Visualiza el gasto real de tus prompts. Compara precios entre OpenAI, Anthropic y Google.
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Navegar por el ecosistema de precios de la Inteligencia Artificial se ha vuelto complejo. Con la llegada de la serie GPT-5, los modelos Gemini 3 y la familia Claude 4.5, elegir el modelo adecuado no es solo cuestión de inteligencia, sino de viabilidad económica. Esta calculadora te ofrece transparencia total para que tomes decisiones informadas.
El precio no se basa en peticiones, sino en volumen. 1,000 tokens equivalen aproximadamente a 750 palabras en inglés. En español, debido a la estructura del idioma, la eficiencia es ligeramente menor. Entender esto es vital para proyectar costes a escala.
La generación (Output) es computacionalmente más costosa que la lectura (Input). Los proveedores suelen cobrar entre 3x y 5x más por los tokens generados. Diseñar prompts concisos y limitar la longitud de la respuesta son estrategias clave de ahorro.
No siempre necesitas el modelo más potente. GPT-5 Mini o Gemini 3 Flash ofrecen capacidades de razonamiento superiores a los modelos "flagship" de hace un año, pero a una fracción del coste (hasta 50x más baratos).
| Modelo | Input (1M) | Output (1M) | Descripción y Uso Ideal |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Pro OpenAI | $21.00 | $168.00 | Máxima capacidad de razonamiento y creatividad. |
| GPT-5.2 OpenAI | $1.75 | $14.00 | Equilibrio perfecto entre inteligencia y velocidad. |
| GPT-5 Mini OpenAI | $0.25 | $2.00 | Ideal para tareas cotidianas y asistentes rápidos. |
| GPT-5 Nano OpenAI | $0.05 | $0.40 | Eficiencia extrema para tareas masivas. |
| Gemini 3 Pro Google | $2.00 | $12.00 | Ventana de contexto ultra larga (hasta ~200k tokens). |
| Gemini 3 Pro High Google | $4.00 | $18.00 | Variante optimizada para contextos superiores a 200k tokens. |
| Gemini 3 Flash Google | $0.50 | $3.00 | Velocidad de respuesta instantánea y multimodalidad. |
| Claude Opus 4.5 Anthropic | $5.00 | $25.00 | El modelo más inteligente para tareas complejas. |
| Claude Opus 4 Anthropic | $15.00 | $75.00 | Versión anterior con alta capacidad de comprensión. |
| Claude Sonnet 4.5 Anthropic | $3.00 | $15.00 | Rendimiento excepcional en codificación y redacción. |
| Claude Sonnet 4 Anthropic | $3.00 | $15.00 | Modelo equilibrado para empresas. |
| Claude Haiku 4.5 Anthropic | $1.00 | $5.00 | Respuesta sub-segundo con inteligencia mejorada. |
| DeepSeek-V3 DeepSeek | $0.14 | $0.28 | Liderando el rendimiento en código open source. |
| Grok 4.1 Fast Groq | $0.20 | $0.50 | Inferencia a la velocidad del rayo con hardware LPU. |
La democratización de la Inteligencia Artificial ha traído consigo un desafío financiero invisible: la "inflación del token". A medida que integramos modelos de lenguaje en flujos de trabajo críticos, la factura de la API puede escalar silenciosamente hasta convertirse en el mayor coste operativo de una startup tecnológica. En 2026, la ingeniería de costes es tan vital como la ingeniería de prompts. A continuación, desglosamos las estrategias avanzadas que los CTOs están utilizando para reducir su gasto en IA en hasta un 70% sin sacrificar la calidad.
El enfoque de "un modelo para todo" ha muerto. En lugar de utilizar GPT-5 o Claude Opus para clasificar correos electrónicos o extraer entidades JSON, la industria se está moviendo hacia modelos especializados y pequeños. Modelos como Phi-4, Gemma 2 o versiones cuantizadas de Llama 3 pueden ejecutarse con una latencia mínima y un coste despreciable. La estrategia ganadora es la arquitectura de cascada: intentar resolver la tarea con un modelo barato primero, y solo escalar al modelo "Pro" si la confianza de la respuesta es baja o la tarea requiere un razonamiento complejo de múltiples pasos.
El "Context Caching" es la característica más disruptiva económicamente de este año. Anteriormente, si tenías un manual técnico de 500 páginas y querías hacer preguntas sobre él, pagabas por procesar esas 500 páginas en cada pregunta individual. Con el caching (disponible en Gemini y Anthropic), ahora puedes "pre-calentar" ese contexto una sola vez. Las llamadas subsiguientes solo pagan por el coste del prompt nuevo, reduciendo el coste de entrada en un 90% para sesiones largas de chat o análisis de documentos recurrentes. Es obligatorio para aplicaciones RAG (Retrieval Augmented Generation) de alto volumen.
Ver "2 millones de tokens de contexto" es tentador. Sugiere que puedes dejar de preocuparte por la recuperación de información y simplemente enviar toda tu base de datos al prompt. Financieramente, esto es un suicidio. Procesar 1 millón de tokens en GPT-4o cuesta aproximadamente $5. Si tienes 100 usuarios al día haciendo esto, tu coste mensual supera los $15,000. La búsqueda semántica (Vector Search) y los sistemas RAG siguen siendo 100x más eficientes: recuperan solo los 3-5 fragmentos relevantes (apenas 2k-3k tokens) para responder a la pregunta, manteniendo el coste por interacción en centavos, no en dólares.
La brecha de calidad entre los modelos cerrados y abiertos se ha cerrado drásticamente. Mixtral 8x22B o Llama 3 70B ofrecen un rendimiento de nivel GPT-4 para muchas tareas. Proveedores como Groq, que utilizan LPUs (Language Processing Units) en lugar de GPUs tradicionales, ofrecen estos modelos a precios que hacen que la API de OpenAI parezca un artículo de lujo. Para tareas de transformación de texto, resumen o generación de contenido SEO a gran escala, mover la carga de trabajo a un proveedor de inferencia Open Source puede reducir la factura mensual en un orden de magnitud completo.
No se puede optimizar lo que no se mide. Implementar herramientas de observabilidad como LangSmith, Helicone o Arize AI es fundamental. Estas herramientas permiten rastrear el coste por usuario, por funcionalidad o por traza de ejecución. A menudo, se descubre que el 80% del coste proviene de un "prompt loop" mal optimizado o de un agente autónomo que entra en bucles de razonamiento innecesarios. Establecer alertas de presupuesto y límites de tokens (rate limits) a nivel de aplicación es el primer cortafuegos contra sorpresas desagradables en la factura de fin de mes.
A menudo usamos prompts kilométricos llenos de ejemplos (Few-Shot Prompting) para conseguir que el modelo siga un formato específico. Esto infla el coste de entrada en cada llamada. Un modelo más pequeño (como GPT-4o Mini) a menudo puede superar a un modelo grande si se le hace un Fine-Tuning (ajuste fino) con 50-100 ejemplos de alta calidad. El Fine-Tuning permite eliminar casi todas las instrucciones del prompt, reduciendo drásticamente los tokens de entrada y mejorando la consistencia de la salida, logrando un doble ahorro: modelo más barato y menos tokens consumidos.
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