Enrutador de Código Pareto
5209°
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
openrouter | contexto de 2,000,000 tokens | $-1,000,000.00/M entrada, $-1,000,000.00/M salida. El Enrutador Pareto mantiene una lista escalonada de modelos de codificación fuertes, clasificados por percentiles de codificación de Artificial AnalysisOpens in new tab. Establece min_coding_score entre 0 y 1 en el plugin pareto-routerOpens in new tab para controlar qué tan fuerte debe ser el codificador; puntuaciones más altas seleccionan modelos más fuertes (y típicamente más caros). Si omites min_coding_score, el enrutador usa por defecto el nivel Alto. Seleccionar Nitro en el menú desplegable…openrouter | contexto de 2,000,000 tokens | $-1,000,000.00/M entrada, $-1,000,000.00/M salida. El Enrutador Pareto mantiene una lista escalonada de modelos de codificación fuertes, clasificados por percentiles de codificación de Artificial AnalysisOpens in new tab. Establece min_coding_score entre 0 y 1 en el plugin pareto-routerOpens in new tab para controlar qué tan fuerte debe ser el codificador; puntuaciones más altas seleccionan modelos más fuertes (y típicamente más caros). Si omites min_coding_score, el enrutador usa por defecto el nivel Alto. Seleccionar Nitro en el menú desplegable de variantes clasifica los modelos en tu nivel por rendimiento medido y enruta cada solicitud al más rápido, intercambiando variedad de modelos por menor latencia. Lee la documentación del Enrutador ParetoOpens in new tab para la lógica completa de selección, comportamiento de respaldo y cómo personalizar el enrutamiento. Para otra forma de enrutar, consulta el Auto Router.
Guías para este modelo
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
Las 10 alternativas más baratas a ChatGPT en 2026: modelos locales gratuitos, planes gratuitos y tarifas planas
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Pareto Code Router es un meta-router de OpenRouter que selecciona automáticamente de una lista clasificada de modelos enfocados en programación según un umbral de puntuación que configures. En lugar de elegir un solo modelo, delega cada solicitud al modelo dentro de tu nivel elegido que se ajuste a tu preferencia de calidad o velocidad. Es ideal para desarrolladores que quieren generación de código fuerte sin tener que seguir manualmente qué modelo subyacente es el mejor actualmente.
Conocido por
- Rutea a modelos de programación mejor clasificados según percentiles de análisis artificial de código
- Parámetro ajustable min_coding_score que permite equilibrar costo contra fuerza en programación
- Variante Nitro prioriza rendimiento medido, reduciendo latencia a costa de variedad de modelos
- Por defecto usa un nivel alto de programación si no envías parámetro de puntuación
Cuidado con
- No se publica el precio; el costo real depende completamente del modelo subyacente que atienda tu solicitud.
- No tiene pesos abiertos ni puede ejecutarse localmente; requiere cuenta OpenRouter y acceso API.
- Estás ruteando a otros modelos, no es un modelo en sí — el comportamiento y estilo de salida variarán entre solicitudes.
Prompts para probar
Refactorizar para legibilidad
Refactoriza la siguiente función Python para que sea más fácil de leer y mantener. Añade anotaciones de tipo, renombra variables poco claras y divídela en funciones auxiliares si ayuda. Explica cada cambio con un comentario corto sobre la línea relevante.
def proc(d, x, flag=False):
r = []
for i in d:
if flag and i > x: r.append(i * 2)
elif not flag and i < x: r.append(i)
return r
Depurar este código async
El siguiente fragmento async en Python lanza un RuntimeError sobre el event loop cuando se ejecuta desde un script. Identifica el error, explica por qué ocurre y proporciona una versión corregida que funcione desde un punto de entrada estándar en Python.
import asyncio
async def fetch(): return 42
result = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(fetch())
print(result)
asyncio.run(fetch())
Escribir un endpoint REST
Escribe un endpoint mínimo en FastAPI que acepte una solicitud POST a /summarize con un cuerpo JSON que contenga un campo texto (string, máximo 5000 caracteres). Valida la entrada, devuelve un 422 con un mensaje claro si falla la validación y por ahora devuelve los primeros 200 caracteres del texto como el campo resumen en la respuesta JSON.
Comparar con
- DeepSeek V4.1 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $0.68/M salida
- GLM 5.3 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
- Hy4 previewModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.83/M entrada, $2.50/M salida
- MiMo-V2.6-FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,050,000 tokens · $0.14/M entrada, $0.28/M salida
Más modelos de texto de openrouter
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Pareto Code Router localmente o descargar sus pesos?
- No. Es un meta-router solo por API en OpenRouter sin pesos abiertos ni repositorio en Hugging Face.
- ¿Cuánto cuesta realmente por token?
- OpenRouter no ha publicado un precio fijo para este router; pagas lo que cobre el modelo subyacente seleccionado, que varía según nivel y solicitud.
- ¿En qué se diferencia del Auto Router de OpenRouter?
- Pareto Code Router restringe su pool a modelos altamente clasificados específicamente para programación y permite ajustar el umbral de calidad con min_coding_score; el Auto Router es un selector de propósito general para todas las tareas.
Veredicto del capitánUna opción práctica y sin complicaciones si quieres generación de código competitiva sin estar pendiente de rankings de modelos, siempre que puedas aceptar costos variables y falta de transparencia sobre qué modelo se ejecutó.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Enrutador de Código Pareto es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllmopenrouterrazonamientoprogramaciónagentesrápido
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153