LLM Precios: Los mejores 15+ proveedores comparados

LLM Los precios abarcan tres órdenes de magnitud: los modelos básicos más baratos cuestan menos de $0,20 por millón de tokens, mientras que los niveles de razonamiento de vanguardia llegaron a costar hasta $262.50. El siguiente gráfico muestra cómo evolucionaron los precios de lanzamiento: cada modelo se sitúa en su fecha de lanzamiento con su precio de lista por millón de tokens, ponderado en una proporción 3:1 entrada‑salida, en ocho clases de tamaño. Los precios son tarifas estándar de API sin descuentos por caché ni por lotes; el eje Y es logarítmico.

• Los modelos de chat insignia se abaratan. GPT-4 se lanzó a $37,50 en marzo de 2023; Claude Opus 4.8 a $10,00 en mayo de 2026.
• Los niveles Pro de razonamiento establecen un nuevo techo. o1-pro alcanzó un máximo de $262,50 en marzo de 2025; los lanzamientos Pro de OpenAI en 2026 se mantienen en $67.50.
• El nivel económico está subiendo. Los lanzamientos de modelos pequeños de 2026 cuestan entre $1,69 y $5,62, comparado con los $0,26 de GPT-4o mini en julio de 2024.
• Los pesos abiertos suben lentamente. El precio mediano de lanzamiento de los modelos insignia abiertos pasó de $0,48 (2024) a $1,35 (2026), aún por debajo de los niveles cerrados.
• El nivel medio se mantiene estable. Los lanzamientos de GPT-base, Sonnet y Gemini Pro han mantenido una mediana de $4–6 desde 2024.

Evaluación del precio de la API de LLM

Existen dos formas de pagar por un LLM: planes de suscripción con precios de LLM de tarifa plana de los principales proveedores, o un modelo de API de pago por uso facturado por consumo de tokens.

Haz clic en los nombres de los modelos para ver sus resultados de referencia, latencia en el mundo real y precios, para evaluar la eficiencia y la relación costo‑eficacia de cada modelo.

Clasificación: Los modelos se ordenan por su posición media en todos los benchmarks.

Puedes consultar las tasas de alucinación y el rendimiento de razonamiento de los mejores LLM en nuestros benchmarks.

Comparación de planes de suscripción de LLM

Los usuarios no técnicos pueden preferir usar la UI en lugar de la API. En 2026, la mayoría de las suscripciones de los proveedores incluyen mucho más que una interfaz de chat. Agentes de codificación como Claude Code, Codex, Kimi Code y Mistral Vibe vienen integrados en los planes de nivel Pro. Para desarrolladores y usuarios avanzados, la suscripción adecuada de entre $10 y $200 a menudo reemplaza lo que de otro modo sería una suscripción separada a un IDE de codificación, un presupuesto de API por token y una herramienta de vídeo o investigación combinadas.

OpenAI

El plan gratuito incluye acceso a GPT-5.5 Instant con uso diario limitado, modo de voz estándar, cargas limitadas y generación básica de imágenes. Los anuncios contextuales ya aparecen en algunas regiones, incluido EE. UU.

• ChatGPT Go ($8/mes) es un plan económico con publicidad que ofrece aproximadamente 10x los mensajes del nivel gratuito, carga de archivos, creación de imágenes y acceso completo a GPT-5.5.
• ChatGPT Plus ($20/mes) incluye límites de uso ampliados, acceso a GPT-5.5 y a los modelos de razonamiento actuales, modo de voz avanzado, agente Codex, generación de imágenes y vídeo, y funciones de acceso anticipado.

El plan Pro tiene dos niveles desde abril de 2026:

• ChatGPT Pro ($100/mes) ofrece la misma línea de modelos que el nivel de $200 (incluido GPT-5.5 Pro y los últimos modelos de razonamiento) con aproximadamente 5x los límites de uso de Plus. Aplicaciones incluidas: Codex con 5x el uso de Plus, más ejecuciones de Deep Research y acceso completo a Sora.
• ChatGPT Pro ($200/mes) ofrece los límites de uso individual más altos (aproximadamente 20x Plus), 250 ejecuciones de Deep Research al mes, voz avanzada con vídeo y pantalla compartida, Codex con el máximo aumento de uso, Sora y vista previa de Operator (solo en EE. UU.).

Ambos niveles Pro incluyen acceso prioritario durante las horas punta. La facturación de Codex en Plus, Pro y Business pasó de por mensaje a alineada con los tokens de la API en abril de 2026.

