Herramienta de IA

Revisión de AIStupidLevel

AIStupidLevel es una plataforma independiente de evaluación comparativa en tiempo real que califica los modelos de lenguaje grandes en codificación, razonamiento, uso de herramientas y velocidad, y detecta la desviación del rendimiento a lo largo del tiempo.

shipped 30 ago 2026freemium

Domain rating25Monthly visits1.4K/mo

Por qué importa

1Evalúa 21 modelos de producción activos con más de 500,000 ejecuciones de evaluación comparativa anuales y 2.5 millones de ejecuciones de prueba a enero de 2026.

2Presenta un 'Smart AI Router' con 6 estrategias de enrutamiento, incluyendo 'auto-coding' y 'auto-cheapest'.

3Ofrece evaluaciones comparativas en tiempo real cada 4 horas a través de 147 desafíos de codificación únicos y detección de desviación canaria cada hora.

4Alcanzó 100,000 usuarios activos para el 8 de septiembre de 2025, sin promoción pagada.

Sobre AIStupidLevel

Modelo de negocio

Freemium SaaS

Precio por uso

$17.00 per 1M tokens

Plataformas

Web

Público objetivo

AI researchers and developers

Planes de precios

AI Router Pro

$4.99/mo

• Benchmark-powered routing
• All models
• Save 50-70%

Ejemplos de costes

• Expensive at $17.00/1M tokens for Claude Opus 4.6
• Expensive at $10.20/1M tokens for Claude Sonnet 4.6

GitHubOpen Source

Especificaciones

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es AIStupidLevel?

AIStupidLevel es una herramienta de evaluación comparativa de IA en tiempo real desarrollada por StudioPlatforms que permite a desarrolladores, equipos de productos de IA e investigadores medir y comparar la inteligencia, eficiencia y consistencia de los modelos de IA líderes. Se enfoca en detectar el 'AI stupid level', que se refiere a instancias en las que la salida de la IA es frágil, descuidada, demasiado confiada o inesperadamente incorrecta de maneras que los usuarios pueden notar. La plataforma evalúa los modelos de IA en nueve dimensiones: Correctness, Complexity, Code Quality, Efficiency, Stability, Refusal Handling, Recovery, Format y Safety. Emplea una arquitectura de prueba multicapa, que incluye evaluaciones comparativas en tiempo real, detección de desviación canaria, pruebas de razonamiento profundo y evaluaciones comparativas de llamadas a herramientas.

features

Características Clave de AIStupidLevel

AIStupidLevel proporciona un conjunto completo de características diseñadas para una evaluación y gestión rigurosas de modelos de IA. Su funcionalidad principal gira en torno a la evaluación comparativa continua en tiempo real y la detección de desviaciones, asegurando que el rendimiento del modelo de IA sea monitoreado y comprendido de manera consistente.

Califica los modelos de lenguaje grandes en codificación, razonamiento, uso de herramientas y velocidad.
Detecta la desviación y degradación del rendimiento a lo largo del tiempo mediante la detección de desviación canaria cada hora.
Ofrece evaluación comparativa continua con 147 desafíos de codificación únicos ejecutados cada 4 horas.
Proporciona un 'Smart AI Router' con 6 estrategias de enrutamiento (por ejemplo, auto, auto-coding, auto-cheapest) para una selección óptima del modelo.
Incluye pruebas de razonamiento profundo y evaluaciones comparativas de llamadas a herramientas para problemas complejos de varios pasos y capacidades de agente.
Presenta un 'Intelligence Center' que muestra clasificaciones de modelos en vivo, etiquetas de estabilidad, dirección de tendencias y costo por millón de tokens.
Monitorea 21 modelos de producción activos con más de 500,000 ejecuciones de evaluación comparativa anuales y 2.5 millones de ejecuciones de prueba (a enero de 2026).
Ofrece visibilidad de los prompts dentro del Smart Router para rastrear el uso, el gasto y los tipos de prompts.

use cases

¿Quién debería usar AIStupidLevel?

AIStupidLevel está diseñado para varias partes interesadas involucradas en el desarrollo, implementación y gestión de modelos de IA, proporcionando herramientas específicas para la optimización del rendimiento, la confiabilidad y el control de costos.

