> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt. # Modelos ElevenAgents ofrece una interfaz unificada para conectar tu agente a varios modelos y proveedores, con flexibilidad, fiabilidad y optimización de costes. ## Funciones principales * **Acceso unificado**: cambia entre proveedores y modelos con cambios mínimos en el código * **Alta fiabilidad**: pasa automáticamente de un proveedor a otro si uno falla * **Control del gasto**: supervisa tu gasto en distintos modelos ## Modelos compatibles Actualmente, los siguientes modelos son compatibles de forma nativa y se pueden configurar desde los ajustes del agente: | Proveedor | Modelo | | -------------- | ---------------------- | | **ElevenLabs** | Nemotron 3.5 Super VL | | | DeepSeek Flash 4.1 | | | GLM 5.2 | | | Qwen3.6-35B-A3B | | | Qwen3.5-397B-A17B | | **Google** | Gemini 4 Argon | | | Gemini 3.8 Flash | | | Gemini 3.7 Flash | | | Gemini 3.6 Flash | | | Gemini 3.5 Flash | | | Gemini 3.5 Flash-Lite | | | Gemini 3.1 Pro Preview | | | Gemini 3.1 Flash Lite | | | Gemini 3 Flash Preview | | | Gemini 2.5 Flash | | | Gemini 2.5 Flash Lite | | **OpenAI** | GPT-6.1 Sol | | | GPT-6 Astra | | | GPT-6 Sol | | | GPT-6 Luna | | | GPT-5.6 Sol | | | GPT-5.6 Terra | | | GPT-5.6 Luna | | | GPT-5.5 | | | GPT-5.4 | | | GPT-5.4 Mini | | | GPT-5.4 Nano | | | GPT-5.2 | | | GPT-5.1 | | | GPT-5 | | | GPT-5 Mini | | | GPT-5 Nano | | | GPT-4.1 | | | GPT-4.1 Mini | | | GPT-4.1 Nano | | | GPT-4o | | | GPT-4o Mini | | **Anthropic** | Claude Opus 5.5 | | | Claude Opus 5 | | | Claude Opus 4.8 | | | Claude Opus 4.7 | | | Claude Opus 4.6 | | | Claude Sonnet 5.5 | | | Claude Sonnet 5 | | | Claude Sonnet 4.6 | | | Claude Sonnet 4.5 | | | Claude Haiku 4.5 | > **Note** > > Los precios suelen indicarse en USD por 1 millón de tokens, salvo que se especifique lo contrario. Un token es una > unidad fundamental de datos de texto para los LLM y equivale, de media, a unos 4 caracteres. ### LLM personalizado Puedes usar tu propio LLM personalizado especificando la ruta de API a la que debemos enviar las solicitudes y proporcionando las credenciales mediante nuestro almacenamiento seguro de secretos. Más información sobre la [integración de LLM personalizados](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/custom-llm). > **Note** > > Algunos modelos no están disponibles cuando la residencia de datos en la UE está activada. Consulta [RGPD y residencia de datos](/docs/es/overview/administration/data-residency) para conocer los detalles de disponibilidad. ## Elegir un modelo Para seleccionar el LLM más adecuado para tu aplicación, debes tener en cuenta varios factores: * **Complejidad de la tarea**: evalúa los modelos con tareas representativas de tu aplicación * **Requisitos de latencia**: para conversaciones de voz en directo, elige un modelo de baja latencia y mide el tiempo de respuesta con tus prompts y herramientas * **Tamaño de la ventana de contexto**: si tu aplicación necesita procesar, comprender o recordar información de conversaciones largas o documentos extensos, selecciona modelos con ventanas de contexto más grandes * **Relación coste-eficacia**: equilibra el rendimiento y las funciones deseados con tu presupuesto. Los precios de los LLM pueden variar considerablemente, así que analiza la estructura de precios (tokens de entrada, salida y caché) en relación con tus patrones de uso previstos * **Cumplimiento de HIPAA**: si tu aplicación maneja Información de Salud Protegida (PHI), es fundamental usar un LLM designado como compatible con HIPAA y garantizar que todo tu proceso de gestión de datos cumpla los estándares normativos > **Note** > > El tamaño máximo del prompt del sistema es de 2 MB e incluye las instrucciones de tu agente, el contenido de la base de conocimientos > y otro contexto a nivel de sistema. ## Configuración del modelo ### Temperatura La temperatura controla la aleatoriedad de las respuestas del modelo. Los valores más bajos generan resultados más consistentes y