• Plan Business ($20/usuario/mes anual o $25/usuario/mes mensual) es el plan de OpenAI para equipos pequeños y medianos (anteriormente ChatGPT Team, renombrado en agosto de 2025). Añade límites de mensajes más altos, consola de administración, SSO, datos del equipo excluidos del entrenamiento y fondos de crédito compartidos para funciones avanzadas. Aplicaciones incluidas: Codex con créditos compartidos del espacio de trabajo y la opción de asignar puestos solo para Codex con precios flexibles basados en el uso. Mínimo de 2 puestos.

• El plan Enterprise (precio personalizado) ofrece acceso a modelos de alta velocidad, ventanas de contexto ampliadas, controles de datos de nivel empresarial, verificación de dominio, analíticas y registros de auditoría. Aplicaciones incluidas: Codex con fondo de crédito compartido, puestos opcionales solo para Codex y acceso a Operator.

Anthropic (Claude)

El plan gratuito incluye acceso web y móvil, análisis básico, acceso a Claude Sonnet 4.6 y carga de documentos. El uso diario tiene un límite y los modelos Opus no están disponibles.

• Plan Pro ($20/mes, o $17/mes con facturación anual) ofrece acceso a todos los modelos de Claude, incluidos Opus 4.7 y Sonnet 4.6, aproximadamente 5x más uso que el plan gratuito, organización de proyectos y acceso prioritario en horas punta. Aplicaciones incluidas: Claude Code (el agente de codificación de Anthropic en la terminal y el IDE) y Cowork (modo Investigación), que comparten el mismo fondo de uso que el chat. A partir de mayo de 2026, los límites de velocidad de cinco horas de Claude Code se duplicaron y se eliminó la reducción en horas punta.

• Plan Max 5x ($100/mes) ofrece aproximadamente 5x más uso que Pro, acceso prioritario a las funciones y modelos más recientes, y acceso completo a Claude Code en el nivel de uso Max más alto.

• Plan Max 20x ($200/mes) ofrece aproximadamente 20x más uso que Pro, máxima prioridad de acceso y acceso completo a Claude Code. Diseñado para usuarios avanzados diarios que ejecutan cargas de trabajo de Claude Code.

El plan Team ofrece dos tipos de puesto y admite de 5 a 150 miembros:

• Puesto estándar: $20/usuario/mes anual ($25/usuario/mes mensual). Incluye funciones básicas, límites de uso estándar y acceso a Claude Code.
• Puesto premium: $100/usuario/mes anual ($125/usuario/mes mensual). Todo lo del estándar, más límites de uso más altos para usuarios avanzados que ejecutan cargas de trabajo más pesadas de Claude Code.

Aplicaciones incluidas: Claude Code y Cowork están incluidos en cada puesto de Team (Estándar y Premium); la diferencia está en la asignación de uso, no en el acceso. Ambos tipos de puesto incluyen facturación central, herramientas de colaboración y controles de administración.

• Plan Enterprise (precio personalizado) ofrece ventanas de contexto ampliadas, SSO, captura de dominio, acceso basado en roles, SCIM, registros de auditoría e integraciones de datos. Aplicaciones incluidas: en los planes Enterprise nuevos y de autoservicio, Claude Code y Cowork están incluidos en cada puesto; los contratos Enterprise más antiguos pueden distinguir entre puestos solo de chat y puestos de Chat + Claude Code con facturación basada en el uso.

Google (Gemini)

El plan gratuito proporciona acceso a Gemini 3 Flash y acceso variable a Gemini 3.1 Pro, generación básica de imágenes, Deep Research, Gemini Live, Canvas y Gems. Aplicaciones incluidas: NotebookLM (asistente de investigación y escritura) y Flow (acceso limitado a Veo 3.1 para creación cinematográfica con IA).

Google utiliza precios regionales, por lo que los precios pueden variar según la región.

• Google IA Plus ($7,99/mes, EE. UU.) es el nivel de pago inicial. Aplicaciones incluidas: acceso mejorado a Gemini 3.1 Pro en el chat, generación de imágenes con Nano Banana Pro, generación de vídeo Veo 3.1 Lite, Flow con Veo 3.1 limitado, NotebookLM con más resúmenes de audio, Gemini en Gmail, Docs y Vids, y acceso anticipado a Gemini en Chrome. Incluye 200 GB de almacenamiento.

