Siesta AI
El modelo de IA adecuado para cada tarea
Siesta AI enruta cada tarea al modelo adecuado y permite a los equipos optimizar calidad, coste o rendimiento equilibrado sin cambiar la experiencia de usuario.
Ver opciones de enrutamientoElija el resultado, no el modelo
Defina políticas de enrutamiento para calidad, coste o rendimiento equilibrado. Siesta AI evalúa cada tarea y la enruta al modelo más adecuado, manteniendo la gobernanza, el despliegue y los controles regionales alineados con su entorno de Azure.
Modo calidad
Priorice modelos de razonamiento más potentes para análisis complejos, coding y trabajo crítico.
Modo coste
Enrute prompts rutinarios a modelos más rápidos y eficientes para mantener el gasto bajo control.
Modo equilibrado
Use una política predeterminada que equilibra calidad, latencia y coste para el trabajo diario.
La disponibilidad de modelos sigue el soporte de Microsoft Foundry Model Router. El modo de enrutamiento y el subconjunto de modelos seleccionado determinan qué modelos son elegibles para cada solicitud.
Todos los modelos en un solo lugar
Compare proveedores, regiones y capacidades del modelo para su caso de uso.
Estos modelos son elegibles para Microsoft Foundry Model Router, por lo que Siesta AI puede enrutar cada solicitud dinámicamente según el modo de enrutamiento y el subconjunto de modelos seleccionado.
| Modelo | Regiones | Ventana de contexto | Mejor para |
|---|---|---|---|
| OpenAI | |||
GPT-4o
Siesta AI recomienda para multimodal
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128 000 | Multimodal |
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GPT-4o Mini
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128 000 | Velocidad y eficiencia |
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GPT-4.1
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1 047 576 | Programación |
|
GPT-4.1 Mini
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1 047 576 | Velocidad y eficiencia |
|
GPT-4.1 Nano
|
|
1 047 576 | Velocidad y eficiencia |
|
o4-mini
|
|
200 000 | Razonamiento |
|
GPT-5 Nano
|
|
400 000 | Velocidad y eficiencia |
|
GPT-5 Mini
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|
400 000 | Velocidad y eficiencia |
|
GPT-5
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400 000 | Propósito general |
|
GPT-5 Chat
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|
128 000 | Conversaciones |
|
GPT-5.2
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400 000 | Razonamiento |
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GPT-5.2 Chat
|
|
128 000 | Conversaciones |
|
GPT-5.3 Chat
Siesta AI recomienda para conversaciones
|
|
128 000 | Conversaciones |
|
GPT-5.4 Nano
Siesta AI recomienda para velocidad y eficiencia
|
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400 000 | Velocidad y eficiencia |
|
GPT-5.4 Mini
|
|
400 000 | Velocidad y eficiencia |
|
GPT-5.4
|
|
1 050 000 | Propósito general |
|
GPT-5.5
Siesta AI recomienda para propósito general
|
|
1 050 000 | Propósito general |
|
GPT OSS 120B
Siesta AI recomienda para flujos de trabajo empresariales
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|
131 072 | Flujos de trabajo empresariales |
| Anthropic | |||
Claude Haiku 4.5
|
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200 000 | Velocidad y eficiencia |
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Claude Sonnet 4.5
Siesta AI recomienda para programación
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200 000 | Programación |
|
Claude Opus 4.1
|
|
200 000 | Investigación profunda |
|
Claude Opus 4.6
|
|
200 000 | Razonamiento |
|
Claude Opus 4.7
Siesta AI recomienda para investigación profunda
Siesta AI recomienda para razonamiento
|
|
200 000 | Investigación profunda |
| DeepSeek | |||
DeepSeek V3.1
|
|
128 000 | Análisis de datos |
|
DeepSeek V3.2
Siesta AI recomienda para análisis de datos
|
|
128 000 | Análisis de datos |
| Meta | |||
Llama 4 Maverick
Siesta AI recomienda para contexto largo
|
|
1 000 000 | Contexto largo |
| xAI | |||
Grok 4
|
|
262 000 | Razonamiento |
|
Grok 4 Fast Reasoning
Siesta AI recomienda para razonamiento
|
|
128 000 | Razonamiento |
La elegibilidad del router sigue el soporte de Microsoft Foundry Model Router. El modo de enrutamiento y el subconjunto seleccionado determinan qué modelos pueden usarse para cada solicitud.
Modelos populares que Siesta AI puede desplegar o seleccionar directamente mediante Azure AI Foundry cuando un equipo quiere un modelo específico fuera del enrutamiento dinámico.
| Modelo | Regiones | Ventana de contexto | Mejor para |
|---|---|---|---|
Gemini 3.1 Pro
Siesta AI recomienda para multimodal
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|
1 000 000 | Multimodal |
|
Gemini 3 Flash
|
|
1 000 000 | Velocidad y eficiencia |
|
Gemini 3 Deep Think
|
|
1 000 000 | Razonamiento |
| Mistral | |||
Mistral Large 3
Siesta AI recomienda para propósito general
|
|
128 000 | Propósito general |
|
Mistral Medium 3.5
|
|
128 000 | Propósito general |
|
Codestral 2501
|
|
256 000 | Programación |
| Anthropic | |||
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Claude Sonnet 5
Siesta AI recomienda para programación
|
|
200 000 | Programación |
|
Claude Opus 4.8
|
|
200 000 | Razonamiento |
|
Claude Sonnet 4.6
|
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200 000 | Propósito general |
| DeepSeek | |||
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DeepSeek V4 Pro
Siesta AI recomienda para razonamiento
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128 000 | Razonamiento |
|
DeepSeek V4 Flash
|
|
128 000 | Velocidad y eficiencia |
|
DeepSeek V3.2-Speciale
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|
128 000 | Análisis de datos |
| xAI | |||
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Grok 4.3
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262 000 | Razonamiento |
|
Grok 4 20 Reasoning
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|
128 000 | Razonamiento |
|
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning
|
|
128 000 | Velocidad y eficiencia |
| Meta | |||
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Llama 4 Scout
Siesta AI recomienda para contexto largo
|
|
10 000 000 | Contexto largo |
|
Llama 3.3 70B
|
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128 000 | Propósito general |
| Moonshot AI | |||
Kimi-K2.7-Code
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|
256 000 | Programación |
|
Kimi-K2.6
|
|
256 000 | Propósito general |
|
Kimi-K2.5
|
|
256 000 | Contexto largo |
| Microsoft | |||
Phi-4
|
|
16 000 | Velocidad y eficiencia |
|
Phi-4-mini-instruct
|
|
128 000 | Velocidad y eficiencia |
| Cohere | |||
Cohere Command A
Siesta AI recomienda para flujos de trabajo empresariales
|
|
256 000 | Flujos de trabajo empresariales |
Los modelos directos son opciones curadas del catálogo. Se pueden desplegar o seleccionar directamente, pero no se presentan como parte de la selección dinámica de Model Router.
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