Pangram IA: qué es, cómo se usa y cuánto cuesta

Pangram es un detector de textos escritos con inteligencia artificial que fabrica Pangram Labs, una empresa estadounidense fundada por dos ingenieros salidos de Stanford. Pegas un texto de al menos 50 palabras y te dice qué partes parecen humanas, cuáles asistidas por IA y cuáles generadas por IA. Su modelo actual, Pangram 4.1, salió el 19 de octubre de 2026. Tiene plan gratuito y web en español, pero su resultado es una estimación estadística: sirve para decidir qué revisar, no para demostrar que alguien ha usado IA.

Si has llegado buscando «pangram ia», Google completa detrás «qué es pangram ia», «pangram como funciona», «pangram detector ia», «pangram es fiable», «pangram gratis», «pangram precio» y «pangram en español». Este artículo contesta a esas preguntas con las páginas de Pangram enlazadas junto a cada dato. Y añade tres cosas que no hemos visto en la cobertura de estos días: el precio en euros, lo que su propia ficha técnica dice que no sabe analizar y dónde acaban los textos que le pegas.

Por qué todo el mundo busca Pangram esta semana

Pangram se ha hecho conocido en España por un caso concreto. Desde el 23 de octubre de 2026, varios medios, entre ellos EL PAÍS, Xataka y El HuffPost, contaron que este detector atribuía a la IA un 99 % de una novela que había ganado un premio literario. Desde entonces la prensa se pregunta si una herramienta así puede decidir quién ha escrito un libro.

No entramos en ese caso: no hemos analizado la obra y no es lo que este artículo puede comprobar. Lo que sí podemos contar es qué es la herramienta, cómo funciona según su fabricante y qué advierte la propia empresa sobre sus errores.

Qué es Pangram IA y quién está detrás

Pangram es el producto; Pangram Labs, Inc. es la empresa. Así se identifica en sus condiciones de servicio, que exigen tener al menos 18 años para usarlo. Su página «Our Story» presenta a los dos fundadores, que se conocieron en una residencia de Stanford: Max Spero, consejero delegado, que antes trabajó en coches autónomos en Nuro y en Google, Two Sigma y Yelp, y Bradley Emi, director técnico, que dirigió un grupo de investigación en Absci y formó parte del equipo de visión por ordenador del Autopilot de Tesla.

Técnicamente, Pangram es un clasificador: un tipo de red neuronal que no escribe texto, sino que lo etiqueta. Su página «How does Pangram work?», revisada el 21 de agosto de 2026, lo explica como un problema de identificar al autor. Cada vez que alguien escribe toma miles de decisiones de estilo, y un modelo como ChatGPT también, aunque de una forma más predecible. Pangram ha aprendido a situar cada texto en una especie de mapa en el que los textos humanos y los de las IA quedan en zonas distintas.

La empresa insiste en que no se fija en un rasgo suelto. Según esa misma página, la raya larga que tanto se atribuye a ChatGPT es «solo una señal entre cientos de miles». También explica por qué se aparta de los detectores antiguos, que medían lo previsible que era cada palabra: dice que fallaban con textos humanos muy estructurados y que se engañaban cambiando unas pocas palabras.

Qué es Pangram 4.1, la versión del 19 de octubre de 2026

La ficha técnica de Pangram 4.1, la de la captura de portada, fecha su lanzamiento el 19 de octubre de 2026 y lo presenta como sucesor de Pangram 4, que la empresa anunció el 29 de julio de 2026 en su blog. Lo que cambia, según la ficha:

Devuelve cuánto se fía de cada etiqueta. Cada tramo del texto lleva ahora tres probabilidades: humano, asistido por IA y generado por IA.
Cambia menos de opinión ante retoques pequeños. En 29.103 pares de textos con ediciones mínimas, los cambios de veredicto no buscados bajan del 1,08 % de Pangram 4 al 0,15 %.
Avisa de que duda más con textos cortos. El panel muestra menos certeza por debajo de 150 palabras.

La misma ficha recoge sus pruebas internas de error, que conviene leer como lo que son: cifras del fabricante, no una medición independiente.

