# Models.dev vs Semantic Scholar

Models.dev registra 200.451 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -3,9 % y un modelo de precios Gratis. Semantic Scholar registra 8.198.672 visitas mensuales con un crecimiento de +5,8 % y un modelo de precios Gratis.

| Métrica | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/es/tool/semantic-scholar) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL del sitio web | https://models.dev | https://www.semanticscholar.org |
| Categorías | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código abierto, Directorio de herramientas de IA | Herramienta de investigación con IA, Buscador con IA, AI API, Artículos con IA |
| Modelo de precios | Gratis | Gratis |
| Visitas mensuales | 200.451 | 8.198.672 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -3,9 % | +5,8 % |
| Mercado principal | China | Estados Unidos |
| Visitas directas | 136.316 | 1.884.449 |
| Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,8 |
| Número de guardados | 0 | 36 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## Models.dev

Models.dev existe para responder a una pregunta muy práctica: ¿qué modelo debería usar y cuánto costará? El sitio organiza cada entrada bajo un identificador canónico con el formato proveedor/modelo, de modo que un mismo modelo servido por varios proveedores puede compararse directamente y no a ojo. Las columnas cubren ventana de contexto, salida máxima, soporte de entrada y salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada, control de temperatura, pesos abiertos o cerrados, precio por millón de tokens y fechas de publicación y actualización.

Como los lanzamientos avanzan rápido, el catálogo está pensado para mantenerse al día, con tablas ordenables y con búsqueda que permiten filtrar por laboratorio o proveedor. Incluye tanto modelos insignia cerrados como alternativas de pesos abiertos, lo que resulta útil para planificar costes y también para investigar capacidades.

El proyecto es de código abierto y gratuito, y está pensado para consumirse por programa. Los desarrolladores pueden llevar el catálogo a sus propias herramientas mediante una API JSON o un SDK con tipado, lo que lo convierte en un backend práctico para paneles, lógica de enrutado o calculadoras internas de coste, más que en una simple página de consulta.

**Precios y planes:** Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio.

- **Identificadores canónicos:** Cada modelo usa un formato proveedor/modelo uniforme para compararlo directamente entre proveedores.
- **Comparación de especificaciones:** Ventana de contexto, límite de salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada y temperatura, lado a lado.
- **Precios transparentes:** Precios de entrada y salida por millón de tokens junto a las fechas de publicación y actualización.
- **Modelos abiertos y cerrados:** Cubre API insignia cerradas y modelos de pesos abiertos de muchos laboratorios en un solo catálogo ordenable.
- **Acceso para desarrolladores:** Consume el catálogo mediante API JSON o un SDK con tipado para tus propias herramientas y paneles.

**Fortalezas:** Gratuito y de código abierto, sin necesidad de cuenta; Los identificadores canónicos hacen fiable la comparación entre proveedores; Reúne precios, límites y capacidades en una tabla ordenable; Disponible como API JSON y SDK con tipado para uso programático

**Limitaciones:** Es un catálogo de referencia, no un servicio de inferencia ni de alojamiento; La calidad de los datos depende de que la comunidad y los mantenedores sigan el ritmo de los lanzamientos; La interfaz está orientada a desarrolladores y ofrece poca guía a usuarios no técnicos

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/models-dev.md)

## Semantic Scholar

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.

**Precios y planes:** Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

- **Semantic search across 240M+ papers:** Search 241 million-plus publications from every scientific field using natural-language queries that match meaning rather than exact keywords.
- **AI-generated TLDR summaries:** Each indexed paper gets a one-sentence machine-generated TLDR so you can triage results before committing to reading the full text.
- **Semantic Reader:** An augmented PDF reader that highlights citations, definitions, equations and figures inline, and shows which later papers cited the passage you are reading.
- **Citation context and influence signals:** See how a paper was cited, whether citations were influential, and which references shaped the work — useful for literature reviews and citation chasing.
- **Free developer API and Scholar's Hub:** A documented public API exposes search and metadata endpoints at no charge, while Scholar's Hub lets you follow authors, topics and citation alerts.

**Fortalezas:** Free to use with no paywall, subscription or credit limits; Very broad coverage spanning 240M+ papers in all scientific fields; Semantic ranking and AI TLDRs surface relevant work that keyword search misses; Semantic Reader adds inline citations, definitions and figures during reading

**Limitaciones:** Indexing lag means the newest preprints are not always immediately available; TLDR summaries are machine-generated and can oversimplify nuanced findings; Full text is frequently limited to what publishers or repositories expose; Not a citation manager: no built-in PDF library, BibTeX export workflow or note system

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/semantic-scholar.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan Models.dev y Semantic Scholar en tráfico mensual?

Models.dev tiene 200.451 visitas mensuales, mientras que Semantic Scholar tiene 8.198.672. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

Models.dev tiene una tasa de crecimiento intermensual de -3,9 %; Semantic Scholar tiene +5,8 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

Models.dev: Gratis. Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio. Semantic Scholar: Gratis. Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/es/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/perplexity-ai.md) |
| 2 | [Consensus](https://openaitools.app/es/tool/consensus) | 6.014.388 | -1,2 % | Freemium | Sintetiza respuestas directas basadas en evidencia de artículos científicos, pero tiene una base de datos en bruto menos completa que Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/consensus.md) |
| 3 | [SciSpace](https://openaitools.app/es/tool/scispace) | 4.464.111 | +8,6 % | Freemium | Ofrece un espacio de trabajo inmersivo de lectura con IA y análisis de PDF, pero está menos enfocado en la búsqueda bibliográfica pura. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/scispace.md) |
| 4 | [Elicit](https://openaitools.app/es/tool/elicit) | 1.751.507 | +3,1 % | Freemium | Destaca en la extracción automatizada de datos para revisiones sistemáticas y síntesis de evidencia, pero indexa una porción de literatura más reducida. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/elicit.md) |
| 5 | [Scite](https://openaitools.app/es/tool/scite) | 841.974 | +1,1 % | Prueba gratuita, Precio a consultar | Proporciona Smart Citations avanzadas que muestran cómo los artículos se apoyan o disputan entre sí, pero tiene un índice general más pequeño. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/scite.md) |
| 6 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/es/tool/researchrabbit) | 831.571 | +3,1 % | Gratis | Cuenta con excelentes colecciones de citas visuales y recomendaciones de seguimiento de literatura, pero carece de funciones de resumen de artículos en línea. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/researchrabbit.md) |
| 7 | [Connected Papers](https://openaitools.app/es/tool/connected-papers) | 750.576 | +3,1 % | Freemium | Ofrece un mapeo de gráficos visuales superior de las conexiones entre artículos académicos, pero carece de búsqueda tradicional por palabras clave y herramientas de lectura de texto completo. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/connected-papers.md) |
| 8 | [Paperguide](https://openaitools.app/es/tool/paperguide) | 371.972 | -2,9 % | Freemium | Espacio de trabajo nativo de IA para revisiones bibliográficas y revisiones sistemáticas auditables | [.md](https://openaitools.app/es/tool/paperguide.md) |
| 9 | [Stork](https://openaitools.app/es/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Gratis | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/stork.md) |
| 10 | [Paper Digest](https://openaitools.app/es/tool/paper-digest) | 97.202 | -7,1 % | Freemium | Paper Digest is an AI research platform that summarizes literature, generates literature reviews with citations, and delivers daily digests of new papers across arXiv, PubMed, bioRxiv and major conferences. Launched in 2 | [.md](https://openaitools.app/es/tool/paper-digest.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/models-dev-vs-semantic-scholar

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