OpenRouter te da acceso a más de 300 modelos de IA a través de una sola API — y alrededor de 30 de ellos son completamente gratuitos. Pero, ¿cuáles realmente escriben código decente?
Ejecuté la misma tarea de endpoint de registro FastAPI a través de todos los modelos de codificación gratuitos en el Playground de OpenRouter, medí su velocidad desde el Registro de Actividad y revisé el código generado en cuanto a estructura y corrección. Esto es lo que ocurrió — incluyendo qué modelos "gratuitos" han desaparecido silenciosamente.
TL;DR — Mis mejores elecciones (Probadas el 23 de junio de 2026)
Modelo | Velocidad | Salida | Tiempo de respuesta | Veredicto |
|---|---|---|---|---|
GPT-OSS 120B | 36.0 tok/s | 3,013 tok | ~84s | Mejor modelo de codificación gratuito en general |
North Mini Code | 69.1 tok/s | 2,910 tok | ~42s | El más rápido — ideal para iteraciones rápidas |
Nemotron 3 Ultra | 15.1 tok/s | 2,375 tok | ~2m 37s | Sólido pero lento, precio promocional |
Laguna M.1 | 8.0 tok/s | 2,457 tok | ~5m 7s | Orientado a agentes, dolorosamente lento para chat |
Clasificación de modelos gratuitos de OpenRouter — ordenados por uso real (junio de 2026)
Cómo lo probé
Le di a cada modelo la misma tarea:
"Escribe un endpoint de API REST en Python usando FastAPI que gestione el registro de usuarios. Incluye validación de entrada con Pydantic, manejo adecuado de errores para correos electrónicos duplicados, hash de contraseñas con bcrypt, y devuelve los códigos de estado HTTP apropiados. Escribe código listo para producción, no un ejemplo de juguete."
Esta es una tarea de complejidad media que prueba múltiples aspectos en una sola vez: validación, seguridad, manejo de errores y diseño de API.
Configuración de la prueba: OpenRouter Playground (openrouter.ai/chat), cuenta gratuita sin créditos, 23 de junio de 2026. Velocidad y recuentos de tokens del registro de actividad de OpenRouter. Todos los modelos utilizaron el endpoint :free.
Página del modelo Qwen3 Coder — nota: la variante:freefue eliminada antes de nuestra fecha de prueba
Probando todos los modelos uno al lado del otro en OpenRouter Playground — el mismo prompt, diferentes pestañas
Advertencia: Dos Modelos Populares Perdieron el Acceso Gratuito
Antes del ranking — un aviso importante que ninguna otra guía menciona todavía:
Qwen3 Coder (:free) ya no existe. A partir de finales de junio de 2026, el endpoint :free ya no está disponible. Aún puedes usar Qwen3 Coder Plus, pero cuesta ~$0.004 por solicitud. Muchos artículos sobre "los mejores modelos gratuitos" todavía lo listan como gratuito — están desactualizados.
DeepSeek R1 (:free) también ha desaparecido. La misma historia. Varios artículos en el Top 10 para esta palabra clave todavía lo recomiendan como una opción gratuita. No lo es.
Llama 3.3 70B (:free) tiene límites de velocidad del proveedor upstream. Técnicamente sigue siendo gratuito, pero durante las pruebas encontré limitaciones de velocidad del proveedor upstream — el modelo era inutilizable.
Esta es exactamente la razón por la que las pruebas reales importan. El panorama de los modelos gratuitos cambia más rápido de lo que se actualizan las publicaciones de blog.
El Ranking — Lo Que Realmente Funciona Ahora Mismo
Nivel 1 — Mejores Modelos de Codificación Gratuitos
GPT-OSS 120B (:free) — La Mejor Opción
El modelo de código abierto de 120B parámetros de OpenAI bajo Apache 2.0. Generó la mayor cantidad de tokens de cualquier modelo probado (3,013 tokens) a una velocidad sólida de 36.0 tok/s — aproximadamente 84 segundos para una implementación completa de endpoint.
A este volumen de salida, GPT-OSS tiende a producir implementaciones exhaustivas con importaciones, manejo de errores y documentación en línea. Es el modelo gratuito de mayor capacidad disponible y gestiona bien las tareas complejas de múltiples aspectos. Para problemas de un solo intento en los que se desea acertar a la primera, esta es la mejor opción gratuita en OpenRouter ahora mismo.
