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La inteligencia artificial se abarata a gran velocidad, justo cuando usarla exige cada vez más tokens.
El dato más claro está en la inferencia, que mide lo que cuesta poner a trabajar un modelo ya entrenado. Entre el 31 de mayo y el 8 de agosto, el precio medio pasó de 2,04 dólares a 1,18 por millón de tokens, una caída del 43% en poco más de dos meses.
OpenAI y Anthropic recortaron precios mientras China apretó más
La rebaja no llega por una sola vía. OpenAI redujo el mes pasado hasta un 80% las tarifas de su familia GPT-5.6, Anthropic lanzó Opus 5 con un rendimiento teórico cercano al de Fable 5 por aproximadamente la mitad de su precio y además congeló la subida prevista de Sonnet 5.
Desde China, la presión empuja en la misma dirección con modelos de pesos abiertos como DeepSeek v4 y su eficiencia. Las empresas chinas inundan el mercado de modelos baratos y ya no compiten solo en la gama de entrada, porque también empiezan a ofrecer modelos de gama alta.
Ahí aparece una paradoja llamativa.
Cuanto más cae el precio por token, más fácil resulta consumir muchos más tokens de los que antes parecían razonables. Los agentes de inteligencia artificial trabajan durante horas, razonan antes de contestar y encadenan herramientas, de modo que disparan el uso incluso cuando la tarifa unitaria baja.
El ahorro por token convive con facturas más difíciles de prever
No basta con mirar una tabla de precios y asumir que todo sale más barato. En la práctica, un modelo más económico puede terminar generando una factura mayor si la tarea exige cadenas largas de razonamiento, múltiples llamadas y sesiones prolongadas, algo que ya se aprecia en el aumento del consumo de tokens cuando el sistema gana complejidad.
También pesa la carrera por la eficiencia. Los modelos compactos, las arquitecturas Mixture of Experts y los mejores sistemas de hardware no solo recortan costes operativos, también cambian qué tipo de inteligencia compensa pagar para cada tarea concreta.
La competencia ya no consiste solo en tener el mejor modelo
Durante años, buena parte de la conversación giró en torno a quién construía el sistema más capaz. Ahora la ventaja competitiva empieza a desplazarse hacia otra pregunta mucho más terrenal, qué nivel de inteligencia necesita cada trabajo al menor coste posible.
Ese cambio acerca la inteligencia artificial a la lógica de un producto básico. Si dos modelos ofrecen resultados próximos y uno cuesta bastante menos, la diferencia deja de estar en el brillo del anuncio y pasa a la letra pequeña de la factura.
El mercado premia cada vez más la combinación entre capacidad suficiente y coste mínimo. Y esa tensión ya está escrita en una cifra difícil de ignorar, 1,18 dólares por millón de tokens el 8 de agosto frente a 2,04 el 31 de mayo.