Desarrolladores Individuales: Para la optimización de costos mediante el uso automático de modelos eficientes, la maximización del rendimiento con la selección de modelos específicos para tareas y la mejora de la confiabilidad a través de la conmutación por error automática.
Equipos de Desarrollo: Para la gestión centralizada de modelos, análisis de uso, seguimiento de costos, preferencias de enrutamiento para todo el equipo e integración con herramientas de desarrollo existentes.
Equipos de Productos de IA: Para monitorear la confiabilidad de los prompts, la calidad de las negativas y la desviación del modelo para prevenir impactos negativos en la experiencia del cliente.
Investigadores y Académicos: Para una metodología transparente con código abierto y una evaluación estadísticamente rigurosa de los modelos de IA.
Equipos de Operaciones: Para comprender cuándo la salida de la IA es lo suficientemente confiable para su uso en producción y para detectar la degradación del rendimiento.

how to use

Cómo usar AIStupidLevel

AIStupidLevel proporciona un espacio de trabajo de evaluación comparativa y una API orientados al usuario para probar y monitorear el rendimiento del modelo de IA. Los usuarios pueden acceder a datos en tiempo real y configurar estrategias de enrutamiento para optimizar su infraestructura de IA.

1Acceda a la plataforma AIStupidLevel a través de aistupidlevel.info.
2Revise el 'Intelligence Center' para clasificaciones de modelos en vivo, tendencias de rendimiento y datos de costos.
3Configure el 'Smart AI Router' para seleccionar automáticamente modelos basados en los criterios deseados (por ejemplo, auto-coding, auto-cheapest).
4Integre la API de AIStupidLevel en aplicaciones existentes para el enrutamiento de modelos en tiempo real y el monitoreo del rendimiento.
5Utilice la detección de desviación canaria para recibir alertas sobre caídas significativas en el rendimiento del modelo (más del 10%).
6Participe en el Foro oficial de AI Stupid Level para discusiones y comentarios sobre el rendimiento del modelo.

pricing

Precios y Planes de AIStupidLevel

AIStupidLevel opera con un modelo de negocio freemium-SaaS, ofreciendo un nivel gratuito para acceso básico y una suscripción 'AI Router Pro' para funciones avanzadas. Además, se aplica una tarificación basada en el uso para el consumo de tokens a través de su API.

Nivel Gratuito: Incluye acceso básico a datos de evaluación comparativa y funciones limitadas.
AI Router Pro: $4.99 por mes, ofreciendo capacidades de enrutamiento mejoradas y potencialmente análisis más detallados.
Precios por Uso: $17.00 por 1M de tokens para llamadas a la API, con ejemplos específicos como Claude Opus 4.6 a $17.00/1M de tokens y Claude Sonnet 4.6 a $10.20/1M de tokens.

¿Te está gustando? Recibe uno así en tu bandeja cada mañana.

un correo al día · date de baja en dos clics · sin rastreadores de terceros

Pros

+Provides independent, real-time benchmarking data updated every 4 hours.
+Effectively detects AI model performance drift and degradation with hourly canary tests.
+Features a 'Smart AI Router' for automated, intelligent model selection based on performance or cost.
+Offers comprehensive evaluation across 9 dimensions, including correctness, code quality, and refusal handling.
+Validated by internal use among engineers from major AI research labs like OpenAI and Anthropic.
+Includes a free tier and has an open-source component for transparency.

Cons

−Usage-based pricing at $17.00 per 1M tokens can be expensive for high-volume users.
−While offering an API, deep programmatic integration might be less flexible than purely open-source frameworks.
−The platform's focus on 'AI stupid level' might not cover all niche evaluation needs for highly specialized AI tasks.
−Specific integrations with third-party tools are not explicitly detailed, potentially requiring custom development.

Herramientas similares

AIStupidLevel vs Competidores

AIStupidLevel se diferencia en el panorama de la evaluación comparativa y la observabilidad de la IA por su enfoque en métricas de rendimiento en tiempo real, independientes y orientadas al usuario, particularmente para detectar instancias de 'AI stupid level' y desviaciones de rendimiento.

DeepEval↗

It is an open-source Pythonic framework for unit testing LLM outputs, offering a wide range of built-in and custom evaluation metrics.

DeepEval provides deep, customizable evaluation through code, but requires programmatic integration and lacks a dedicated real-time UI for continuous monitoring and drift visualization found in AIStupidLevel.

Arize Phoenix↗

This self-hostable, open-source (source-available) platform provides LLM observability and evaluation with production-ready features for logging model calls and spotting failures.

Phoenix offers robust observability and evaluation for self-hosted environments, but its real-time benchmarking and drift detection might require more setup compared to AIStupidLevel's out-of-the-box platform.

LangfuseOn Stork

It is an open-source LLM engineering platform that provides comprehensive tracing, prompt versioning, and flexible evaluation workflows, including LLM-as-judge metrics and human annotations.

Langfuse offers a broader suite of LLM engineering tools with a strong focus on observability and tracing, which can be more involved to set up for pure benchmarking than AIStupidLevel.

Arthur Bench↗

This open-source tool is designed to standardize LLM evaluation workflows for production use cases, enabling comparison of different models, prompts, and hyperparameters.

Arthur Bench focuses on structured evaluation and comparison of LLM performance, but might require more manual setup for continuous, real-time drift detection compared to AIStupidLevel's integrated platform.

Más en Stork