El modelado y la simulación de sistemas complejos a menudo requieren capturar dinámicas probabilísticas a través de múltiples escalas y/o múltiples dominios. Los sistemas ciberfísicos, ciber-sociales, socio-técnicos y ciber-físico-sociales son ejemplos comunes. Modelar y simular tales sistemas a través de un único modelo integral a menudo es inviable, por lo que se buscan técnicas de modelado componibles. La co-simulación y el modelado de cierre son dos técnicas de modelado componibles prevalentes que dividen un sistema de múltiples escalas/múltiples dominios en subsistemas, utilizan modelos de componentes más pequeños para capturar cada subsistema y coordinan la transferencia de datos entre los modelos de componentes. Si bien las dos técnicas tienen objetivos similares, las diferencias en sus métodos conducen a diferencias en la complejidad y la eficiencia computacional de un modelo de simulación construido utilizando una técnica u otra. Este documento presenta un análisis probabilístico de la complejidad y la eficiencia computacional de estas dos técnicas de modelado componibles para aplicaciones de modelado y simulación de sistemas complejos de múltiples escalas/múltiples dominios. El objetivo es doble: promover la conciencia sobre estos dos enfoques de modelado componible y facilitar el diseño de modelos de sistemas complejos al identificar circunstancias que son adecuadas para cualquiera de los enfoques.