• Google IA Pro ($19,99/mes, EE. UU.) ofrece límites de uso más altos para Gemini 3.1 Pro y 5 TB de almacenamiento. Aplicaciones incluidas: Jules (agente de codificación asíncrono), Gemini Code Assist y Gemini CLI para IDEs, Google Antigravity (plataforma de desarrollo agéntico), NotebookLM con 5x resúmenes de audio, Deep Research, vídeo Veo 3.1 Lite, y Google Home Premium (plan Estándar).

• Google IA Ultra ($249,99/mes, con una oferta introductoria en EE. UU. de $124,99/mes durante los tres primeros meses) ofrece los límites de uso más altos en todas las funciones y 30 TB de almacenamiento. Aplicaciones incluidas: generación de vídeo completa Veo 3.1, razonamiento Deep Think, Gemini Agent (solo EE. UU.), navegación agéntica Project Mariner, Project Genie (modelo de mundo interactivo), Jules con límites 20x Pro, Antigravity de nivel máximo, NotebookLM a máxima capacidad, Google Home Premium (plan Avanzado) y una suscripción individual a YouTube Premium.

Microsoft Copilot

El plan gratuito (Copilot Chat) está disponible sin coste adicional para todos los usuarios de Microsoft Entra con una suscripción elegible a Microsoft 365. Incluye el chat básico de Copilot en las aplicaciones de Microsoft sin las funciones profundas dentro de los documentos.

• Copilot Pro ($20/mes) añade acceso prioritario a los modelos, mejoras en la generación de imágenes e integración completa de Copilot con Word, Excel, PowerPoint, Outlook y OneNote, además de Copilot en Designer para diseños de imágenes y documentos. Requiere una suscripción activa a Microsoft 365 Personal o Family. Microsoft también ha integrado la mayoría de las funciones Pro en un nuevo plan Microsoft 365 Premium ($19,99/mes) que incluye las aplicaciones de Office, 1 TB de OneDrive y Copilot en una sola suscripción.

• Microsoft 365 Copilot Business ($18/usuario/mes, tarifa promocional hasta el 30 de junio de 2026, luego $21/usuario/mes anual; $25,20/usuario/mes mensual) añade Copilot en las aplicaciones de Microsoft 365, integración con Teams y controles de administración. Aplicaciones incluidas: Copilot Studio Lite para crear agentes ligeros, Copilot en SharePoint y Copilot Pages para borradores colaborativos. Limitado a organizaciones de hasta 300 usuarios.

• Microsoft 365 Copilot Enterprise ($30/usuario/mes, compromiso anual) ofrece seguridad avanzada, cumplimiento y analíticas sobre las funciones de Business. Aplicaciones incluidas: Copilot Studio completo para el desarrollo de agentes personalizados, Copilot en Microsoft Purview e Intune para flujos de trabajo de TI y seguridad, y gobernanza de nivel empresarial sobre los agentes desplegados.

xAI (Grok)

El plan gratuito proporciona acceso limitado a Grok con aproximadamente 10 solicitudes cada dos horas.

• SuperGrok Lite ($10/mes) es el nivel de pago inicial. Incluye conversaciones 2x más largas, límites de velocidad aumentados y creación de imágenes y vídeo con IA. Aplicaciones incluidas: 1 agente de IA en modo Experto y Grok Imagine para generación de imágenes y vídeo.

• SuperGrok ($30/mes, o $300/año) incluye razonamiento mejorado, respuestas ultrarrápidas, cargas de archivos más largas y el despliegue escalonado de Grok 4.3. Aplicaciones incluidas: 4 agentes de IA en modo Experto ejecutándose en paralelo, DeepSearch para investigación web en vivo, modo Big Brain para pensamiento extendido, modo Voz para chat hablado, y 20x más generaciones de imágenes y vídeo de Grok Imagine, incluido vídeo HD de 720p y 30 segundos.

• SuperGrok Heavy ($300/mes) ofrece acceso completo a Grok 4.3, Grok 4 Heavy (razonamiento multiagente con una ventana de contexto de 256K), límites de velocidad máximos, acceso prioritario durante la carga máxima y vistas previas anticipadas de las próximas funciones de xAI. Aplicaciones incluidas: máxima concurrencia de agentes en modo Experto, DeepSearch completo, Big Brain, Voz y cuotas de Grok Imagine.

Grok también está integrado en las suscripciones de X: X Premium ($8/mes) es la vía de pago más barata para acceder a Grok dentro de la aplicación X e incluye estado verificado y navegación sin anuncios gratuita. X Premium+ ($40/mes) combina Grok con la monetización completa para creadores, el despliegue escalonado de Grok 4.3 y las mismas capacidades de agente de Grok y DeepSearch en el nivel de uso de X Premium+.