Falsos positivos (texto humano marcado como IA): un 0,0090 % en inglés y un 0,0026 % en español, medido sobre textos web anteriores a 2022. Dicho de otra forma, y es cálculo nuestro, uno de cada 38.000 textos humanos en español, más o menos.
Falsos negativos (texto de IA que se le escapa): un 0,37 % en inglés y un 1,99 % en el conjunto de 18 idiomas que mide aparte. Con sus propias cifras, se le escapan unas cinco veces más textos de IA en otros idiomas que en inglés.

La empresa explica en su artículo «Is Pangram accurate?», del 16 de octubre de 2026, que lo ajusta así a propósito: prefiere que se le escape un texto de IA antes que acusar a una persona, porque «un falso positivo puede causar un daño real». Traducción nuestra.

Cómo se usa Pangram, paso a paso

Entra en `pangram.com/es`, la versión en español, y pulsa «Pruébalo gratis». El plan gratuito no pide tarjeta.
Pega el texto o sube el archivo. Según su página de tamaños, el mínimo son 50 palabras y el máximo, 18.725 por análisis en el panel; los archivos, hasta 30 MB.
Lee el resultado por tramos. No da una sola nota: parte el texto en segmentos y marca cada uno como humano, asistido por IA o generado por IA.
Si te sale un error evidente, repórtalo. Tiene un formulario para resultados incorrectos y dice que esos avisos solo los revisan personas: no los usa para entrenar.

Hay más vías: una extensión para Chrome y Firefox que analiza el texto de cualquier web, integración con Google Docs y Gmail en los planes de pago, y una API para programadores.

Antes de pegar nada, tres consejos que da la propia empresa en ese artículo sobre su precisión: quita cabeceras, pies e instrucciones que no haya escrito el autor; usa el texto en bruto o un .docx antes que un PDF, porque al leer PDF puede colarse basura; y analiza el tramo más largo que tengas, porque con más palabras acierta más.

¿Pangram es gratis? Cuánto cuesta en euros

Hay un plan gratuito. Según su ayuda, da 20 créditos al día, y cada crédito cubre 100 palabras: hasta 2.000 palabras diarias. Incluye además tres análisis de imágenes al día, una función que la empresa todavía llama «research preview».

Los planes de pago van en dólares en la página de precios, consultada el 27 de octubre de 2026 en inglés y en español. Los pasamos a euros con el tipo de referencia del Banco Central Europeo del 26 de octubre de 2026, el último publicado: 1 euro = 1,1188 dólares. El cálculo es nuestro:

Individual: 20 $ al mes, unos 17,88 €; o 15 $ al mes pagando el año, 180 $, unos 160,89 €. Hasta 300.000 palabras al mes, 100 análisis de imágenes, detección de plagio, extensión, Google Docs y Gmail. Tiene siete días de prueba gratis.
Professional: 65 $ al mes, unos 58,10 €; o 45 $ al mes pagando el año, 540 $, unos 482,66 €. Cinco veces más palabras e imágenes, y 200 $ al mes de crédito para la API.
Team: 40 $ al mes por dos usuarios, unos 35,75 €, y 20 $ por cada usuario más. Añade panel de administración y factura única.
API: pago por uso, a 0,05 $ cada 100 palabras, unos 0,045 €.

La página no dice si esos precios incluyen el IVA.

Un detalle que no cuadra entre sus propias páginas: la ficha de planes de su ayuda, revisada el 24 de julio de 2026, dice que la API «no forma parte de los planes individuales», mientras que la página de precios actual sí incluye crédito de API en Professional. Manda la página de precios, que es la que cobra.

Un ejemplo para aterrizarlo, también cálculo nuestro: una novela de 80.000 palabras son 800 créditos. Por API saldría a 40 $, unos 35,75 €. Con el plan gratuito no se puede analizar entera en un día, y en el panel habría que partirla en cinco trozos, porque cada análisis admite como mucho 18.725 palabras.

¿Está Pangram en España y en español?

Sí a las dos cosas. La web tiene versión en español en pangram.com/es, con el menú, la portada y la página de precios traducidos, aunque la ayuda y la documentación técnica siguen en inglés. La lista de idiomas de su ayuda incluye el español entre los 24 que analiza, junto al inglés, el francés, el alemán, el italiano o el portugués. En sus condiciones de servicio no hemos encontrado ninguna restricción para usarlo desde España.

