El costo de utilizar modelos de IA de vanguardia se ha desplomado silenciosamente. Desde junio, OpenAI y Anthropic han reducido los precios de sus LLM emblemáticos entre un 40% y un 80% mediante una rápida serie de reducciones de precios superpuestas, y un análisis publicado el 25 de octubre por el científico de datos Max Woolf describe, mes a mes, cómo se desarrolló una guerra de precios en toda regla entre las dos empresas.
El cronograma es importante porque muestra que los recortes no fueron un descuento único sino una espiral competitiva sostenida, en la que cada empresa respondió a las medidas de la otra en cuestión de días. Para obtener más contexto sobre esta historia, consulte nuestra cobertura continua de AI news.
La cronología: cuatro meses de precios a la baja
El análisis de Woolf rastrea el precio por millón de tokens (entrada, salida y lectura de caché) en cada lanzamiento importante de ambos laboratorios desde finales de junio:
- 26 de junio: OpenAI lanzó GPT-5.6 Sol a $5 de entrada/$30 de salida por millón de tokens, con el modelo pequeño Luna a $1/$6.
- 30 de junio: Anthropic lanzó Claude Sonnet 5 a $2 / $10, un precio de lanzamiento que describió como temporal.
- 24 de julio: Anthropic lanzó Claude Opus 5 a $5 / $25, igualando directamente a GPT-5.6 Sol.
- 30 de julio: OpenAI redujo el precio de GPT-5.6 Luna en un 80%, a $0,20/$1,20.
- 10 de agosto: Anthropic hizo permanente el precio con descuento de Sonnet 5.
- 21 de agosto: OpenAI recortó GPT-5.6 Sol en aproximadamente un 20%, a $4/$20, durante tres meses.
- 1 de septiembre: Anthropic lanzó Fable 5.1 a $10/$50 con el precio de lectura en caché reducido en un 75%.
- 22 de septiembre: OpenAI lanzó GPT-6 Sol a un sorprendente precio de $2/$10 (la mitad de su predecesor con descuento) y el mismo día, Anthropic lanzó Claude Opus 5.5 a $4/$20, y la compañía afirmó que "Opus 5.5 requiere menos computación para funcionar que Opus 5, y su precio lo refleja".
- 29 de septiembre: OpenAI siguió con GPT-6.1 Sol, nuevamente a $2/$10 pero con el precio de lectura de caché reducido a la mitad a $0,10, lo que hace que la familia de modelos sea acumulativamente un 75% más barata que en junio.
Según la contabilidad de Woolf, el coste de utilizar estas familias de modelos se ha desplomado en cuatro meses, sin ningún sacrificio visible en la calidad de la producción. Los recortes también fluyen a través de herramientas de codificación basadas en suscripción como Codex y Claude Code, no solo el acceso API sin formato.
El precio del caché es el campo de batalla oculto
Una de las ideas más claras del análisis se refiere a los costos de lectura de caché: el precio de releer la memoria de un modelo de una conversación en curso. En las cargas de trabajo de codificación agente, las lecturas de caché representan entre el 96 % y el 99 % del gasto total de tokens, y las tasas de aciertos de caché suelen oscilar entre el 90 % y el 100 %.
Esa aritmética es la razón por la cual el recorte del 75% en la lectura de caché de Anthropic para Fable 5.1 se correlacionó con una reducción del 70% al 75% en el costo real de usar el modelo, a pesar de que los precios principales de entrada y salida nunca cambiaron. Cuando OpenAI redujo a la mitad el precio del caché de GPT-6.1 Sol un mes después, igualaba el caché de Anthropic establecido en aproximadamente el 5% del precio de entrada.
¿Por qué reducir los precios en un 80%?
La respuesta de Woolf se centra en la mercantilización. Sostiene que desde que el uso agente de LLM entró en hipercrecimiento en noviembre de 2025, los modelos se han vuelto fáciles de intercambiar: los desarrolladores pueden cambiar entre modelos con una palanca en herramientas como OpenCode o un punto final diferente en OpenRouter, lo que deja a los laboratorios con poco foso y mucha presión de precios.
La otra externalidad es la competencia de peso abierto. El V4 Flash de DeepSeek, lanzado en abril de 2026 con un precio de entrada de 0,14 dólares y una salida de 0,28 dólares con un precio de lectura en caché de sólo 0,0028 dólares, se volvió viral precisamente porque OpenAI carecía de un modelo barato de clase pequeña en ese momento. Woolf sospecha que el recorte del 80% del GPT-5.6 Luna en julio estaba dirigido directamente a estos modelos más pequeños y abiertos. El Flash V4.1 actualizado de DeepSeek obtiene una puntuación de 45 en el índice de Análisis Artificial, frente a 24, a precios similares, lo que mantiene la presión.
"Nadie reduce los precios en un 80% a menos que haya alguna externalidad en juego", escribe Woolf.
El gasto está aumentando de todos modos
El giro al final del análisis: tokens más baratos no han significado billetes más baratos. Los datos del portal del modelo de inteligencia artificial de Vercel muestran que el costo por token cae al 43,3% de su nivel de abril de 2026, mientras que el gasto agregado sigue aumentando, porque los modelos se vuelven más capaces más rápido de lo que se abaratan.
Esa dinámica explica la lógica estratégica de ambos lados. Para los laboratorios, los precios más bajos aumentan el uso y atrapan a los desarrolladores incluso cuando los márgenes por token se comprimen. Para los clientes, el precio efectivo de una unidad de trabajo útil (un ticket cerrado, una solicitud de extracción fusionada, una tarea de investigación completada) está cayendo incluso más rápido de lo que sugieren los precios de etiqueta.
Qué mirar a continuación
Si el patrón se mantiene, los próximos lanzamientos de modelos de OpenAI y Anthropic llegarán con precios principales iguales o inferiores a los de sus predecesores, y los precios de lectura de caché seguirán convergiendo hacia las proporciones agresivas establecidas por DeepSeek. Google y Meta, que según Woolf también compiten en este mercado, se enfrentan a las mismas matemáticas.
Por ahora, los compradores de computación de IA son los claros ganadores de una guerra que no muestra señales de terminar, y el análisis sugiere que el final es un mercado donde la capacidad de frontera se valora como una mercancía, con la diferenciación proveniente de todo lo relacionado con el modelo en lugar del modelo en sí.
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