› Un modelo de decisión es un sistema diseñado específicamente para resolver preguntas estructuradas -como selección de opciones predefinidas, respuestas binarias sí/no o asignación de puntuaciones- en una única llamada.
› A diferencia de los LLM generativos tradicionales, no generan texto token tras token, sino que devuelven directamente una distribución de probabilidad sobre las opciones disponibles.
› Esta diferencia estructural transforma tanto el perfil de latencia como la estructura de costes de la inferencia.Ventajas operativas en tareas estructuradasEn cargas de trabajo masivas con opciones fijas, los modelos de decisión superan a los LLM en eficiencia.
› Según datos de Artificial Analysis del 13 de octubre de 2026, la comparación directa entre Claude Haiku 5.5 (low) y Jev 1.13 muestra que el LLM logra 3 puntos más en el índice general (60.6 frente a 57.5), pero resulta 11 veces más lento (1434 ms frente a 127 ms de tiempo mediano) y 4.4 veces más caro ($184 frente a $41.5 por millón de tareas).