¿Es fiable Pangram? Lo que su propia ficha dice que no sabe hacer

Esta es la parte que menos ha salido en la prensa, y la escribe la propia empresa. La ficha de Pangram 4.1 y su artículo sobre la precisión dicen que el modelo está pensado para prosa de al menos 50 palabras escrita en frases completas, y enumeran lo que queda fuera de su alcance y donde puede dar resultados «menos fiables»:

Traducciones hechas con IA o con traductores automáticos, como Google Translate.
Código, lenguaje de marcado o Markdown.
Índices, portadas, bibliografías y listas de referencias.
Textos de plantilla o automatizados, instrucciones, recetas y manuales técnicos.
Textos con mucha notación matemática o muy formateados, como la poesía.
El texto de tablas y gráficos.

Con textos cortos también empeora. Su tabla por longitud, medida con Pangram 4, da, para textos de 50 a 99 palabras, un 0,02 % de falsos positivos, uno de cada 5.000, y un 1,29 % de falsos negativos.

Y el apartado de ética de la ficha lo dice sin rodeos: las acusaciones falsas de usar IA pueden causar «daño a la reputación, trauma emocional» y otros perjuicios, y el modelo tiene «una tasa de error que no es cero». Traducción nuestra.

Una aclaración sobre las cifras: su página multilingüe en español habla de «más del 99 % precisión» y, en su tabla por idiomas, de un 100 % de precisión en español. Las dos cosas pueden ser ciertas en sus pruebas, pero la ficha técnica es la que da los números con el tamaño de la muestra, y es la que citaríamos.

Dónde acaba lo que le pegas: privacidad

Para un negocio que piense en pasarle documentos de clientes o de empleados, lo que dicen sus páginas de seguridad, revisadas el 24 de julio de 2026:

No entrena con lo que analizas. Su página «Does Pangram train on my data?» lo dice tal cual: «Pangram nunca usa tus datos para entrenar nuestros modelos». Tampoco envía los textos a otros proveedores de IA, porque usa su propio modelo.
Los datos se guardan en Estados Unidos, no en Europa. La página sobre el RGPD dice que Pangram guarda todo en Estados Unidos y que no almacena datos en el Espacio Económico Europeo. Las transferencias las cubre con cláusulas contractuales tipo, que firma cuando hace falta. Para organizaciones con requisitos más estrictos ofrece alojamiento a medida y, en el plan Enterprise, retención cero.
Los guarda mucho tiempo si no los borras. Según la página sobre cómo almacena los datos, tu cuenta y lo que envías se conservan hasta que pidas borrarlos o hasta 365 días después de que caduque tu licencia, lo que llegue antes. Puedes borrar análisis sueltos desde el historial.

Un detalle de esa última página: el 27 de octubre de 2026 conserva en su primer párrafo una nota de edición sin borrar, «[confirm: verify against Pangram's privacy and security documentation]». Lo que dice coincide con la página del RGPD en lo importante, que los datos están en Estados Unidos, pero es una señal de que esa ficha no se terminó de revisar.

Cuál es la web oficial de Pangram

La web oficial es `pangram.com`. La comprobamos desde la propia empresa: es el dominio de sus condiciones de servicio y de su correo de contacto. El antiguo pangramlabs.com redirige a www.pangram.com.

Probamos el 27 de octubre de 2026 las variantes más obvias. Ninguna es un clon: pangramai.com lleva a un mercado de dominios que lo tiene a la venta, y pangram.ai, pangram.es, pangram-ai.com, pangram.app y pangram.io no respondieron. Si la buscas, entra por pangram.com/es y descarga la extensión desde el enlace de su web.

Qué cambia y qué no para un negocio pequeño en España

Qué cambia. Hay una herramienta gratuita, en español, que te da una segunda opinión sobre un texto: el artículo que te entrega una agencia, la reseña sospechosa de un competidor o la carta de presentación de un candidato. Y te la da por tramos, no con una nota única.

