Precio de los tokens de IA: ¿Cuánto cuestan las API de OpenAI, Claude, Gemini y otras?

El precio de los tokens de IA se refiere al coste de utilizar la API de un modelo de IA, medido por el número de tokens de entrada y salida procesados por el modelo. Un token es una pequeña unidad de texto, a menudo un fragmento de palabra, un signo de puntuación, un número o una palabra corta. En la práctica, las plataformas de IA cobran por separado el prompt que envías al modelo y la respuesta que este genera.

Esa división es clave para entender el precio de las API de IA. Un modelo que parece barato en tokens de entrada puede volverse costoso si tu aplicación genera respuestas largas, utiliza tokens de razonamiento, llama a herramientas, busca en la web o mantiene un gran historial de conversación en el contexto.

A fecha de 30 de abril de 2026, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek, Mistral y Perplexity publican precios basados en tokens, pero no estructuran los costes exactamente de la misma manera. Algunas plataformas cobran por separado la entrada en caché. Algunas cobran extra por las búsquedas. Algunas incluyen tokens de pensamiento en la salida. Algunas ofrecen descuentos por lotes. La comparación correcta no es solo "¿qué modelo es el más barato?", sino "¿qué modelo es el más barato para la carga de trabajo que realmente ejecuto?"

Comparativa de precios de tokens de IA por plataforma

La siguiente tabla resume los precios públicos de API seleccionados, consultados en las páginas oficiales de precios o documentación el 30 de abril de 2026. Los precios se indican por 1 millón de tokens en USD, salvo que se indique lo contrario.

Resumen rápido: DeepSeek y Mistral publican algunos de los precios de tokens más bajos, los modelos tipo Gemini Flash son sólidos para cargas de trabajo de alto volumen, y los modelos premium de OpenAI o Claude cuestan más porque se dirigen a tareas más difíciles de razonamiento, programación y agentes. Pero el precio por sí solo no demuestra el valor. Un modelo más barato que necesita tres reintentos puede costar más que un modelo premium que completa la tarea a la primera.

Qué significan los tokens de entrada y salida

Los tokens de entrada son todo lo que envías al modelo: el prompt del usuario, el mensaje del sistema, el historial de la conversación, ejemplos, documentos recuperados, esquemas de herramientas y, a veces, representaciones de archivos o imágenes. Los tokens de salida son lo que el modelo genera a cambio.

Los tokens de salida suelen importar más porque generalmente son más caros. GPT-5.5 de OpenAI, por ejemplo, lista la salida a $30 por 1 millón de tokens frente a $5 por la entrada. Claude Sonnet 4.6 lista la salida a $15 frente a $3 por la entrada. Gemini 3.1 Pro lista la salida a $21.60 frente a $3.60 para prompts de hasta 200K tokens.

Esto significa que un chatbot que da respuestas largas, una herramienta de escritura de IA que redacta artículos completos o un agente que explica cada paso puede agotar el presupuesto rápidamente. Si deseas un precio de token de IA más bajo en producción real, controlar la longitud de la salida suele ser más importante que ahorrar unos pocos cientos de tokens del prompt.

Cómo estimar el coste real de la API de IA

La fórmula básica es sencilla:

Coste total = tokens de entrada x tasa de entrada + tokens de salida x tasa de salida + tarifas de herramientas/búsqueda/almacenamiento

Por ejemplo, supongamos que un chatbot de soporte utiliza Claude Sonnet 4.6 y una solicitud tiene 2.000 tokens de entrada y 600 tokens de salida. A $3 por 1M de tokens de entrada y $15 por 1M de tokens de salida, el coste de la solicitud es:

Eso parece insignificante por solicitud, pero escala. Un millón de solicitudes similares costaría unos $15.000 antes de cualquier coste adicional de herramientas, búsqueda, almacenamiento, registro, reintento u orquestación.

Es por esto que los equipos deben probar con muestras de tráfico real. Una página de precios te indica la tarifa. El diseño de tu producto determina el volumen de tokens.

¿Qué plataforma de IA es la más barata?

No existe una plataforma universalmente más barata porque "barato" depende de la carga de trabajo.

Para clasificación, extracción, etiquetado y resumen corto de alto volumen, pueden ser suficientes modelos de menor coste como DeepSeek-V4-Flash, Mistral Small 4, Gemini Flash o niveles tipo Haiku. Estas cargas de trabajo a menudo tienen prompts predecibles y salidas cortas, por lo que el coste importa más que la profundidad máxima de razonamiento.

