Si vas a construir con inteligencia artificial, empieza ahora: estás subvencionado y no lo sabes

Hace poco quise saber cuánto cuesta de verdad todo eso. No lo que pago, sino lo que valdría.

Las cifras

Mis dos empresas tienen cuentas profesionales en ChatGPT y en Anthropic: cuatro suscripciones en total, y todos mis bots trabajan con ellas. Eso me obliga a medir cada token.

Tomé el consumo real de los últimos 30 días y le apliqué las tarifas oficiales de API de Anthropic y OpenAI, comprobadas el 25 de octubre de 2026:

• 30 días a precio de API: unos 12.300 $ (alrededor de 11.000 €).
• Y va a más. La media de la última semana ronda los 900 $ al día. Los días de más trabajo, entre 1.000 y 1.400 $.
• Al ritmo actual, eso son 25.000–30.000 $ al mes.

Con mis suscripciones, esa misma capacidad de trabajo me cuesta entre 20 y 35 veces menos de lo que me cobrarían por uso, token a token. Y es un mínimo: hay recargos por conversaciones muy largas que no he incluido.

Por modelos, a precio de API, GPT‑6 Astra supone unos 4.800 $, Claude Opus 5.5 unos 4.000 $ y GPT‑6.1 Sol unos 1.800 $. El resto queda muy por detrás.

Probablemente, una de las mayores subvenciones de la historia

No es un error de facturación. Es una estrategia. Las empresas de modelos compiten por captar usuarios y empresas, y por retener a los que ya tienen. La suscripción profesional a precio fijo es la puerta de entrada, y quien la cruza ahora acaba organizando su trabajo alrededor de esa herramienta.

¿Cuánto va a durar? No lo sabe nadie. A corto plazo no me preocupa: el interés de las empresas por sumar clientes es enorme. Pero un precio de lanzamiento no es un precio de equilibrio.

El precio por token va a bajar…

La tendencia de fondo es a la baja. La competencia entre Estados Unidos y China en modelos es feroz. Se construyen centros de datos a un ritmo nunca visto, y cada vez se habla más de conectarlos a centrales nucleares para asegurar la energía. Cada generación de modelos hace lo mismo por menos.

… pero el consumo va a subir más

En 1865, el economista William Stanley Jevons observó algo que parecía contradictorio: las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el consumo de carbón en Inglaterra, sino que lo dispararon. Al abaratarse, el carbón se usó para muchas más cosas. Es la paradoja de Jevons, y se ha repetido con el petróleo, con la electricidad y con el ancho de banda.

Con la inteligencia artificial ya se ve. Cuando trabajar con un bot es casi gratis, no se usa uno, se usan veinte. No se le pide una respuesta: se le pide que revise, compare, vuelva a revisar y coordine a otros bots. Mi consumo no se parece en nada al de hace seis meses. No porque el precio haya bajado, sino porque he encontrado muchas más cosas que hacer con él.

Lo que esto significa para una empresa

La inteligencia artificial permite hacer mucho más con menos personas, y el ahorro es real. Pero ojo con las cuentas: ese ahorro se calcula hoy con un precio subvencionado. Si mañana el precio por token baja a la mitad pero el consumo se multiplica por diez, o si las suscripciones se ajustan a lo que cuesta realmente el servicio, sustituir trabajo por inteligencia artificial puede no salir tan barato como parece ahora.

Mi conclusión tiene tres partes:

1. Construye ahora. Nunca va a ser tan barato aprender, experimentar y montar tu sistema. Lo que aprendas hoy se queda contigo cuando suban los precios.
2. Mide desde el primer día. Registra qué consumes, con qué modelo y a qué precio de API, aunque no lo pagues. Es la única manera de saber cuánto depende tu negocio de una subvención que algún día se acabará, y de tener preparado qué modelos usar cuando llegue ese momento.
3. Optimiza con lo que mides. Con un control detallado del consumo de tus procesos aprendes a asignar a cada tarea el modelo adecuado con el contexto mínimo necesario, a automatizar todo lo que se pueda automatizar ya y a reservar los modelos frontera para planificar, delegar, controlar y auditar. Al menos, es lo que a mí me funciona.

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