Los Tokens de IA son más Baratos, pero la Factura por Utilizarlos no Deja de Crecer

La inteligencia artificial baja de precio por palabra y, Cada mes notas que pagas más. Ocurre con ChatGPT, con Gemini y con Claude, tanto en el servicio web como en la versión de escritorio. La clave está en cómo se cuentan y se cobran los tokens, y en qué tipo de tareas le pides a los modelos.

OpenAI describe los tokens como pequeñas secuencias de caracteres que el modelo usa para entender y generar texto. Cuando tú usas inteligencia artificial, hay tokens de entrada (tu mensaje) y tokens de salida (la respuesta). Generar texto es sensiblemente más caro que analizarlo, y esa brecha se nota en la factura. Los modelos que “piensan” a fondo consumen muchos más tokens en cada paso.

Desde el lanzamiento de ChatGPT basado en GPT‑3.5, el coste de inferencia ha caído de forma drástica. Se han impuesto modelos más pequeños y eficientes y un hardware más rentable, y eso ha comprimido los precios por millón de tokens. Con todo, los usuarios intensivos y muchos equipos de desarrollo están pagando más, porque han pasado a pedir tareas de razonamiento profundo.

Si miras los precios actuales, verás por qué. Los proveedores cobran en dólares por millón de tokens, y la salida suele ser la parte cara. Estas son referencias públicas recientes:

Los modelos de inteligencia artificial orientados al razonamiento no solo escriben una vez y ya. Generan y evalúan varias hipótesis, descartan caminos y vuelven a intentar, lo que multiplica tokens de salida y también de entrada en cada auto‑análisis.

Esto se nota sobre todo en el “vibe coding”, esas plataformas que te permiten programar casi sin código. Herramientas como Windsurf o Cursor dependen de mucha inteligencia artificial generando y revisando propuestas de código, y eso dispara tokens de salida. En Reddit, varios usuarios han reportado sesiones que suben a cientos de dólares o que consumen hasta mil millones de tokens por semana.

Cómo calcular cuánto cuesta usar inteligencia artificial por tokens en 2025

El precio final es la suma de entrada y salida. Por ejemplo, si envías 5.000 tokens y recibes 1.000 tokens en GPT‑4o, pagarás 5.000/1.000.000 × 2,5 $ + 1.000/1.000.000 × 10 $ = 0,0125 $ + 0,01 $ = 0,0225 $. Cada palabra que te devuelve ChatGPT implica coste porque son tokens de salida, los más caros. En tareas largas, esa parte domina, por eso notas la subida cuando pides razonamiento paso a paso.

Hay margen de ahorro si eliges bien. La estrategia más efectiva es pedir menos razonamiento cuando no hace falta. Para resumir, extraer datos de un texto o reescribir, un modelo sencillo basta y cuesta menos.

Existen opciones nuevas como DeepSeek R1 que acercan razonamiento y precio contenido, y OpenAI ya metió en GPT‑5 un “enrutador” automático que elige la variante más barata cuando no hace falta pensar tanto. Ganan ellos porque bajan su coste interno y ganas tú porque haces más dentro de tu cuota.sión de agentes gestionados a finales de 2025; si llegan con controles finos de tokens, respiraremos todos.

En pocas palabras, la inteligencia artificial es cada vez más barata por unidad, pero lo que le pedimos hace que pagues más. Ajusta el tipo de modelo, controla la longitud de salida y vigila las iteraciones. Con esas tres palancas y con rutas automáticas como las de GPT‑5, vas a poder exprimir la inteligencia artificial sin que el coste se dispare.