Moonshot IA (Kimi)

Los planes de consumo de Kimi reciben nombres de indicaciones de tempo musical, de más lento a más rápido. Los precios internacionales son en USD; los usuarios chinos pagan en CNY con tarifas más bajas.

• Adagio (Gratuito) ofrece conversaciones básicas ilimitadas con 6 usos de agente, consultas limitadas de Deep Research y tareas básicas del agente OK Computer.

• Moderato ($19/mes) añade Kimi K2.6 en el chat y en las tareas del agente, además de sesiones ampliadas de Deep Research. Aplicaciones incluidas: Kimi Code (agente de codificación de IA basado en terminal con 300 a 1.200 llamadas a la API por ventana de 5 horas) con 1x de créditos, además de herramientas de creación de Diapositivas y Sitios web.

• Allegretto ($39/mes) ofrece un mayor uso de todo lo incluido en Moderato. Aplicaciones incluidas: Agent Swarm (orquestación paralela de subagentes con 100 subagentes y aproximadamente 1.500 pasos coordinados en K2.5, escalando a 300 subagentes y 4.000 pasos en K2.6), despliegue en la nube Kimi Claw para grupos de agentes heterogéneos con memoria persistente, y 5x créditos de Kimi Code.

• Allegro ($99/mes) ofrece Agent Swarm con 120 usos mensuales, 15x créditos de Kimi Code y 12.000 solicitudes de Pro Data para flujos de trabajo intensivos en investigación.

• Vivace ($199/mes) ofrece Agent Swarm con 240 usos mensuales y hasta 8 subagentes paralelos, 30x créditos de Kimi Code y 24.000 solicitudes de Pro Data. Orientado a cargas de trabajo pesadas de investigación y agénticas.

La membresía no incluye el uso de la API, que se factura por separado por token.

MiniMax

MiniMax separa su producto de consumo Agent de sus suscripciones centradas en codificación, ambas sobre la familia de modelos subyacentes M2.x.

Planes MiniMax Agent (investigación autónoma de varios pasos, programación y flujos de trabajo de Office):

• Gratuito: 1.000 créditos iniciales válidos por 3 días, más 200 créditos diarios que se renuevan y acumulan.
• Basic ($39/mes): 5.000 créditos al mes (~30 tareas en modo Pro), prioridad en horas punta, eliminación de marcas de agua, dominio personalizado, 1 MaxClaw y 1 despliegue en la nube MaxHermes 24/7.
• Pro ($119/mes): 20.000 créditos al mes (~120 tareas en modo Pro), 3 MaxClaw y 1 despliegue MaxHermes, más todas las ventajas de Basic.
• Ultra ($219/mes): 40.000 créditos al mes (~240 tareas en modo Pro), el mismo número de despliegues que Pro y la máxima prioridad.
• Team (personalizado): facturación central y controles de administración para organizaciones.

Plan de codificación de MiniMax (independiente, superpuesto a la API para desarrolladores; potenciado por MiniMax M2.x):

• $10/mes: 100 prompts por ventana de 5 horas.
• $20/mes (Plus): 300 prompts por ventana de 5 horas.
• $50/mes (Max): 1.000 prompts por ventana de 5 horas.

El Plan de codificación incluye cuotas de prompts predecibles en lugar de facturación por token, lo que lo convierte en uno de los caminos más baratos para acceder a un modelo de codificación de vanguardia cuando se combina con una CLI como Cline o Kilo Code.

Mistral IA

El plan gratuito (Le Chat) incluye navegación web, análisis básico de archivos, generación de imágenes, respuestas rápidas Flash, chats de grupo organizados en proyectos, hasta 500 recuerdos guardados y 40+ conectores empresariales.

• Plan Pro ($14,99/usuario/mes) incluye más mensajes y búsquedas web, más pensamiento extendido e informes de Deep Research, 15 GB de almacenamiento de documentos, hasta 1.000 proyectos y generación de imágenes de última generación. Aplicaciones incluidas: Mistral Vibe (el agente de codificación de Mistral para desarrollo durante todo el día, con pago por uso más allá de la cuota incluida). Mistral también ofrece un nivel para estudiantes a $7,04/usuario/mes con las mismas funciones Pro.

• Plan Team ($24,99/usuario/mes) incluye todo lo de Pro con hasta 30 GB de almacenamiento por usuario, facturación central, control de acceso basado en roles, verificación de nombre de dominio y exportación de datos. Aplicaciones incluidas: Mistral Vibe en el nivel de uso de equipo con controles de administración compartidos.

