Las empresas estadounidenses se decantan por modelos de IA más baratos a medida que la guerra de precios transforma el mercado
- Las empresas estadounidenses optan cada vez más por el modelo de IA más barato que pueda completar una tarea de forma fiable, en lugar de pagar por el más potente.
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Este cambio, del que informa el FT y que está respaldado por los datos de gasto de Ramp, indica un descenso en el uso del modelo frontera y una caída del 41% en los precios efectivos de los tokens.
- El mercado se está reorganizando en torno al coste por tarea completada, incluso cuando analistas como Gartner advierten que los costes totales de inferencia podrían seguir aumentando.
Las empresas estadounidenses están optando por la solución de IA menos costosa que pueda realizar el trabajo de manera eficiente, en lugar de decantarsematicpor la solución de IA más avanzada disponible.
Esta tendencia ha generado cierta presión sobre los precios elevados, ya que los nuevos modelos de IA están eliminando la brecha de capacidades, mientras que los costos de los tokens disminuyen constantemente, según el Financial Times.
Comprar el modelo más barato que cumpla su función
La esencia de esta idea es que los costosos modelos de vanguardia solo deben utilizarse cuando sea necesario, y que el trabajo habitual puede ser realizado por modelos económicos que cumplan la tarea con la suficiente eficacia.
Ese patrón se reflejó en el Índice de IA de Ramp del 9 de septiembre. Según datos de gastos de agosto de 2026, el 43,8 % de las empresas estadounidenses incluidas en la muestra de Ramp adquirieron productos de Anthropic, frente al 39,8 % que optó por OpenAI. Ramp también señaló que el creciente uso de modelos más económicos representa una amenaza para las empresas de IA que dependen de que las empresas inviertan cada vez más en sistemas de vanguardia.
Esta tendencia también coincide con las conclusiones del informe sobre IA con capacidad de gestión de agentes de la OCDE, publicado en septiembre de 2026. Las entrevistas realizadas a 25 organizaciones indicaron que el ahorro de costes era una razón común para el uso de sistemas con capacidad de gestión de agentes, además de su contribución a una mayor productividad y a la solución de la escasez de mano de obra.
Una guerra de precios medida en fracciones de centavo
El precio de los modelos está bajando rápidamente, justo cuando se están introduciendo nuevos sistemas.
Según información publicada anteriormente por Cryptopolitan, OpenAI lanzó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre con precios al menos un 50 % inferiores a los de los modelos anteriores, GPT-5.6. GPT-6 Sol cuesta 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida.
En la misma semana, Anthropic lanzó Opus 5.5, mientras que xAI presentó Grok 4.7 en un mercado cada vez más impulsado por la relación precio-rendimiento. Según Axios, los modelos económicos pero eficientes representan la nueva carrera competitiva en el sector.
La tendencia a la baja a largo plazo es aún más sorprendente. Según Epoch AI, el coste de alcanzar un nivel constante de rendimiento de la IA ha disminuido en torno a un 47 % trimestralmente desde 2023, o aproximadamente 13 veces al año.
El coste por tarea terminada importa más
Debido a la creciente presión en los precios, las métricas que utilizan las empresas para medir el éxito están cambiando. La importancia del liderazgo en el sector no ha disminuido, pero ahora se presta mayor atención a cuánto deben pagar los clientes por un desempeño eficiente.
AutomationBench del 42,47 % y un precio de 1,44 dólares por tarea, mientras que GPT-6 Sol alcanzaba el 33,2 % en XHigh por tan solo 0,27 dólares por tarea.
La misma disyuntiva se observa en el análisis de inteligencia artificial. GPT-6 Sol, con el máximo esfuerzo, obtiene una puntuación de 48 en su Índice de Inteligencia, con un coste estimado de 1,06 dólares por tarea. El MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi, de código abierto, obtiene una puntuación de 46, con un coste de tan solo 0,13 dólares por tarea.
Esa diferencia es tan pequeña que el enrutamiento multimodelos se vuelve viable. En lugar de tener que usar un solo proveedor para todas las cargas de trabajo, las empresas tienen la oportunidad de usar el modelo adecuado según la importancia y la complejidad de cada tarea.
Los tokens más baratos aún pueden significar facturas más altas
Precios más bajos no significan necesariamente un menor gasto en IA.
Según Axios, la paradoja de Jevons indica que los recursos más asequibles conllevan un mayor consumo. Gartner hizo una afirmación similar a la paradoja de Jevons en su pronóstico del 17 de agosto, donde estimó un aumento de más del quíntuple en el costo de inferencia de los flujos de trabajo basados en agentes para 2028.
Los modelos menos costosos también pueden aumentar la accesibilidad en otras partes del mundo. Según el Informe Global de Difusión de la IA publicado por Microsoft, los modelos asequibles y abiertos también pueden brindar accesibilidad; sin embargo, la infraestructura, la conectividad y las habilidades desempeñarán un papel fundamental para determinar quiénes pueden aprovecharla.
La demanda por parte de los compradores corporativos estronmayor: la mejor IA puede que no sea la más inteligente, sino aquella que realiza su trabajo de forma eficiente y al menor coste posible.
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Preguntas frecuentes
¿Cuánto más baratos son los modelos de IA más recientes?
El 22 de septiembre, OpenAI rebajó los precios de GPT-6 Sol y Luna al menos un 50 % por debajo de sus predecesores GPT-5.6, y Anthropic afirma que Opus 5.5, lanzado el mismo día, es aproximadamente un 40 % más barato que Opus 5.
¿Están las empresas cambiando realmente a modelos más económicos?
Los datos de Ramp muestran que los modelos de vanguardia cayeron al 45% de la cuota de tokens desde un máximo del 53% en agosto, y su índice de precio efectivo bajó un 41% hasta aproximadamente 0,68 dólares por millón de tokens, a medida que las empresas establecen valores predeterminados que dirigen el trabajo rutinario a modelos estándar más baratos.
¿Una IA más barata significa que las empresas gastan menos en general?
No necesariamente. Gartner predice que los costos de inferencia por flujo de trabajo de agente aumentarán más de cinco veces hasta 2028, y Axios cita la paradoja de Jevons, según la cual la caída de los precios impulsa el aumento del uso y el gasto totales.
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Ibiam Wayas
Ibiam Wayas cubre noticias sobre criptomonedas desde 2019. Estudió Informática en la Universidad Nacional Abierta de Nigeria. Sus artículos han aparecido en diversas plataformas de noticias sobre criptomonedas, como Coinfomania, Crypto News Australia y AltcoinBuzz. Gracias a su formación en Informática, ahora se centra en noticias sobre criptomonedas, robótica y longevidad.
