La inteligencia artificial (IA) es cada vez más barata por unidad, pero si eres un usuario intensivo de modelos como ChatGPT, Gemini o Claude, probablemente hayas notado que tu factura mensual no deja de crecer. Esta paradoja se debe a un cambio fundamental en el uso de los modelos de lenguaje: hemos pasado de pedirles tareas sencillas a encargarles razonamiento profundo y trabajo de agente.
Desde el lanzamiento de GPT-3.5 en noviembre de 2022 por OpenAI, el coste de la inferencia (obtener una respuesta de la IA) ha experimentado una drástica caída. La aparición de modelos más pequeños y eficientes, junto con la optimización del hardware, ha comprimido los precios por millón de tokens. Sin embargo, lo que ha cambiado radicalmente es la complejidad de las peticiones que hacemos. Los modelos avanzados ya no solo generan texto una vez; ahora se les exige que «piensen» a fondo.
La Clave está en el Token: Entrada vs. Salida
Para entender este coste, es vital comprender el concepto de token. Un token es la unidad básica de procesamiento, una pequeña secuencia de caracteres que el modelo utiliza para comprender tu mensaje (token de entrada) y generar su respuesta (token de salida).
La brecha de precios entre ambos tipos de tokens es el factor crucial: generar texto (tokens de salida) es sensiblemente más caro que analizarlo (tokens de entrada). En modelos como el GPT-4o, lanzado en mayo de 2024, o el Claude Opus 4, presentado en mayo de 2025, la salida puede costar varias veces más que la entrada. Esto tiene un impacto directo en las tareas de razonamiento avanzado.
| Modelo | Entrada (/M tokens) | Salida (/M tokens) | Fecha Relevante |
| GPT-5 | 1.25 | 10.00 | Lanzado el 7 de agosto de 2025 |
| GPT-4o | 2.50 | 10.00 | Lanzado en mayo de 2024 |
| Gemini 2.5 Pro | 1.25 | 10.00 | (Referencia para <200k tokens) |
| Claude Opus 4 | 15.00 | 75.00 | Introducido en mayo de 2025 |
| Claude Sonnet 4 | 3.00 | 15.00 | Introducido en mayo de 2025 |
Precios basados en referencias públicas recientes de los proveedores principales.
El Aumento del Gasto por el Razonamiento y el “Vibe Coding”
El aumento en la factura se debe directamente a la naturaleza de las nuevas peticiones. Los modelos de IA orientados al razonamiento no se limitan a dar una respuesta directa. Para abordar problemas complejos, realizan un proceso de auto-análisis o «pensamiento profundo» (a veces llamado Chain-of-Thought o CoT).
En esencia, la IA:
- Genera varias hipótesis.
- Evalúa y descarta caminos (lo que produce más tokens de salida que consume internamente).
- Vuelve a intentar con nuevas entradas (lo que también multiplica los tokens de entrada en este bucle interno de «pensamiento»).
Este proceso iterativo, esencial para la programación (especialmente en el llamado “vibe coding” o plataformas de generación de código como Windsurf o Cursor, que generan y revisan propuestas constantemente) o el análisis de datos complejo, dispara el consumo de tokens de salida, los más caros, incluso si el coste por millón ha disminuido.
Estrategias de Ahorro y la Innovación del “Enrutador”
La gestión inteligente del consumo se ha vuelto esencial. La clave no es dejar de usar la IA, sino elegir el modelo adecuado para la tarea correcta. Para tareas sencillas como resumir, extraer datos o reescribir, un modelo más rápido y económico (como GPT-5 nano o Gemini 2.5 Flash) basta. Solo se debe recurrir al modelo más potente para tareas que requieran un razonamiento profundo.
En este contexto, la innovación en la arquitectura de los modelos es crucial. OpenAI introdujo en GPT-5, lanzado el 7 de agosto de 2025, un innovador “enrutador” automático. Este sistema inteligente es capaz de elegir, en tiempo real, la variante del modelo más barata y eficiente para cada parte de la solicitud, si no se necesita un esfuerzo de razonamiento máximo. Esta característica ayuda a optimizar el coste interno del proveedor, al mismo tiempo que permite al usuario exprimir su cuota al máximo.
En un futuro cercano, se espera la aparición de agentes gestionados a finales de 2025 con controles más finos sobre la gestión de tokens. Mientras tanto, los usuarios y desarrolladores pueden mantener sus costes a raya siguiendo tres pilares: ajustar el tipo de modelo, controlar la longitud de salida y vigilar las iteraciones de razonamiento. La IA es una inversión poderosa en productividad, pero requiere una gestión financiera tan inteligente como sus algoritmos.
¿Cómo Calcular tu Coste Real de Tokens?
Para dimensionar el gasto, la fórmula es simple, pero ilustrativa: el coste total es la suma del coste de entrada más el de salida.
Por ejemplo, usando un modelo base:
- Si envías 5,000 tokens de entrada (a 2.5 $/M tokens) y recibes 1,000 tokens de salida (a 10 $/M tokens).
- Cálculo: (5,000/1,000,000)×2.5$ (Entrada) + (1,000/1,000,000)×10$ (Salida) ≈0.0125$ + 0.01$ ≈0.0225$ por interacción.
Cada palabra que la IA te devuelve implica un coste, y en las tareas de razonamiento profundo, esta parte se multiplica y domina la factura. Por eso, el control de la salida y la elección del modelo son las palancas de ahorro más efectivas.