• Plan Enterprise (precio personalizado) ofrece opciones de despliegue seguro, incluyendo autoalojado y nube privada, SAML SSO, registros de auditoría, soporte premium y analíticas detalladas. Aplicaciones incluidas: Mistral Vibe con opciones de despliegue en las instalaciones para cargas de trabajo reguladas.

DeepSeek

DeepSeek no ofrece planes de suscripción tradicionales. El acceso al chat web y móvil con los últimos modelos (actualmente DeepSeek V4-Flash y V4-Pro) es gratuito para todos los usuarios, con una limitación de uso justo que se reinicia a diario.

El acceso a la API es solo de pago por token. V4-Flash tiene un precio de $0,14 por millón de tokens de entrada (fallo de caché) y $0,28 por millón de tokens de salida, con los aciertos de caché servidos a aproximadamente 1/50 de la tarifa de entrada.

Meta (Muse Spark)

Meta no vende actualmente una suscripción de consumo para su asistente de IA. Muse Spark, el primer modelo de Meta Superintelligence Labs (lanzado el 8 de abril de 2026), es un modelo de razonamiento nativamente multimodal con uso de herramientas, cadena de pensamiento visual y orquestación multiagente. Impulsa Meta IA dentro de WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, la aplicación Meta IA y las gafas Ray-Ban Meta, todo ello sin coste para los usuarios finales.

El acceso a la API está actualmente en vista previa privada para desarrolladores y empresas seleccionados, sin precios publicados. Meta ha indicado que una disponibilidad y precios más amplios se anunciarán próximamente.

Entendiendo los precios de los LLM

Tokens: la unidad fundamental de fijación de precios

Figura 1: Ejemplo de tokenización utilizando el tokenizador GPT-4o & GPT-4o mini para la frase “Identify New Technologies, Accelerate Your Enterprise.”¹

Aunque los proveedores ofrecen una variedad de estructuras de precios, el precio por token es el más común. Los métodos de tokenización difieren entre modelos; algunos ejemplos incluyen:

• Codificación de pares de bytes (BPE): divide las palabras en unidades de subpalabras frecuentes, equilibrando el tamaño del vocabulario y la eficiencia.²
  • Ejemplo: “unbelievable” → [“un”, “believ”, “able”]
• WordPiece: similar a BPE pero optimiza la probabilidad del modelo de lenguaje, utilizado en BERT.³
  • Ejemplo: “tokenization” → [“token”, “##ization”]. “token” es una palabra independiente; “##ization” es un sufijo.
• SentencePiece: tokeniza el texto sin depender de espacios, eficaz para modelos multilingües como T5.⁴
  • Ejemplo: “natural language” → [” natural”, ” lan”, “guage”] o [” natu”, “ral”, ” language”].

Ten en cuenta que las subpalabras exactas dependen de los datos de entrenamiento y del proceso BPE/WordPiece. Para comprender mejor estos métodos de tokenización, mira el siguiente vídeo:

Después de comprender la tokenización, se puede estimar un precio promedio en función de la longitud de tokens del proyecto. La Tabla 2 describe los rangos de tokens por tipo de contenido, incluyendo mensajes de interfaz de usuario, fragmentos de correo electrónico, blogs de marketing, informes detallados y trabajos de investigación, y señala que los recuentos de tokens varían según el modelo. Una vez elegido un modelo, se puede utilizar su tokenizador para estimar el recuento promedio de tokens para el contenido.

Tabla 2: Tipos de contenido típicos, sus rangos de tamaño y consideraciones empresariales (los rangos son estimaciones y pueden variar).

Implicaciones de la ventana de contexto

La ventana de contexto establece un límite estricto en el número de tokens de entrada y salida por llamada, incluidos los tokens utilizados por los modelos de razonamiento para el razonamiento en cadena de pensamiento. Si el total supera este límite, la respuesta se trunca o la solicitud falla directamente.