Para agentes de programación, investigación compleja, análisis de contexto largo y automatización de flujos de trabajo profesionales, el mejor valor puede provenir de un modelo más fuerte, incluso si su precio de token es más alto. Los modelos tipo OpenAI GPT-5.5, Claude Opus/Sonnet, Gemini Pro y Mistral Medium tienen precios para trabajos más difíciles. Si un modelo premium reduce los reintentos, las alucinaciones, el tiempo de revisión o las llamadas a herramientas fallidas, puede ser más barato a nivel de flujo de trabajo.

Para aplicaciones con mucha búsqueda, el precio de Perplexity Sonar necesita una perspectiva diferente. El precio del token es solo una parte de la factura. Sonar y Sonar Pro también incluyen tarifas de solicitud por tamaño de contexto de búsqueda, mientras que Sonar Deep Research puede añadir tokens de cita, costes de consulta de búsqueda y tokens de razonamiento.

Lo que la mayoría pasa por alto sobre el precio de los tokens de IA

El primer error es comparar solo el número de tokens de entrada. La salida suele ser más cara, y muchos modelos modernos también facturan los tokens de pensamiento o razonamiento como parte del lado de la salida.

El segundo error es ignorar la entrada en caché. OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek y xAI describen los precios en caché o relacionados con la caché de diferentes maneras. Si tu aplicación envía repetidamente el mismo prompt largo del sistema, texto de política, catálogo de productos o bloque de documentación, el almacenamiento en caché puede reducir materialmente el coste. Si cada solicitud es única, la caché ayuda menos.

El tercer error es olvidar que las herramientas no son gratuitas. La búsqueda web, la ejecución de código, la búsqueda de archivos, la recuperación, el almacenamiento, la generación de imágenes, la voz y el procesamiento de contexto largo pueden cambiar el precio efectivo. Los documentos oficiales de xAI, por ejemplo, separan los costes de tokens de los costes de invocación de herramientas del lado del servidor. Perplexity separa el precio de los tokens de las tarifas de solicitud de búsqueda. Google cobra por separado por parte del uso de grounding y búsqueda.

El cuarto error es asumir que cada token es igual entre proveedores. Los tokenizadores difieren. Anthropic señala que Claude Opus 4.7 utiliza un nuevo tokenizador que puede usar hasta un 35% más de tokens para el mismo texto fijo. Eso importa al comparar proveedores por precio por millón de tokens.

Para los lectores que siguen cómo los costes de los modelos de IA afectan a la tecnología y las narrativas de mercado más amplias, WEEX también ha publicado cobertura sobre OpenAI GPT-5.5 para tareas de agentes. Ese es un tema separado de la facturación de la API, pero ayuda a explicar por qué la capacidad del modelo, el coste del token y la atención del mercado a menudo se mueven juntos cuando una plataforma de IA importante cambia los precios o lanza un modelo más fuerte.

Ese vínculo de mercado es especialmente relevante cuando las noticias de IA se extienden a las acciones cotizadas, los nombres de infraestructura de IA y los activos digitales con narrativas de IA. En esos casos, el precio unitario no es suficiente. Los lectores también necesitan entender los fundamentos de valoración como la capitalización de mercado de criptomonedas antes de tratar un titular de IA como una razón para perseguir cualquier token o proxy de mercado.

Consejos prácticos de presupuesto

Comienza con un pequeño conjunto de referencia. Ejecuta los mismos prompts reales en dos o tres modelos candidatos, luego mide los tokens de entrada, los tokens de salida, la latencia, la precisión y la tasa de reintento.

Limita la longitud de salida. Las respuestas largas son caras, y los usuarios a menudo prefieren respuestas concisas de todos modos. Utiliza límites máximos de salida, formatos estructurados o modos de respuesta corta siempre que sea posible.

Separa las tareas fáciles de las difíciles. No envíes cada solicitud al modelo más caro. Dirige los trabajos simples de clasificación, reescritura y extracción a modelos más baratos, luego reserva los modelos premium para razonamiento complejo, programación o revisión de alto riesgo.

Utiliza el almacenamiento en caché donde se repita el mismo contexto. Los prompts largos del sistema, los documentos de política, las guías de estilo y el material de referencia de productos son buenos candidatos.

Vigila el uso de herramientas. La búsqueda, la recuperación de archivos y la ejecución de código pueden ser necesarias, pero deben medirse como parte del coste total, no tratarse como un comportamiento invisible del modelo.

Advertencia de riesgo: El precio de las API de IA puede cambiar rápidamente

El mayor riesgo en las comparaciones de precios de tokens de IA son los datos obsoletos. Los proveedores cambian los nombres de los modelos, las estructuras de descuento, los precios por lotes, las reglas de caché, los niveles de ventana de contexto y los cargos por herramientas. Una comparación que era precisa en abril de 2026 puede ser incorrecta después de un lanzamiento de modelo o una actualización de precios.

