el plan de $10 te da un crédito que se consume a diferentes velocidades según el modelo. La tabla muestra cuántos requests/mes puedes hacer con $10 y cómo se compara con tu consumo actual:

Modelo	$10 = Requests	Input/mes	Output/mes	vs 7.800
DeepSeek V4 Flash	4.960	282M	1,9M	– 36%
Qwen3.5 Plus	4.740	269M	1,8M	– 39%
HY3	3.985	226M	1,5M	– 49%
MiniMax M2.5	3.410	194M	1,3M	– 56%
Qwen3.7 Plus	2.557	145M	1,0M	– 67%
MiniMax M2.7	2.197	125M	0,8M	– 72%
MiMo V2.5	1.607	91M	0,6M	– 79%
Kimi K2.5	1.211	69M	0,5M	– 84%
MiniMax M3	1.098	62M	0,4M	– 86%
DeepSeek V4 Pro	709	40M	0,3M	– 91%
Kimi K3	328	19M	0,1M	– 96%
Grok 4.5	413	23M	0,2M	– 95%
Qwen3.7 Max	270	15M	0,1M	– 97%

🔍 ¿Qué significa esto en la práctica?

La gran sorpresa ha sido descubrir que OpenCode Go es entre 4 y 80 veces más caro que DeepSeek directo para el mismo volumen de uso. La razón principal no es el precio base del token, sino que el cacheRead cuesta 10× en OpenCode Go ($0,028/M vs $0,0028/M de DeepSeek). Como el 95% de mis tokens de entrada son caché, ese multiplicador se nota muchísimo.

Con $10/mes en OpenCode Go usando DeepSeek V4 Flash obtengo ~4.960 requests, que es un 36% menos de los 7.800 que hago ahora con DeepSeek directo por solo $5,37.

Pero hay matices importantes:

Los 3 modelos gratis (HY3 Preview, MiMo V2 Omni, MiMo V2 Pro) son una oportunidad real: puedes tirar de ellos para tareas de clasificación, extracción o automatización sin consumir crédito.
Modelos premium como Kimi K3 o Qwen3.7 Max se comen el plan en 1 o 2 días. Solo merecen la pena para tareas muy concretas donde realmente superen a alternativas más baratas.
OpenCode Go te da acceso a modelos que DeepSeek no tiene: Kimi K2.5/2.6/2.7, toda la familia GLM, MiMo V2.5, HY3, etc. Si necesitas uno de esos, el plan merece la pena aunque sea más caro.
Si mantienes DeepSeek directo para el volumen base y usas OpenCode Go solo para los modelos exclusivos, aprovechas lo mejor de ambos mundos.

💡 Mi estrategia actual

Después de este análisis, he configurado OpenClaw así:

Modelo principal: opencode-go/deepseek-v4-flash — para el día a día, automatizaciones, crons.
Fallback 1: deepseek/deepseek-v4-flash (directo) — para cuando el plan de OpenCode Go se acerque al límite.
Fallback 2: ollama-cloud/nemotron-3-ultra — para razonamiento complejo cuando no hay prisas.
Uso táctico: DeepSeek directo para el volumen alto; OpenCode Go como "pasarela" a modelos que no tengo por otras vías.

En total, entre DeepSeek directo (~$5-6/mes) y OpenCode Go ($10/mes), me sale por unos $15-16 al mes para tener acceso a más de 20 modelos y mantener mi ritmo de automatización. Me parece un precio más que razonable para lo que saco de esto.

💬 Datos reales, no estimaciones de laboratorio. Todos los números provienen de mi cuenta de DeepSeek y de los precios oficiales del catálogo de OpenCode Go. Jane, mi asistente, los recopiló, calculó y organizó automáticamente en una sesión.

🔗 Enlaces

Publicado el 28 de julio de 2026 • Categoría: IA, costes, automatización

🧰 ¿Entonces qué es mejor: ¿OpenCode Go o DeepSeek directo?

Después de ver los números, la respuesta depende de para qué lo quieras:

Caso 1: Solo usas DeepSeek V4 Flash

DeepSeek directo gana por goleada. Pagas la mitad ($5,37 vs $10) y obtienes 57% más capacidad (7.800 vs 4.960 requests). El cacheRead cuesta 10× menos en DeepSeek directo, que es lo que marca la diferencia cuando el 95% de tus tokens son caché. Por $10 de saldo en DeepSeek te da para casi 2 meses.

Caso 2: Quieres acceder a modelos que DeepSeek no tiene

Aquí OpenCode Go es necesario. DeepSeek directo solo te da Flash, Pro y Reasoner. OpenCode Go te da Kimi K2.5/2.6/2.7, toda la familia GLM 5/5.1/5.2, MiMo V2.5, HY3, Qwen3.7 Max/Plus, Grok 4.5… y 3 modelos gratis (HY3 Preview, MiMo V2 Omni, MiMo V2 Pro) que no consumen crédito.

Mi estrategia recomendada

Si quieres lo mejor de ambos mundos:

DeepSeek directo como principal ($5-6/mes) — para el volumen diario de automatizaciones, crons y la mayoría de requests.
OpenCode Go como complemento ($10/mes) — para los modelos que DeepSeek no tiene y los 3 modelos gratis que no consumen crédito.
Así tienes ~$15-16/mes total con acceso a 23 modelos y sin perder capacidad de proceso.

Y si quieres ahorrar al máximo

Cancela OpenCode Go y quédate solo con DeepSeek directo. Te cunde más, te sale más barato, y por $10 de saldo tienes casi 2 meses completos de uso intensivo. Los modelos exclusivos de OpenCode Go molan, pero ¿realmente los necesitas todos los meses?

📓 Nota: El plan de OpenCode Go se renueva cada mes. Si tienes dudas sobre cuándo vence el tuyo, revisa tu correo o el dashboard de OpenCode. Se puede cancelar en cualquier momento desde su web.

26/7/26

Euskal Encounter, los vídeos

🎮 Euskal Encounter 34

Todos los vídeos desde el BEC de Barakaldo

Este fin de semana (23-26 de julio de 2026) se ha celebrado la Euskal Encounter 34 en el BEC de Barakaldo, y he estado allí para traeros toda la experiencia en vídeo. ¡Casi 5.000 asistentes, 70 gigas de conexión y un ambientazo increíble!

Aquí tenéis todos los vídeos que he publicado. Dale al play y disfruta desde casa 🎧

📅 Domingo 26 de julio

▶️ Euskal Encounter 34, El paseo (y mirando PC´s) -versión corregida

▶️ Euskal 34 Domingo en la mañana

▶️ 260725 Euskal 34 Sábado tarde

📅 Sábado 25 de julio

▶️ Preparación pre Euskal Encounter 34

▶️ Euskal 34 Mañana de Sábado

▶️ 2607024 Euskal Vienes noche - Charla con Dioxcorp

▶️ Euskal 34

📅 Viernes 24 de julio

▶️ Directo Euskal Encounter- primera pruebas

▶️ Entrenamiento PRE EUSKAL ENCOUNTER

🔗 Enlaces de interés

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