Figura 2: Ilustración de las limitaciones de la ventana de contexto que provocan el truncamiento de la salida en una conversación de varios turnos.⁵

Para las aplicaciones que mantienen conversaciones largas, cada turno adicional introduce más historial en la entrada. Sin intervención, los tokens de entrada crecen linealmente con la duración de la conversación, y también lo hace la factura. Los usuarios de la API suelen abordar esto de una de estas tres maneras:

• Almacenamiento en caché de prompts. OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek almacenan en caché del lado del servidor los prefijos de prompts repetidos y facturan los aciertos de caché a una fracción de la tarifa de entrada estándar, típicamente del 10 al 50 por ciento del precio de fallo de caché. Para aplicaciones que reutilizan un prompt de sistema largo o un prefijo de conversación, el almacenamiento en caché puede reducir el coste de entrada en un orden de magnitud.
• Ventana deslizante o RAG. Descarta los turnos más antiguos una vez que se alcanza un umbral, o recupera solo los mensajes pasados relevantes de un almacén de vectores en cada llamada.
• Resumen. Condensa periódicamente los turnos anteriores en un resumen en lugar de reenviarlos textualmente.

Para cargas de trabajo agénticas como sesiones de codificación o investigación profunda, los agentes de codificación modernos manejan esto automáticamente en la sesión. Claude Code, por ejemplo, incluye compactación de contexto: cuando la conversación se acerca al límite, resume los mensajes más antiguos en una versión condensada manteniendo intactos los turnos recientes. Los turnos subsiguientes envían solo el resumen más el contexto reciente al modelo.

El impacto en el precio es directo. En las API de pago por token, el almacenamiento en caché de prompts y la compactación limitan el crecimiento de la entrada de cada llamada, de modo que el coste por turno se mantiene predecible a lo largo de sesiones largas. En suscripciones de tarifa plana como Claude Pro, ChatGPT Plus o Kimi Moderato, la compactación amplía los límites de uso diario y semanal porque cada llamada transporta menos contexto. Una sesión de codificación que de otro modo agotaría un límite de velocidad de 5 horas puede durar más cuando los turnos más antiguos se comprimen.

El inconveniente es que cualquier forma de resumen es con pérdida. El resumen puede omitir detalles que resultan importantes más adelante, obligando al usuario a volver a proporcionarlos.

Tokens de salida máximos

El límite de tokens de salida máximos restringe la longitud de la respuesta del modelo. Aunque muchas documentaciones mencionan que se puede ajustar mediante el parámetro max_tokens, es crucial revisar la documentación de la API específica que se utiliza para identificar el parámetro correcto. Debe ajustarse según las necesidades específicas:

Si se establece demasiado bajo, puede dar lugar a salidas incompletas, haciendo que el modelo corte las respuestas antes de entregar la respuesta completa.

Si se establece demasiado alto, dependiendo de la temperatura (un parámetro que controla la creatividad de la respuesta), puede conducir a salidas innecesariamente extensas, tiempos de respuesta más largos y mayor coste.

Por lo tanto, es un parámetro que requiere una cuidadosa consideración para optimizar el uso de recursos mientras se equilibra la calidad de salida, el coste y el rendimiento.

Tabla 3: Ejemplos de prompts de entrada y recuentos estimados de tokens por tipo de contenido.

*Esto asume que cada modelo produce respuestas con un número igual de tokens de salida, aunque el recuento de tokens tanto para la entrada como para la salida puede variar según la tokenización de cada modelo; el número se ha mantenido constante aquí para cada modelo.

Combinando los rangos de tokens de la Tabla 2 con las tarifas por token de un modelo se obtiene el coste esperado por tipo de contenido; los prompts de muestra de la Tabla 3 muestran los tamaños de entrada y salida detrás de esas estimaciones.

Uso de múltiples modelos de lenguaje

Una puerta de enlace de IA como OpenRouter permite enviar el mismo prompt a múltiples modelos simultáneamente. Las respuestas, el consumo de tokens, el tiempo de respuesta y los precios pueden compararse para determinar qué modelo es más adecuado para la tarea.

Figura 3: Interfaz que muestra un prompt enviado a múltiples modelos de lenguaje grandes a través de OpenRouter.⁶

Beneficios y desafíos

• Mayor adaptabilidad y eficiencia: la orquestación mejora la capacidad de respuesta, permitiendo la evaluación en tiempo real de la eficiencia del modelo e identificando un modelo rentable y posibles ahorros.
• Sensibilidad y optimización del prompt: los prompts idénticos pueden provocar resultados muy diferentes entre modelos, lo que requiere una ingeniería de prompts adaptada a cada modelo para lograr los resultados deseados, añadiendo complejidad de desarrollo y mantenimiento.

Mecánica de precios y costes ocultos

Tokens de razonamiento vs. tokens de salida

Un número creciente de proveedores ha introducido modelos de razonamiento que gastan cómputo adicional para realizar razonamiento en cadena de pensamiento internamente. Estos modelos pueden utilizar una clase separada de “token de razonamiento” (distinta de los tokens de salida estándar), que por lo general conlleva costes significativamente más altos.

