Los proveedores de inteligencia artificial cobran por tokens: fragmentos de texto que el modelo lee (entrada) y escribe (salida). Los precios se publican por millón de tokens, en dólares.
Lo que cambió en los precios
Según las tarifas publicadas por los propios proveedores:
- En OpenAI, GPT-6.1 Sol cuesta US$ 2 por millón de tokens de entrada y US$ 10 de salida, una quinta parte de GPT-6 Astra (US$ 10 y US$ 50). GPT-6 Luna, su modelo más económico, cuesta US$ 0,10 y US$ 0,50.
- En Anthropic, Claude Haiku 5.5 cuesta US$ 0,10 de entrada y US$ 0,50 de salida en solicitudes de hasta 100.000 tokens (sobre eso, US$ 0,50 y US$ 2,50), diez veces menos que Claude Haiku 4.5 (US$ 1 y US$ 5). Claude Sonnet 5.5 cuesta US$ 2 y US$ 10, frente a US$ 3 y US$ 15 de Sonnet 4.5.
Los precios cambian con frecuencia; antes de presupuestar, revise siempre la página oficial del proveedor.
Un cálculo de ejemplo
Supongamos una conversación de atención por WhatsApp en la que el modelo lee 3.000 tokens (instrucciones, historial e información del negocio) y escribe 500. Con un modelo de US$ 0,10 por millón de entrada y US$ 0,50 de salida, el costo es:
3.000 × 0,10 / 1.000.000 + 500 × 0,50 / 1.000.000 = US$ 0,00055 por conversación
Mil conversaciones de ese tipo cuestan alrededor de medio dólar en uso del modelo. Es un ejemplo ilustrativo: el costo real depende del largo de las instrucciones, de cuántas veces se consulta al modelo por conversación y de servicios adicionales como la voz o los mensajes de WhatsApp, que se cobran aparte.
El modelo más caro no siempre es el mejor
La diferencia entre modelos puede ser de cien veces. Para responder preguntas frecuentes, clasificar mensajes o agendar, un modelo económico suele bastar. Los modelos de mayor capacidad se justifican en tareas que requieren razonamiento complejo, como analizar contratos o documentos extensos. Elegir el modelo según la tarea es la decisión de costo más importante.
El verdadero riesgo: el uso sin tope
Con precios tan bajos, el problema ya no es el costo de una conversación sino el volumen que puede generar un error: un bucle que consulta al modelo sin parar, un agente que reintenta una tarea toda la noche o una integración mal configurada. Simon Willison argumenta que los servicios de pago por uso deberían traer límites de gasto duros por defecto, que corten el servicio al llegar al monto, porque un correo de aviso llega tarde. Proveedores de nube como AWS y Google Cloud han comenzado a ofrecer topes de este tipo.
Qué incluir en un presupuesto completo
El precio del modelo es solo una parte. Un presupuesto realista de un proyecto de IA en una pyme considera, además:
- El canal. Los mensajes de WhatsApp Business, las llamadas telefónicas y la síntesis de voz tienen tarifas propias, que muchas veces superan el costo del modelo.
- La integración. Conectar la IA con la agenda, el sistema de ventas o la facturación requiere trabajo inicial y mantención.
- La supervisión. Alguien debe revisar las conversaciones, corregir respuestas y actualizar la información del negocio. Ese tiempo también es un costo.
- La seguridad y el cumplimiento. Gestión de llaves, registros y protección de datos personales, especialmente con la Ley 21.719 en el horizonte.
Al evaluar un proveedor, pida el costo estimado por conversación incluyendo todos estos elementos, no solo el del modelo.
Cuatro prácticas recomendadas
- Mida el costo por conversación o por tarea, no solo la factura mensual.
- Configure un tope duro de gasto mensual en cada proveedor, además de las alertas.
- Use una llave de acceso por sistema, para saber qué consume cada uno y poder cortar solo el que falla.
- Revise precios y modelos cada trimestre. En 2026 los precios han bajado varias veces en pocos meses.
La inteligencia artificial ya es accesible para cualquier pyme. Lo que distingue un proyecto rentable de uno problemático es medir, acotar y elegir bien el modelo, igual que con cualquier otro costo variable.