centrados, mientras que los valores más altos aumentan la creatividad y la variación. * **Baja (0.0-0.3)**: respuestas deterministas y consistentes para interacciones estructuradas * **Media (0.4-0.7)**: equilibrio entre creatividad y consistencia * **Alta (0.8-1.0)**: respuestas creativas y variadas para conversaciones dinámicas ### Configuración de LLM de respaldo Configura LLM de respaldo para garantizar la continuidad de las conversaciones cuando el LLM principal falle o deje de estar disponible. **Opciones de configuración:** * **Predeterminada**: usa la secuencia de respaldo recomendada por ElevenLabs * **Personalizada**: define tu propia secuencia en cascada de modelos de respaldo * **Desactivada**: sin respaldo (totalmente desaconsejado para producción) > **Warning** > > Desactivar los LLM de respaldo significa que las conversaciones terminarán de forma abrupta si tu LLM principal falla o deja de estar > disponible. Esto está totalmente desaconsejado para uso en producción. Más información sobre las [cascadas de LLM](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/llm-cascading). ## Razonamiento El razonamiento ayuda a los agentes a gestionar decisiones complejas, como elegir entre herramientas, aplicar políticas o completar flujos de trabajo de varios pasos. Según el modelo, puedes controlar cuánto razonamiento realiza mediante un presupuesto de pensamiento o un nivel de esfuerzo de razonamiento. ### Presupuesto de pensamiento Establece el número máximo de tokens de razonamiento con el control deslizante numérico. Los presupuestos más grandes pueden aumentar el tiempo de respuesta. Establece el presupuesto en `0` para desactivar el pensamiento cuando el modelo lo permita. ### Esfuerzo de razonamiento El esfuerzo de razonamiento controla cuánto razonamiento realiza el modelo antes de responder. Los niveles disponibles dependen del modelo seleccionado. > **Tip** > > Empieza con un presupuesto o esfuerzo menor para agentes de voz en directo, ya que pensar más puede retrasar > los turnos de conversación. Auméntalo para pasos del flujo de trabajo que requieran decisiones más complejas. ### Resumen de razonamiento Activa el resumen de razonamiento para capturar el razonamiento devuelto por el modelo al depurar respuestas, llamadas a herramientas o rutas del flujo de trabajo. Activa **Resumen de razonamiento** en los ajustes de LLM del agente o configura `enable_reasoning_summary` mediante la API. Esta opción está desactivada de forma predeterminada. Para rutas de API personalizadas, consulta [cómo solicita y almacena ElevenLabs el razonamiento](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/custom-llm#reasoning-summary). El contenido de razonamiento está sujeto a los ajustes de retención y ocultación de PII. Puedes acceder a él mediante los siguientes canales: | Destino | Disponibilidad | | ------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | Historial de conversaciones | Disponible bajo la insignia **Razonamiento** | | [API de obtención de conversaciones](/docs/es/api-reference/conversations/get) | Se devuelve en el campo `reasoning` del elemento de la transcripción | | [OpenTelemetry](/docs/es/eleven-agents/customization/opentelemetry-traces) | Se incluye en los spans de respuesta del agente posteriores a la llamada como `elevenlabs.reasoning_content` | | [Eventos de cliente](/docs/es/eleven-agents/customization/events/client-events) | Disponible como `agent_reasoning_response_part` solo en conversaciones de texto | > **Note** > > Con el [modo de retención cero](/docs/es/eleven-agents/customization/privacy/zrm), ElevenLabs \*\*no > almacena contenido de razonamiento \*\*. Solo se entrega a clientes de chat y webhooks posteriores a la llamada. #### Limitaciones * Solicitar un resumen de razonamiento puede aumentar la latencia de respuesta. Pruébalo antes de activarlo en agentes de voz sensibles a la latencia. * Los proveedores pueden devolver un resumen, texto de pensamiento, deltas de razonamiento sin