Por ejemplo, modelos como GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 con pensamiento extendido, o Gemini 3.1 Pro Deep Think generan rastros de razonamiento internos incluso cuando no los solicitas explícitamente. Estos tokens internos cuentan para tu factura y pueden aumentar sustancialmente el coste, especialmente en tareas analíticas largas como revisión legal, análisis de datos o razonamiento en varios pasos.

Esto hace esencial:

• Elegir un modelo de razonamiento solo cuando la precisión supere sustancialmente al coste.
• Desactivar la cadena de pensamiento o establecer un recuento máximo de tokens de salida más corto cuando sea posible.
• Probar la misma tarea en modelos sin razonamiento para ver si el rendimiento es comparable a una fracción del precio.

Dado que los modelos de razonamiento pueden generar de 10 a 30x más tokens de pensamiento por solicitud, es fundamental comprender esta distinción para la planificación de costes.

Diferencias de precios impulsadas por la arquitectura

Las arquitecturas de los LLM influyen directamente en la eficiencia del modelo y, por lo tanto, en los precios de la API. Por ejemplo:

• Los modelos de mezcla de expertos (MoE) activan solo un subconjunto de parámetros por solicitud, reduciendo el coste computacional y permitiendo a los proveedores ofrecer tarifas por token más bajas.
• La decodificación especulativa empareja un modelo de borrador más pequeño con uno más grande, mejorando el rendimiento y reduciendo el coste para tareas deterministas.
• Las variantes cuantizadas (por ejemplo, 4 bits u 8 bits) pueden realizar inferencia a menor precisión, lo que permite precios más bajos para versiones desplegadas localmente o en la nube.

Comprender estas opciones arquitectónicas ayuda a los usuarios a predecir no solo las diferencias de precios, sino también la latencia, la calidad y cómo escala un modelo bajo cargas de trabajo de producción.

Costes operativos más allá de las tarifas de la API

Aunque el precio por token es el principal factor de coste, muchas implementaciones en producción incurren en costes adicionales más allá del uso de la API:

• Embeddings y bases de datos vectoriales: almacenar y recuperar vectores (por ejemplo, Pinecone, Weaviate, ChromaDB) añade coste por consulta y por GB de almacenamiento.
• Modelos de reordenamiento y posprocesamiento: muchas aplicaciones utilizan modelos más pequeños para resumir, filtrar o clasificar antes de enviar una solicitud final a un modelo más grande.
• Capas de almacenamiento en caché: proveedores como OpenAI ahora ofrecen almacenamiento en caché a nivel de prompt, pero la infraestructura de caché local puede requerir cómputo adicional.
• Registro, monitoreo y auditoría: las empresas a menudo incurren en costes por monitoreo a nivel de token, seguimiento de latencia y auditorías de seguridad.

Estos costes ocultos a menudo representan del 20 al 40 % de los gastos operativos totales de LLM y deben considerarse al evaluar las estructuras de precios.

Consideraciones de precios específicas para empresas

Muchos proveedores de LLM cobran tarifas adicionales por funciones de seguridad y cumplimiento de nivel empresarial, como:

• Despliegues de inquilino único
• Clústeres de GPU dedicados
• SLA mejorados (por ejemplo, garantías de tiempo de actividad y latencia)
• Residencia de datos y controles regionales
• Modos de cumplimiento SOC2, HIPAA o GDPR

Estas ofertas pueden aumentar significativamente los costes, pero son esenciales para industrias reguladas como sanidad, finanzas, servicios legales y instituciones públicas.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

Tendencias futuras en los precios de los LLM

Tres cosas definieron los precios de los LLM en 2025: los modelos básicos se abarataron, todos los principales proveedores lanzaron una suscripción de chat y los modelos de razonamiento siguieron siendo caros. La brecha de dos niveles entre los tokens básicos de $0,14 (DeepSeek V4-Flash) y los tokens de razonamiento de vanguardia de $180 (GPT-5.5 Pro) es ahora estructural y probablemente se ampliará. Las preguntas interesantes para 2026 en adelante son sobre lo que cambia por encima de esa base.

La facturación por token da paso a la fijación de precios por tarea

Los agentes ahora impulsan la mayor parte del uso intensivo de LLM. Una sola tarea de codificación con Claude Code, una ejecución de investigación con Cowork o una sesión de navegación autónoma con Operator puede realizar cientos de llamadas secuenciales al modelo. La facturación por token se vuelve impredecible tanto para el comprador como para el vendedor.

