AIREITERParticle-1 igualó a GPT-6.1 Terra con un resultado de 40/43 en el examen privado de datos de Plotly, por $0.35 frente a $1.31. Pero la ventaja solo aparece cuando el agente puede comprobar su propio trabajo. Si las tareas no tienen una verificación clara, el ahorro de tokens que justifica su precio superior al de DeepSeek desaparece.
Particle-1 gana por coste de tarea terminada, no por precio visible
Particle-1 es el modelo de programación agéntica de Particle AI, lanzado el 28 de octubre de 2026. Particle afirma que su coste medio por tarea de programación es de $0.2211, frente a $0.3368 para DeepSeek V4.1 Flash y $0.6523 para GLM 5.3 Flash. La precisión fue del 72.57%, 71.15% y 66.82%, respectivamente.
Estos cálculos del fabricante recibieron respaldo independiente. Plotly probó Particle-1 con su examen privado de análisis de datos de 43 preguntas el 31 de octubre, a través de OpenRouter, y obtuvo 40/43 (93%). El resultado empata con los 40/43 de GPT-6.1 Terra y supera los 36/43 del modelo base de DeepSeek. La ejecución completa costó $0.35 con los precios de OpenRouter, aproximadamente una cuarta parte de los $1.31 de Terra. Tras probar 36 modelos, Plotly considera que Particle-1 es el modelo más barato de su clasificación entre los que alcanzan 40 puntos o más.
El matiz importante aparece en el mismo informe. Plotly calcula que una ejecución nueva de DeepSeek V4.1 Flash, usando los precios más bajos actuales, costaría unos $0.24: menos que los $0.35 de Particle-1. Particle-1 ganó en calidad por dólar con los precios vigentes durante la prueba, pero no en cualquier circunstancia.
Qué es realmente Particle-1: postentrenamiento de DeepSeek V4.1 Flash con contexto de 1M
Particle-1 no se entrenó desde cero: parte de DeepSeek V4.1 Flash y recibió postentrenamiento. Particle entrenó un adaptador LoRA de rango 64 que cubre aproximadamente el 1.25% de los parámetros del modelo base, mediante aprendizaje por refuerzo que premia completar las tareas correctamente usando menos tokens de razonamiento y de llamadas a herramientas.
La ficha técnica está claramente pensada para agentes. Particle-1 ofrece una ventana de contexto de 1,048,576 tokens, hasta 131,072 tokens de salida, entrada de texto e imágenes, llamadas a herramientas con salida JSON estructurada, esfuerzo de razonamiento configurable y streaming (ficha de Vercel, documentación de Cloudflare). Cloudflare lo clasifica además con retención cero de datos. Ya se puede usar mediante la API de Particle, OpenRouter, Vercel AI Gateway y Cloudflare Workers AI. En conocimiento general también mantiene el nivel: GPQA Diamond y MMLU quedaron a menos de un punto del modelo base.
Precio de la API de Particle-1 según el proveedor
El precio de la API de Particle-1 parece contradictorio porque cuatro escaparates ofrecen el mismo ID de modelo con tarifas distintas. El material de lanzamiento de Particle indica $0.30 por cada millón de tokens de entrada y $1.20 por cada millón de tokens de salida, mientras que las pasarelas reducen bastante esas cifras.
| Proveedor | Entrada / 1M | Entrada en caché / 1M | Salida / 1M |
|---|---|---|---|
| Particle directo (precio de lanzamiento) | $0.30 | n/a | $1.20 |
| OpenRouter | $0.05 | $0.003 | $0.50 |
| Vercel AI Gateway | $0.13 | implícito | $0.50 |
| Cloudflare Workers AI | $0.25 | $0.03 | $1.00 |
La tarifa de OpenRouter cambió dos días después del lanzamiento. Los rastreadores de precios registran un recorte el 30 de octubre: de $0.25 a $0.05 para la entrada (un 80% menos) y de $1.00 a $0.50 para la salida (un 50% menos). Las tarifas de OpenRouter que aparecen arriba coinciden con los precios de OpenRouter indicados por Plotly ($0.05 / $0.50 / $0.003 para entradas en caché); las de Vercel y Cloudflare coinciden con su ficha de la pasarela y la documentación de Cloudflare.