procesar o ningún contenido que se pueda mostrar. ## Comprender los precios * **Tokens**: el uso de LLM suele facturarse según el número de tokens procesados. Como orientación general para texto en inglés, 100 tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras * **Precios de entrada frente a salida**: los proveedores suelen diferenciar los precios de los tokens de entrada (los datos que envías al modelo) y los tokens de salida (los datos que el modelo genera como respuesta) * **Precios de caché**: * `input_cache_read`: se refiere al coste asociado a recuperar de una caché datos de entrada procesados previamente. Usar datos almacenados en caché puede ahorrar costes si se procesan entradas idénticas varias veces * `input_cache_write`: es el coste asociado a almacenar datos de entrada en una caché. Algunos proveedores de LLM pueden cobrar por esta operación * Los precios indicados en este documento son por 1 millón de tokens y se basan en la información disponible en el momento de redactarlo. Estos precios están sujetos a cambios por parte de los proveedores de LLM * **Precios trasladados**: ElevenLabs traslada los costes de LLM de terceros a la tarifa publicada por el proveedor, sin margen adicional. Algunos modelos de Gemini y Claude se ajustan a los precios regionales (no globales) de Vertex AI, que son los aplicados al tráfico de EE. UU. y la UE; esto supone un aumento del 10 % en los tokens de entrada, salida y caché, en línea con las tarifas regionales de Vertex Para consultar las capacidades actuales de los modelos, los precios y las condiciones de servicio, revisa la documentación del proveedor. ## Cumplimiento de HIPAA Ciertos LLM disponibles en nuestra plataforma pueden ser adecuados para usarse en entornos que requieren el cumplimiento de HIPAA. Consulta la [documentación sobre cumplimiento de HIPAA](/docs/es/eleven-agents/legal/hipaa) para obtener más información. ## Recursos relacionados * [Integración de LLM personalizados](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/custom-llm) * [Cascadas de LLM](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/llm-cascading) * [Optimización de costes](/docs/es/eleven-agents/customization/llm/optimizing-costs) ## Modelos alojados por ElevenLabs ElevenLabs ofrece acceso a una variedad de modelos de IA, incluidos determinados modelos de terceros alojados por ElevenLabs. Cuando un modelo se designa como «Alojado por ElevenLabs», se implementa y opera en infraestructura gestionada por ElevenLabs. Actualmente, estos modelos se alojan en Estados Unidos o en la región de tu implementación empresarial. #### Cómo identificar modelos alojados por ElevenLabs Los modelos alojados por ElevenLabs están claramente etiquetados en la interfaz de ElevenLabs. Busca la designación «Alojado por ElevenLabs» al explorar o seleccionar modelos. #### Cómo se gestionan tus datos En los modelos alojados por ElevenLabs, las solicitudes se procesan en infraestructura gestionada por ElevenLabs. Esto significa que el proveedor original del modelo no recibe, accede ni procesa las entradas y salidas enviadas a través de ElevenLabs. Al alojar estos modelos, ElevenLabs puede ofrecer una experiencia coherente y mantener el control sobre la infraestructura utilizada para atender las solicitudes de los modelos. ## Preguntas frecuentes #### ¿Dónde se alojan los modelos autoalojados? Los modelos alojados por ElevenLabs se alojan actualmente en infraestructura ubicada en Estados Unidos o en la región de tu implementación empresarial. #### ¿El proveedor original del modelo accede a mis datos o a los metadatos de mi uso? En el caso de los modelos alojados por ElevenLabs, el desarrollador original del modelo nunca recibe tus entradas ni salidas y no tiene acceso a los datos sobre la implementación que los procesa. #### ¿Cómo sé si un modelo está alojado por ElevenLabs? Los modelos alojados por ElevenLabs se identifican claramente en la interfaz de ElevenLabs con la designación «Alojado por ElevenLabs».