Cohere North Mini Code (:free) — El Rey de la Velocidad
30B parámetros totales con solo 3B activos (MoE disperso). Este modelo es rápido — 69.1 tok/s, completando la misma tarea en solo 42 segundos mientras genera 2,910 tokens. Optimizado para generación de código y tareas de terminal con contexto de 256K y salida de 64K.
Esperaba que un modelo ligero produjera código simple y plano. En cambio, North Mini Code generó una estructura de proyecto multi-archivo adecuada: un database.py separado con SQLAlchemy ORM, schemas.py con modelos Pydantic (incluyendo un validador de fortaleza de contraseña que requiere dígitos y letras), password_utils.py con bcrypt a través de passlib, y un auth_router.py con inyección de dependencias de FastAPI. Incluso configuró orm_mode = True en el modelo de respuesta.
Para un modelo de 3B de parámetros activos, esto es notable. El código está, sin lugar a dudas, más organizado que el que producen muchos modelos más grandes. La contrapartida: en refactorizaciones complejas de múltiples archivos o en decisiones arquitectónicas sutiles, el menor número de parámetros se notará. ¿Pero para generar endpoints individuales y scripts? La mejor relación velocidad-calidad a coste cero, sin discusión.
Nivel 2 — Utilizable con Advertencias
NVIDIA Nemotron 3 Ultra (:free)
1M de contexto, arquitectura MoE. La calidad de salida es aceptable (2.375 tokens), pero a 15,1 tok/s esperarás casi 3 minutos por una sola respuesta. El código que genera es funcional pero menos estructurado que GPT-OSS o North Mini Code.
Mayor preocupación: esto es una promoción — NVIDIA lo está subsidiando temporalmente. Podría volverse de pago cualquier semana. No construyas tu flujo de trabajo alrededor de esto.
Poolside Laguna M.1 (:free)
Diseñado específicamente para codificación agéntica — llamadas a herramientas, flujos de trabajo de múltiples pasos. Pero a 8.0 tok/s, esperar más de 5 minutos por una respuesta es brutal para el uso interactivo.
El volumen de salida es razonable (2,457 tokens) pero la espera de 5 minutos arruina cualquier flujo de trabajo interactivo.
Si estás ejecutando un agente de codificación que envía solicitudes en segundo plano y no te importa esperar, Laguna funciona. Para cualquier cosa interactiva, usa GPT-OSS o North Mini Code en su lugar.
Nivel 3 — No Recomendado
Llama 3.3 70B Instruct (:free) — Técnicamente sigue siendo gratuito, pero alcanzó límites de velocidad upstream durante las pruebas. Incluso cuando funciona, es un modelo general, no especializado en código. Poco confiable.
Gemma 4 31B (:free) — Mejor para tareas de visión que para programación. No probado para este benchmark.
Mistral Devstral 2 (:free) — Las opiniones en Reddit están polarizadas: a algunos les encanta, otros dicen que alucina importaciones. No es lo suficientemente fiable como para recomendarlo.
¿Cuál es la trampa?
Cada hilo de Reddit sobre los modelos gratuitos de OpenRouter pregunta esto. Aquí está la respuesta honesta tras las pruebas:
Los límites de velocidad son reales. 20 solicitudes/minuto, 200/día. Suficiente para aprender y crear prototipos, pero no para un día completo de programación agéntica.
La velocidad varía enormemente. North Mini Code a 69,1 tok/s frente a Laguna a 8,0 tok/s — una diferencia de 8,6x. Y estos números cambian según el tráfico. Como lo expresó un usuario de Reddit: "a veces funciona, a veces no, dependiendo del tráfico."
Los modelos desaparecen sin previo aviso. Lo vi de primera mano: Qwen3 Coder y DeepSeek R1 perdieron el estado :free. Moonshot Kimi K2.6 y DeepSeek V4 Flash también cayeron en junio de 2026. Cualquier modelo marcado como "promo" es el siguiente.
La calidad equivale a lo de pago, la disponibilidad no. Los endpoints gratuitos sirven los mismos pesos del modelo: el resultado es idéntico. La diferencia es la prioridad: las solicitudes de pago van primero.
