✨︎ Resumen (TL;DR):
- OpenAI redujo 80 % las tarifas de entrada y salida de GPT-5.6 Luna el 30 de julio de 2026.
- Anthropic presentó Opus 5.5 el 22 de septiembre de 2026 con rebajas de 20 % en entrada y salida, y de 60 % en lectura de caché.
- Vercel registró una caída de 47 % en el precio medio por token entre diciembre de 2025 y septiembre de 2026, mientras el gasto total llegó a unas 13 veces el nivel de diciembre.
OpenAI y Anthropic recortaron entre julio y septiembre de 2026 las tarifas por uso de sus modelos de IA. OpenAI redujo 80 % las tarifas de GPT-5.6 Luna, mientras Anthropic bajó 20 % las de entrada y salida de Opus 5.5 y 60 % la tarifa de lectura de caché. Eso abarata aplicaciones y agentes que pagan por consumo, pero el ahorro de cada tarea depende de los tokens procesados, el contexto reutilizado y el texto generado.
La tarifa por token no es la factura completa
Un token es una unidad de texto que un modelo de IA procesa. Las plataformas cobran tarifas distintas por la información que reciben, la respuesta que generan y el contexto almacenado que pueden volver a utilizar.
La lectura de caché es el cobro por consultar de nuevo contexto almacenado. Esta categoría importa en los agentes que repiten consultas sobre una conversación o un proyecto de programación.
El 30 de julio, OpenAI redujo 80 % las tarifas de GPT-5.6 Luna frente a sus precios de lanzamiento:
- Entrada: de 1 a 0.20 dólares por millón de tokens, un recorte de 80 %.
- Salida: de 6 a 1.20 dólares por millón de tokens, también con una reducción de 80 %.
OpenAI atribuyó el cambio a mejoras en los modelos y en la infraestructura que los ejecuta.
Anthropic presentó Opus 5.5 el 22 de septiembre de 2026. Frente a Opus 5, sus tarifas quedaron así:
- Entrada: de 5 a 4 dólares por millón de tokens, una rebaja de 20 %.
- Salida: de 25 a 20 dólares por millón de tokens, una rebaja de 20 %.
- Lectura de caché: de 0.50 a 0.20 dólares por millón de tokens, un recorte de 60 %.
La tarifa de Opus 5.5 quedó en 4 dólares por entrada, 20 dólares por salida y 0.20 dólares por lectura de caché, por cada millón de tokens. Leer 100 millones de tokens ya almacenados pasa de costar 50 a 20 dólares. La entrada nueva, la escritura en caché y la salida se cobran por separado.
Anthropic estima un costo 40 % menor en sus pruebas de cargas habituales, debido a las tarifas y al menor consumo de tokens. Ese porcentaje corresponde a esas evaluaciones, no a todas las tareas.
El anuncio de OpenAI de julio también precisó que las mensualidades y los presupuestos de cuota de ChatGPT y Codex seguían iguales. Luna y Terra, en cambio, consumían menos créditos, lo que podía traducirse en más uso dentro del plan contratado.
Cambiar de proveedor gana peso mientras sube el gasto
Max Woolf reunió estos cambios en un análisis publicado el 25 de octubre. Su interpretación es que la facilidad para cambiar de modelo y la competencia de alternativas con pesos abiertos presionan los precios. Los anuncios oficiales confirman las rebajas, pero la explicación competitiva corresponde a la lectura del autor.
Un modelo con pesos abiertos es un modelo cuyos parámetros pueden distribuirse para que otros proveedores lo ejecuten. El argumento de Woolf es que esa oferta multiplica las alternativas y dificulta sostener precios elevados cuando un cliente puede mover su trabajo entre servicios.
El informe de Vercel de octubre aporta una señal sobre ese comportamiento. Durante septiembre, casi uno de cada tres equipos cambió el laboratorio de IA que más utilizaba, un récord para el índice de la empresa.
En AI Gateway, la plataforma de Vercel que conecta aplicaciones con distintos proveedores, los modelos con pesos abiertos concentraron 71.5 % de los tokens y 23 % del gasto.
En ese mismo servicio, el precio medio por token cayó 47 % entre diciembre de 2025 y septiembre de 2026, mientras el gasto total llegó a unas 13 veces el nivel de diciembre de 2025. Estas cifras corresponden al tráfico de Vercel; no miden todo el mercado ni el costo de una tarea idéntica.
El cliente mediano de pago que estuvo activo en diciembre de 2025 y septiembre de 2026 más que duplicó su gasto. En esa muestra, pagar menos por token coincidió con una expansión del uso de IA.
Un token más barato no garantiza una factura menor. El costo final sigue ligado a cuánta información recibe el modelo, cuánto texto genera y cuánto contexto almacenado vuelve a leer. Los datos de Vercel dejan la tensión concreta: el precio medio bajó, pero el gasto aumentó cuando se expandió el uso.