«Yo no voy a pagarlo. Postentrenado sobre DeepSeek y aun así mucho más caro. Parece realmente abusivo». — u/Any_Confidence2580, hilo de r/DeepSeek sobre particle-ai/particle-1
Las tarifas de caché son las que acaban decidiendo la factura. Aproximadamente el 80% de los tokens que Particle-1 leyó en la ejecución de Plotly estaban en caché, lo que favorece su coste en las pasarelas con caché barata. Antes de decidir el enrutamiento, compara los $0.003 de OpenRouter con los $0.03 de Cloudflare para la entrada en caché.
Particle cobra créditos prepagados con medición por token y factura por separado las búsquedas web alojadas en su página de precios. El enrutamiento mediante pasarelas añade controles de orden de proveedores, clasificación y conmutación por error (documentados por Vercel), así que fija el ID del modelo (particle/particle-1 en Vercel y Cloudflare, particle-ai/particle-1 en algunas fichas de OpenRouter) antes de medir el gasto.
De dónde sale el ahorro del 45% de tokens y cuándo desaparece
Particle asegura que usa aproximadamente un 45% menos de tokens de media, con entre un 28.4% y un 52.2% menos de tokens de salida y un coste por tarea entre un 34.4% y un 51.6% inferior en Terminal-Bench 2.1, ReactBench, ADE Bench y DeepSWE 1.1. Las tasas Pass@1 se mantuvieron dentro de los intervalos de confianza del modelo base en las cuatro pruebas.
El ahorro procede sobre todo de pensar durante menos tiempo. Particle lo atribuye a una deliberación más breve, detenerse después de verificar el resultado, reducir los ciclos de reparación y explorar menos alternativas. En tres de las pruebas, aproximadamente el 90% del ahorro se debe a un razonamiento más corto; el texto de las llamadas a herramientas solo aporta cerca del 30% en DeepSWE 1.1.
Una ejecución muestra tanto el mecanismo como su límite. Una tarea de Git en Terminal-Bench pasó de 47,006 a 15,892 tokens al reducir la conversación de confirmación de 11,445 a 1,765 tokens. En cambio, una tarea de ADE Bench ahorró tokens mediante otra solución: reutilizar una macro de 1,602 tokens en lugar de crear una clave personalizada de 8,722.
El examen de Plotly es el contraejemplo que cualquier comprador debería leer. En preguntas de análisis de datos sin el ciclo de verificación de Particle, Particle-1 utilizó más tokens que DeepSeek: unos 6,900 frente a 6,200 tokens de salida por pregunta, 10 llamadas al modelo frente a 7 y 380,000 frente a 280,000 tokens leídos. Aun así, la latencia mediana fue mejor: 16 segundos frente a 21.
«Así que la mejora vino de obtener mejores respuestas, no de respuestas más cortas». — Plotly, Resultados de la prueba de Particle-1 para análisis de datos
La prueba de Particle con cláusulas de arbitraje de Harvey LAB alcanzó el 100% con la intensidad estándar de adaptador 1x y un 24.6% menos de tokens. Sin embargo, con una intensidad de 8x solo pasaron tres de ocho informes: comprimir más allá de 1x elimina matices y salvedades junto con la redundancia.
Los primeros usuarios independientes apuntan en la misma dirección. La cuenta de Builder @nexightai afirma que consiguió publicar los 35 prompts de construcción de una sola pasada por $4.12. El analista @yibie advierte del reverso: en tareas sin árbitro, un razonamiento más conciso puede omitir el nivel de detalle que exige una revisión contractual.
¿Debería tu agente de programación usar Particle-1?