Calificación de Estabilidad (junio de 2026)
Modelo | Gratuito desde | Estabilidad | Riesgo |
|---|---|---|---|
GPT-OSS 120B | Apr 2026 | Estable | Bajo — código abierto, múltiples proveedores |
North Mini Code | Jun 2026 | Nuevo | Medio — primer modelo de codificación gratuito de Cohere |
Nemotron 3 Ultra | Jun 2026 | Nuevo | Alto — etiqueta "promo", NVIDIA podría retirarlo en cualquier momento |
Laguna M.1 | May 2026 | Estable | Bajo — Poolside lo promociona activamente |
Qwen3 Coder |
| Eliminado | Desaparecido — ya no es gratuito |
DeepSeek R1 |
| Eliminado | Desaparecido — ya no es gratuito |
Tabla de clasificación de modelos de codificación de OpenRouter — incluye modelos gratuitos y de pago
Cuando lo Gratis No Es Suficiente — Las Mejores Mejoras Económicas
Los modelos gratuitos te llevan lejos, pero cuando necesitas límites de velocidad más altos o calidad de nivel frontier, estos ofrecen el mejor valor en junio de 2026:
Qwen3 Coder Plus (qwen/qwen3-coder-plus) — ~$0.004 por solicitud
El sucesor de pago del ahora eliminado Qwen3 Coder gratuito. En mi prueba: 44,1 tok/s, 1.060 tokens de salida, finalizado en ~24 segundos. La calidad del código es un claro paso adelante — produjo una implementación asíncrona de SQLAlchemy con una capa de servicio adecuada, clases de excepción personalizadas, registro estructurado e incluso manejo de condiciones de carrera mediante la captura de IntegrityError. Si te gustaba Qwen3 Coder cuando era gratuito, aquí es donde fue a parar — y sinceramente, la mejora en calidad vale los $0.004.
GLM 5.2 (z-ai/glm-5.2) — $0.98/$3.08 por 1M de tokens
El modelo de codificación de pesos abiertos más potente disponible. 744B parámetros totales (40B activos, MoE), contexto de 1M, licencia MIT. Obtuvo 81.0 en Terminal-Bench 2.1 y 62.1 en SWE-bench Pro. Si deseas codificación al nivel de Claude a una fracción del costo, esto es lo que necesitas.
Qwen 3.7 Max (qwen/qwen3.7-max) — $1.25/$3.75 por 1M de tokens (50% de promoción)
El buque insignia de Alibaba orientado a agentes. Contexto de 1M, diseñado para tareas con cientos de llamadas a herramientas. Obtuvo 60.6 en SWE-Pro. La ruta de actualización desde Laguna M.1 si necesitas fiabilidad de agentes con contexto largo.
Realidad de costos: Una sesión de codificación típica es de 50-100K tokens. A las tarifas de Qwen3 Coder Plus, eso es menos de $0.01. A las tarifas de GLM 5.2, aproximadamente $0.05-0.15. Compara eso con $7-15 en Claude Opus.
Cómo Empezar
La API es compatible con OpenAI — cambia la URL base y listo:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="your-openrouter-key", # free, no credit card
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-oss-120b:free",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to..."}],
)
Cambia gpt-oss-120b:free por cualquier ID de modelo con el sufijo :free. Cuando superes el nivel gratuito, $5 en créditos elimina todos los límites de velocidad y desbloquea más de 300 modelos.
La Conclusión
Para la mayoría de las tareas de programación: GPT-OSS 120B — mejor equilibrio entre calidad de salida y velocidad entre los modelos gratuitos.
Para iteraciones rápidas: North Mini Code — 69 tok/s, te da una respuesta en menos de un minuto.
Para agentes en segundo plano: Laguna M.1 — si no te importa esperar 5 minutos, está diseñado para flujos de trabajo de llamadas a herramientas.
Para cualquier cosa seria: Añade $5 de créditos y usa Qwen3 Coder Plus ($0.004/solicitud) o GLM 5.2 ($0.05/sesión). El plan gratuito es para prototipos. Publica con el plan de pago.
Mi mayor sorpresa fue North Mini Code. Con solo 3B de parámetros activos, esperaba una salida de nivel básico — en cambio, generó un proyecto FastAPI multi-archivo correctamente estructurado con SQLAlchemy, inyección de dependencias y validación de contraseñas, todo en 42 segundos. GPT-OSS 120B produjo la salida más completa, pero tarda el doble. La verdadera lección: no confíes en ninguna lista de "mejores modelos gratuitos" que no incluya una fecha de prueba. Qwen3 Coder era la mejor opción de todos hace dos semanas — ahora ha desaparecido.
Todos los modelos fueron probados en OpenRouter el 23 de junio de 2026, usando una cuenta gratuita sin créditos. Datos de velocidad obtenidos del registro de actividad de OpenRouter. La disponibilidad de modelos gratuitos cambia con frecuencia — consulta la página de modelos gratuitos para ver la lista más reciente.