Beta abierta Zabio está en beta abierta: cualquiera puede registrarse y usarlo en producción. Los modelos, los precios y las funciones aún pueden cambiar mientras aprendemos con los primeros clientes. Cuéntanos qué falla en hello@zabio.ai.

Modelo

codestral-2508

codestral-2508 de Mistral AI, clase Balanced. Precios de lista por millón de tokens y lo que dicen de él los benchmarks públicos.

Clase
Balanced
Entrada, por millón
0,30 USD
Salida, por millón
0,90 USD
Entrada en caché
0,03 USD
Ventana de contexto
128.000
Respuesta más larga
128.000
Se procesa en
global
Precios desde
23 de septiembre de 2026

Cómo llamarlo

Nómbralo en el campo model, o deja que auto lo elija por ti.

"model": "codestral-2508"

Admite: herramientas, esquema JSON

auto puede elegir este modelo cuando encaja con el trabajo y la línea que escogiste.

Cuánto cuesta

  • Entrada 0,30 USD y salida 0,90 USD por millón de tokens, al precio de lista del proveedor.
  • Entrada leída de la caché: 0,03 USD por millón de tokens.

Resultados públicos de este modelo

Zabio no ha hecho sus propias pruebas con este modelo. Todo lo de abajo viene agregado de benchmarks públicos, con sus fuentes.

Agregado de resultados públicosConsultado el 1 de octubre de 2026

codestral-2508
Arreglar código, Difícil: 11,1 +/- 2,1 Evidencia, en errores estándar: -3,8 Aider polyglot: 11,1 (Mismos ajustes)Arreglar código, Difícil11,1
Los benchmarks detrás de cada barra
Tipo de tareaBenchmarkPuntuaciónAjustes
Arreglar código, DifícilAider polyglot11,1Mismos ajustes
Precio frente a puntuación en cada tipo de tarea (1)

Precio por 1.000 tareas, USD. Puntuación, %. En gris: un modelo más barato ya puntúa igual. Con anillo: la opción mejor, equilibrada y barata.

Arreglar código, Difícil
02550751001 USD10 USD100 USD qwen3.5-9b: 9,2 +/- 2,4, 0,68 USD gpt-oss-120b: 25,6 +/- 1,9, 1,11 USD gpt-4o-mini: 3,6 +/- 1,2, 1,11 USD codestral-2508: 11,1 +/- 2,1, 1,82 USD gpt-5.4-nano: 46,8 +/- 5,9, 2,09 USD deepseek-flash: 37,6 +/- 5,7, 2,22 USD deepseek-flash@together: 37,6 +/- 5,7, 2,22 USD gpt-4.1-mini: 32,4 +/- 3,1, 2,96 USD gpt-5-mini: 47,0 +/- 1,7, 3,20 USD gemini-3.5-flash-lite: 45,3 +/- 5,9, 3,98 USD gemini-3.8-flash: 54,2 +/- 5,9, 6,56 USD gpt-5.4-mini: 41,7 +/- 5,8, 7,58 USD deepseek-v4-pro: 57,1 +/- 3,5, 7,99 USD deepseek-v4-pro@together: 57,1 +/- 3,5, 7,99 USD claude-haiku-4-5: 13,9 +/- 2,7, 8,75 USD grok-4.7: 54,0 +/- 5,9, 13,31 USD gpt-4.1: 49,8 +/- 1,9, 14,80 USD gemini-3.5-flash: 64,2 +/- 3,1, 15,15 USD claude-sonnet-5: 59,4 +/- 5,8, 17,50 USD gemini-3.1-pro-preview: 49,8 +/- 4,0, 20,20 USD gpt-5.4: 69,7 +/- 2,3, 25,25 USD claude-sonnet-4-6: 59,9 +/- 2,2, 26,25 USD claude-opus-5-5: 71,7 +/- 5,3, 35,00 USD claude-opus-5: 65,2 +/- 5,6, 43,75 USD claude-opus-4-8: 50,5 +/- 5,9, 43,75 USD gpt-5.5: 59,0 +/- 3,6, 50,50 USD claude-fable-5-1: 66,1 +/- 5,6, 87,50 USD gpt-6-astra: 57,3 +/- 5,8, 87,50 USD codestral-2508claude-sonnet-5 Económicaclaude-opus-5-5 Mejor, Equilibrada

Fuentes

  • Epoch AIEpoch AI, Capabilities and Benchmarking, epoch.ai/benchmarks, consultado el 2026-10-01Licencia: CC BY 4.0Consultado el 1 de octubre de 2026

Qué son estos números

  • Estas cifras vienen de las fuentes que indica cada fila, no de las pruebas propias de Zabio. Las pruebas de Zabio se muestran aparte y nunca se combinan con ellas en una sola cifra.
  • Las fuentes prueban los modelos con sus propios ajustes. Una diferencia de ajustes respecto a cómo Zabio llama al modelo se marca en la fila y reduce su peso.
  • Las puntuaciones solo se comparan dentro de un mismo benchmark. Las puntuaciones por tarea combinan benchmarks por evidencia en errores estándar, así que son un resumen, no un resultado de benchmark.
  • Un modelo ausente de todas las fuentes aparece como tal en lugar de omitirse.

Los resultados de nuestras propias pruebas tienen su propia sección.

A dónde ir ahora

Cómo elige el enrutamiento entre estos modelos

Los nombres de modelos y empresas son marcas de sus titulares. Zabio usa estos modelos a través de las API de sus proveedores y no tiene relación societaria con ellos.