Elige Particle-1 cuando haya verificadores capaces de detectar errores. Si solo buscas el menor coste por ejecución, DeepSeek básico sale más barato.
| Si tu carga de trabajo se parece a… | Elige… | Motivo |
|---|---|---|
| Pull requests de agentes con CI, tareas de terminal y pipelines de dbt | Particle-1 mediante OpenRouter / Vercel | El fabricante y Plotly coinciden en una calidad de clase 40/43; $0.35 empató con Terra por aproximadamente el 25% de su coste |
| Revisiones de bases de código con contexto de 1M y muchos aciertos de caché | Particle-1 en una pasarela con caché barata | El 80% de las lecturas de Plotly estaban en caché; compara las tarifas de $0.003 y $0.03 para entradas en caché |
| Investigación ambigua, revisión contractual y ausencia de una verdad de referencia | DeepSeek V4.1 Flash base o un modelo más grande | La prueba con el adaptador 8x y la falsa alarma de calidad de datos de Plotly muestran el coste de ser «menos exhaustivo» |
| Necesitas alojar los pesos por tu cuenta | DeepSeek V4.1 Flash | Los pesos y el adaptador de Particle-1 no son públicos; solo existe acceso mediante API |
Esta es una llamada mínima compatible con OpenAI (se muestra el endpoint de Cloudflare; cambia la URL base y la clave según el proveedor):
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/$ACCOUNT_ID/ai/v1",
api_key="$CLOUDFLARE_API_TOKEN",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="particle/particle-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Fix the failing dbt test in models/marts/orders.sql"}],
max_completion_tokens=2048,
)
print(resp.choices[0].message.content)Para comparar de forma justa, multiplica tus propios recuentos de tokens de entrada, entrada en caché y salida por las tarifas de cada proveedor, y divide el resultado entre las tareas superadas. Si la proporción de razonamiento baja, pero la tasa de éxito se mantiene en más de 50 tareas tuyas, la promesa del 45% se trasladará a tu stack. Si los tokens de salida aumentan como en el examen de Plotly, has comprado mejores respuestas. Ajusta el presupuesto en consecuencia.
Preguntas frecuentes sobre la API de Particle-1
¿Cuánto cuesta la API de Particle-1?
El precio directo de Particle está fijado en $0.30 por cada millón de tokens de entrada y $1.20 por cada millón de tokens de salida. OpenRouter indica $0.05 para la entrada, Vercel indica $0.13 para la entrada y Cloudflare indica $0.25 para la entrada y $1.00 para la salida.
¿Qué proveedor ofrece ahora el precio más bajo para Particle-1?
Entre los cuatro escaparates comparados aquí, la tarifa de OpenRouter de $0.05 para la entrada y $0.50 para la salida era la instantánea pública más barata el 1 de noviembre de 2026, después del recorte del 30 de octubre. Vercel cobra más por la entrada, $0.13, pero iguala el precio de salida; Cloudflare rebaja el precio directo con una tarifa de $0.25 / $1.00. Comprueba el precio en el momento de hacer la llamada, porque los recargos de las pasarelas cambian.
¿Particle-1 tiene pesos abiertos?
No. DeepSeek V4.1 Flash tiene pesos abiertos, pero Particle no ha publicado los pesos de Particle-1 ni su adaptador de rango 64. El acceso mediante API a través de Particle, OpenRouter, Vercel o Cloudflare es la única opción.
¿Particle-1 funciona con el SDK de OpenAI?
Sí. Vercel y Cloudflare documentan endpoints de Chat Completions compatibles con OpenAI y con IDs de modelo como particle/particle-1; Plotly accedió al modelo mediante OpenRouter. Las llamadas a herramientas, el streaming, la salida JSON y la entrada de imágenes siguen la misma estructura.
¿Cuándo permite Particle-1 ahorrar dinero de verdad?
El ahorro aparece cuando las tareas tienen comprobaciones automatizadas y reutilizan mucho la caché, siempre que el razonamiento más corto supere la verificación. En análisis abiertos sin verificadores, Plotly observó un mayor uso de tokens. En esos casos, calcula el presupuesto pensando en la mejora de calidad, no en el ahorro de tokens.