También existe riesgo operativo. Un bucle de prompt, un error de reintento, un agente desbocado, una ventana de contexto demasiado larga o un error de llamada a herramienta pueden convertir un prototipo barato en un incidente de producción costoso. Establece límites estrictos de gasto, supervisa el uso por función, registra los recuentos de tokens y revisa las facturas durante las primeras semanas después de la implementación. La misma disciplina se aplica al trading en torno a las noticias de precios de IA: un marco práctico para la gestión de riesgos en el trading es más útil que reaccionar a cada lanzamiento de modelo como una señal.

El riesgo de seguridad pertenece a la misma conversación. Las claves de API de IA, los paneles de facturación, las consolas en la nube y las cuentas de trading se convierten en objetivos de alto valor una vez que la automatización se conecta a dinero real o infraestructura real. Si tu equipo está endureciendo los controles de acceso, la guía de WEEX sobre la Autenticación de Dos Factores (2FA) es un recordatorio útil en lenguaje sencillo sobre por qué la protección de segundo factor es importante. Los equipos también deben refrescar los hábitos básicos contra el phishing, especialmente cuando aumentan los restablecimientos de claves de API, las alertas de facturación falsas y los mensajes de suplantación de identidad de soporte después de noticias importantes sobre productos de IA. La guía de WEEX sobre cómo detectar el phishing y proteger tu cuenta de WEEX es relevante más allá de las cuentas de intercambio porque el patrón de ataque es similar en todas las herramientas de desarrollo y plataformas financieras.

Finalmente, evita elegir un modelo solo porque tiene el precio de token listado más bajo. El riesgo real es pagar menos por token pero más por tarea exitosa porque el modelo necesita más reintentos, produce respuestas más débiles o requiere más revisión humana.

Conclusión

La mejor manera de comparar el precio de los tokens de IA es calcular el coste de una tarea real, no solo el precio de etiqueta por millón de tokens. Los modelos premium de OpenAI y Claude son caros, pero pueden valer la pena para trabajos complejos. Gemini, DeepSeek y Mistral ofrecen opciones sólidas de menor coste para flujos de trabajo de alto volumen. Perplexity es útil cuando la búsqueda integrada es central, pero sus costes de solicitud y búsqueda deben contarse por separado.

Antes de elegir una plataforma, prueba tus propios prompts, mide los tokens de entrada y salida, incluye las tarifas de herramientas y compara el coste por resultado exitoso. Ese es el único precio de token de IA que realmente importa en la producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el precio de los tokens de IA?

El precio de los tokens de IA es la cantidad que cobra una plataforma de IA por procesar tokens de texto a través de una API de modelo. La mayoría de las plataformas cobran por separado los tokens de entrada, que son los prompts y el contexto que envías, y los tokens de salida, que son la respuesta del modelo.

¿Qué API de IA tiene el precio de token más bajo?

Según los precios oficiales consultados el 30 de abril de 2026, DeepSeek-V4-Flash y algunos modelos de Mistral listan tarifas muy bajas por millón de tokens. Pero el modelo más barato para tu producto depende de la precisión, los reintentos, la longitud de la salida, el almacenamiento en caché, el uso de herramientas y la latencia.

¿Por qué los tokens de salida son más caros que los de entrada?

Los tokens de salida requieren que el modelo genere nuevo texto, a menudo con razonamiento o planificación. Muchos proveedores fijan el precio de la salida varias veces más alto que el de la entrada, por lo que las respuestas largas pueden dominar la factura.

¿Se facturan los tokens de pensamiento?

A menudo, sí. La página de precios de Google Gemini indica que el precio de salida incluye tokens de pensamiento para varios modelos. Otros proveedores pueden contar el razonamiento o la planificación interna de manera diferente, así que consulta los documentos oficiales del modelo que utilices.

¿Cuántas palabras hay en 1 millón de tokens?

No existe una conversión universal exacta porque los tokenizadores difieren según el proveedor y el idioma. Una estimación aproximada en inglés es que 1 token equivale a unos 3-4 caracteres, o alrededor de tres cuartos de una palabra. Utiliza siempre el tokenizador o los metadatos de uso del proveedor para las estimaciones de facturación.

¿Cómo puedo reducir los costes de la API de IA?

Utiliza prompts más cortos, limita la longitud de salida, almacena en caché el contexto repetido, dirige los trabajos fáciles a modelos más baratos, procesa por lotes el trabajo no urgente cuando sea compatible y supervisa las llamadas a herramientas. La mayoría de los ahorros provienen del diseño del producto, no de perseguir solo la tarifa más baja.