Guía · API compatible con OpenAI · precios a 23 de octubre de 2026

Cambia el SDK de OpenAI a modelos de pesos abiertos con tres cambios

Si tu código ya llama a OpenAI a través de su SDK, mover una carga de trabajo a un modelo de pesos abiertos es un cambio de configuración, no una reescritura. Esta guía muestra los tres valores que hay que cambiar, qué modelos nuestros probar para cada tarea y qué funciona de forma distinta.

Última actualización: 23 de octubre de 2026 · 4 min de lectura

Respuesta rápida

¿Cómo uso el SDK de OpenAI con modelos de pesos abiertos?

Cambia tres valores: la base URL, la clave API y el nombre del modelo. Con LLMwithCrypto, pon la base URL en https://llmwithcrypto.com/api/v1, usa una clave de tu panel y elige un id de modelo como deepseek-v4-pro o gpt-oss-120b. A 23 de octubre de 2026, DeepSeek V4 Pro cuesta $1.254 por millón de tokens de entrada. El resto de tu código queda igual.

¿Cuáles son los tres cambios?

URL base
Apunta el cliente a https://llmwithcrypto.com/api/v1 en lugar de OpenAI. Tanto el SDK de Python como el de Node.js aceptan una opción base_url / baseURL, y leen la variable de entorno OPENAI_BASE_URL.
clave API
Crea una clave en tu panel y guárdala en LLMWITHCRYPTO_API_KEY. Pasa tu clave API como Bearer token en la cabecera Authorization, igual que hace el SDK de OpenAI.
Nombre del modelo
Sustituye gpt-… por uno de nuestros ids, por ejemplo deepseek-v4-pro. GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models lista todos los ids que puede llamar tu clave.

switch.py

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
    api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this changelog in three bullet points: ..."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)
print(reply.usage)

switch.mjs

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-oss-120b',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a regex that matches ISO 8601 dates.' }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

¿Qué modelo abierto debería probar para cada tarea?

Un punto de partida por tarea, según para qué creó cada modelo su fabricante. Prueba con tus propios prompts antes de cambiar: ningún modelo es una copia directa de otro. Precios por 1M de tokens de entrada / salida, a 23 de octubre de 2026.

Tarea	Modelo para probar	id de la API	Contexto	Precio (entrada / salida)
Chat general, razonamiento y código	DeepSeek V4 Pro	`deepseek-v4-pro`	1M	$1.254 / $3.762
Llamadas de alto volumen y bajo coste	DeepSeek V4.1 Flash	`deepseek-v4.1-flash`	1M	$0.285 / $1.14
Razonamiento y uso de herramientas	gpt-oss-120b	`gpt-oss-120b`	128K	$0.142 / $0.57
Razonamiento pequeño y rápido	gpt-oss-20b	`gpt-oss-20b`	128K	$0.033 / $0.161
Programación y agentes	GLM-4.7	`glm-4.7`	200K	$0.57 / $2.09
Chat multilingüe y documentos largos	Qwen3 235B A22B Instruct	`qwen3-235b-a22b-instruct-2507`	256K	$0.161 / $0.57
Razonamiento paso a paso	DeepSeek R1	`deepseek-r1`	160K	$0.57 / $2.208
Un modelo europeo	Mistral Large 3	`mistral-large-3`	256K	$0.475 / $1.424

Precios comprobados el 23 de octubre de 2026

La página de modelos lista los doce, con sus licencias.

¿Qué funciona de forma distinta tras el cambio?

Recuento de tokens. Pagas por token desde tu saldo: los tokens de entrada y de salida se cuentan con el tokenizador propio del modelo y se cobran al precio de ese modelo por 1M de tokens. Una llamada que termina en error no cuesta nada. Cada modelo tiene su propio tokenizer, así que el mismo texto puede contar como un número distinto de tokens que en OpenAI.
Funciones por modelo. El streaming funciona en todos los modelos; el tool calling y la salida JSON dependen de lo que admita cada modelo. Consulta la página de modelos antes de depender de tool calling o de la salida JSON.
Estilo y calidad de la salida. Cada modelo responde de forma distinta. Ejecuta tus propios prompts de prueba, sobre todo para salida estructurada.
Funciones de modelos cerrados. Los endpoints y modelos exclusivos de OpenAI no están disponibles aquí. No vendemos acceso a GPT, Claude, Gemini ni Grok: sus creadores prohíben revender el acceso a la API sin su aprobación, y nosotros no la tenemos.

¿Por qué los equipos mueven cargas de trabajo a modelos abiertos?

Sobre todo por precio y control. Los modelos de pesos abiertos los sirven muchos proveedores, y el precio mediano de DeepSeek V4 Pro entre 7 proveedores fue $1.32 por millón de tokens de entrada el 23 de octubre de 2026. El uso lo acompaña: en la semana hasta el 21 de octubre de 2026, DeepSeek V4.1 Flash fue el modelo más usado en los rankings públicos de OpenRouter.

Con LLMwithCrypto también puedes pagar sin tarjeta: BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, desde una recarga de 25 US$, sin KYC.

Cambiar desde OpenAI: preguntas frecuentes

¿El streaming sigue funcionando?

Sí, con stream: true, igual que con OpenAI. La documentación de streaming muestra el formato de los eventos.

¿Necesito un SDK nuevo?

No. Los SDK oficiales de OpenAI funcionan; solo cambian la base URL, la clave y el nombre del modelo. LangChain funciona igual, consulta la documentación de LangChain.

¿Puedo mantener GPT para algunas llamadas?

Sí, manteniendo un segundo cliente apuntado a OpenAI con tu clave de OpenAI. No vendemos modelos GPT.

¿Cómo compruebo cuánto ha costado una llamada?

Cada respuesta incluye un objeto usage con los tokens de entrada y de salida; el panel muestra el coste de cada llamada y GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits devuelve el saldo que queda.

Fuentes (1)

Rankings de OpenRouter openrouter.ai/rankings — OpenRouter (read 2026-10-23)