En respuesta, los proveedores están cambiando de medidores de tokens a cuotas de tareas. Kimi Code cobra de 300 a 1.200 llamadas a la API por ventana de 5 horas. Los límites de velocidad de Claude Code están acotados por sesiones de 5 horas, no por recuento de mensajes. El Plan de codificación de MiniMax vende de 100 a 1.000 prompts por ventana de 5 horas. Kimi Agent Swarm vende ejecuciones mensuales con un número fijo de subagentes paralelos. Los precios del agente de MiniMax traducen créditos que equivalen a tareas en modo Pro al mes.

Los arneses de agentes entre proveedores como OpenClaw y MaxHermes llevan esto más lejos. Se sitúan entre los usuarios y múltiples API de modelos, y sus precios se basan cada vez más en el rendimiento por tarea en lugar de por millón de tokens. Es de esperar que más proveedores publiquen SKU por tarea o por sesión en el próximo año.

Los modelos de razonamiento pequeños se trasladan al dispositivo

Apple Intelligence ejecuta la inferencia en el dispositivo para consultas rutinarias, recurriendo a Private Cloud Compute solo para solicitudes complejas. Los PC Copilot+ de Microsoft incluyen un modelo local. Los dispositivos Pixel ejecutan Gemini Nano. Los modelos pequeños recientes (Phi-4 de Microsoft, Gemma 3 de Google, Llama 4 Scout de Meta, Claude Haiku 4.5 de Anthropic) son capaces de razonar en tamaños que caben en la unidad de procesamiento neuronal de un teléfono o portátil.

La implicación de precio es un mercado de consumo de dos niveles. El trabajo rutinario se ejecuta gratis al token marginal en el dispositivo. Las suscripciones en la nube compiten en lo que lo local no puede hacer: razonamiento de vanguardia, contexto largo, generación multimodal y orquestación de agentes. El suelo local gratuito empuja las suscripciones solo de chat hacia cero, dejando las aplicaciones incluidas como la verdadera razón para pagar.

El contexto largo y la memoria deciden quién gana el trabajo agéntico

Las tareas agénticas de horizonte largo fallan cuando los modelos pierden el hilo de las instrucciones anteriores o alucinan hechos que deberían recordar. El trabajo agéntico sostenido depende de tres cosas: una ventana de contexto grande, memoria persistente y una baja tasa de alucinación.

En un año, tres capacidades de vanguardia se han desplomado hacia la línea base. Las ventanas de contexto de 1M tokens se incluyen por defecto en Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro y GPT-5.5. El almacenamiento en caché de prompts está en todas partes, con aciertos de caché al 10 o 20 por ciento de las tarifas de fallo de caché en OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek. La memoria persistente es lo más lento en convertirse en una mercancía, con el acceso aún limitado a los niveles de pago en ChatGPT y Claude.

Están surgiendo modelos agénticos especializados en la cima de este mercado. La vista previa de Anthropic Claude Mythos⁷ , con un precio de $25 de entrada y $125 de salida por millón de tokens, está dirigida a cargas de trabajo de codificación agéntica, uso de ordenadores y ciberseguridad. Supera a Opus 4.6 por 13 puntos en SWE-bench Verified (93.9 % frente a 80.8 %) y 17 puntos en Terminal-Bench 2.0 (82.0 % frente a 65.4 %). Anthropic afirma que no planea una disponibilidad general para Mythos en sí, pero el modelo marca el techo de capacidad y precio hacia el que se dirigirán los próximos lanzamientos de Opus.

La cuestión competitiva pasa de “cómo de grande es la ventana de contexto” a “con qué economía y fiabilidad puede el modelo mantener una tarea agéntica larga”. Los proveedores que resuelvan bien esto obtendrán primas. Los que no lo hagan perderán cargas de trabajo agénticas independientemente del precio por token anunciado.

Preguntas frecuentes

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{LLM Precios: Los mejores 15+ proveedores comparados}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-pricing}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 14 de Julio de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

OpenAI Platform

2.

[1508.07909] Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units

3.

[1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4.

[1808.06226] SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing

5.

Models | OpenAI API

6.

OpenRouter

OpenRouter

7.

Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities \ Anthropic

Cem Dilmegani

Analista Principal

Síguenos

Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

Ver perfil completo

Sé el primero en comentar

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.

Nombre

Dirección de correo electrónico

Comentario

0/450

Publicar comentario