Qué no cambia. El resultado no es una prueba. Lo dice la propia empresa, y es aún más cierto en los casos que ella misma deja fuera: textos cortos, traducidos o de plantilla. Tampoco cambia lo que pide Google a tu web: que el contenido sea útil y esté revisado, se haya escrito como se haya escrito. Lo contamos en qué controles necesita un contenido escrito con IA antes de publicarse.

Un ejemplo ilustrativo, no un caso real: una clínica encarga a un redactor externo diez artículos para su blog y el contrato dice que serán originales. Pasarlos por Pangram puede servir para saber cuáles mirar con más calma. Lo que no haríamos es rescindir el contrato por un porcentaje: antes preguntaríamos cómo se escribieron y revisaríamos si los datos de cada artículo son correctos.

Alternativas a Pangram

Si lo que quieres saber es si una imagen la hizo una IA de Google, la herramienta es otra: SynthID busca una marca de agua que el propio generador deja, y lo explicamos en qué es SynthID. Para textos, OpenAI anunció que marcará lo que escribe ChatGPT en la UE con una marca de agua invisible, como contamos en la marca de agua de texto de ChatGPT. La diferencia es de fondo: una marca de agua solo existe si el fabricante la pone, mientras que Pangram intenta adivinar el autor sin ella.

La lectura de PotencIA

Esto es análisis nuestro, separado de lo que publica Pangram Labs, y lo escribimos como parte interesada: hacemos SEO y contenido para pymes, y usamos IA para escribir.

Lo que haríamos. Usar el plan gratuito como segunda opinión sobre textos largos, en español y escritos de corrido. Y mirar los tramos que marca, no el porcentaje global.

Lo que no haríamos. Pegar documentos con datos personales de clientes o empleados sin haber leído antes su política: se guardan en Estados Unidos hasta un año después de que dejes de pagar. Tampoco acusaríamos a nadie con un resultado de Pangram como única prueba, y menos con un texto traducido o de menos de 150 palabras.

Lo que vigilaríamos. Las evaluaciones independientes en español. Las cifras que conocemos en nuestro idioma son las del fabricante, y la ficha reconoce que fuera del inglés se le escapan más textos de IA.

Si te preocupa más que tu web se entienda y se encuentre que saber quién la escribió, eso es lo que trabajamos en nuestro servicio de SEO.

Cómo hemos verificado esto

Ficha técnica de Pangram 4.1 en pangram.com/research/model-card/pangram-4-1, leída el 27 de octubre de 2026: fecha de lanzamiento, cambios, idiomas, tasas de error por idioma y por longitud, usos fuera de alcance y apartado de ética. La portada es una captura de esa página hecha con Chrome en modo headless, tras rechazar las cookies.
Artículo «Is Pangram accurate?» (16 de octubre de 2026) en el blog oficial: criterio de ajuste hacia los falsos negativos, limitaciones y buenas prácticas.
Centro de ayuda de Pangram: funcionamiento, idiomas, tamaños mínimo y máximo, créditos, plan gratuito, planes, entrenamiento con datos, RGPD y almacenamiento. Todas leídas con curl el 27 de octubre de 2026, con su fecha de revisión.
Página de precios en inglés y en español, condiciones de servicio y página «Our Story», leídas el mismo día. La portada en español y la página multilingüe, para la versión en español y las cifras comerciales.
Dominios: pangram.com, pangramlabs.com y seis variantes abiertas con curl el 27 de octubre de 2026.
Conversión a euros: cálculo propio con el tipo de referencia del Banco Central Europeo del 26 de octubre de 2026 (1 euro = 1,1188 dólares). Los precios oficiales están en dólares.
Contexto de prensa: titulares de EL PAÍS, Xataka y El HuffPost desde el 23 de octubre de 2026, usados solo para explicar por qué se busca Pangram. No hemos comprobado el análisis de la novela.
Demanda de búsqueda: autocompletado de Google en español para España, consultado el 27 de octubre de 2026 con «pangram», «pangram ia», «que es pangram», «pangram como», «pangram gratis», «pangram precio», «pangram es fiable», «pangram en español» y «pangram detector».
Las traducciones del inglés son nuestras. No hemos usado Pangram con textos propios: probarlo exige abrir una cuenta y no se hace desde este flujo.