El coste de los tokens de IA en caída libre: ¿deberíamos preocuparnos?

Los tokens de IA caen por debajo de un dólar

El coste de uso de los modelos de inteligencia artificial sigue disminuyendo rápidamente. El Índice de Gastos de Tokens LLM de Silicon Data ha caído por debajo del umbral simbólico de 1 dólar por millón de tokens, situándose en 0,97 dólares. Este índice, que mide el precio efectivo ponderado por el uso de diferentes modelos, ha perdido más del 50% desde su pico en verano.

Esta caída se explica por una competencia cada vez más fuerte entre los proveedores, el avance de los modelos de código abierto o de peso abierto y la aparición de soluciones menos costosas para las tareas más simples. Las empresas también están aprendiendo a distribuir mejor sus solicitudes entre diferentes modelos para reducir sus gastos.

OpenAI y Anthropic no están expuestos de la misma manera

Para los gigantes de la IA, esta deflación no tiene el mismo impacto según su modelo de negocio. En OpenAI, una parte importante de los ingresos proviene de suscripciones a precios fijos, como ChatGPT Plus, Pro o las ofertas profesionales. En este caso, una disminución del precio público de los tokens no reduce directamente la cantidad pagada por los usuarios. Los ingresos derivados de las API, en cambio, están más expuestos, ya que los clientes pagan en función de su consumo.

Anthropic parece depender más de los usos profesionales y del consumo de sus modelos a través de API. La caída del precio de los tokens puede, por lo tanto, ejercer una presión más directa sobre su cifra de negocios a volumen constante. Pero este razonamiento olvida un elemento esencial: el consumo está aumentando muy rápidamente.

El ejemplo de Uber frente a la caída de precios

El caso de Uber ilustra bien este fenómeno. La empresa ha desplegado Claude Code entre varios miles de ingenieros y ya había consumido en primavera su presupuesto de IA previsto para todo el año 2026.

Uber luego revisó su estrategia utilizando más modelos menos costosos y optimizando el enrutamiento de solicitudes. Resultado: el número de solicitudes semanales dirigidas a sus agentes de IA se multiplicó por casi 10 en unos pocos meses, mientras que los gastos se estabilizaron considerablemente. En otras palabras, una disminución del precio unitario puede ser compensada por una explosión de los volúmenes.

Los márgenes bajo presión

Ahí es donde radica el verdadero desafío para OpenAI, Anthropic y sus competidores. Su cifra de negocios no depende solo del precio del token, sino también del número de tokens consumidos. Si los precios disminuyen a la mitad pero el uso se multiplica por cinco o diez, los ingresos pueden seguir creciendo.

El riesgo se encuentra más del lado de los márgenes. Los laboratorios han invertido decenas de miles de millones de dólares en centros de datos, chips y contratos en la nube. Estos costos a menudo están fijados por varios años, mientras que las tarifas de los modelos pueden reducirse rápidamente bajo la presión de la competencia.

Por lo tanto, la caída del precio de los tokens no es necesariamente un signo de crisis para la industria de la IA. Puede, por el contrario, acelerar la adopción al hacer que las aplicaciones y los agentes sean más baratos de usar.

La verdadera pregunta es si OpenAI, Anthropic y otros laboratorios lograrán aumentar suficientemente los volúmenes mientras mantienen márgenes capaces de financiar sus masivas inversiones.