APIs de modelos y costes

Cómo funcionan los precios de las API de modelos

Si construyes software sobre un modelo de lenguaje, pagas por tokens, no por una suscripción. Un token es la unidad que el modelo lee y escribe, y cada proveedor publica un precio por millón de tokens de entrada y otro por millón de tokens de salida. En nuestra comparativa de 16 modelos actuales de OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek, los precios de lista van de 0,10 $ de entrada y 0,50 $ de salida por millón de tokens en el modelo más barato a 10 $ y 50 $ en el más caro. Pero esas dos cifras rara vez adelantan la factura, y las guías de esta sección explican por qué y qué puedes hacer al respecto.

Por dónde empezar

1. Precios de las API de modelos comparados trae una tabla de precios de los 16 modelos y una calculadora que aplica las reglas que publica cada proveedor: entrada en caché, descuentos del 50 % en los lotes, recargos por prompts largos y el cambio de tokenizador de Anthropic. Su ejemplo central: dos modelos que listan los mismos 2 $ y 10 $ por millón de tokens pueden dar facturas mensuales con pocos dólares de diferencia o con decenas de dólares, según cómo se cobre la caché y cuántos tokens salgan del mismo texto.
2. Caché de prompts explicada profundiza en la palanca más grande. Compara cómo implementan la caché OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek, con longitudes mínimas, duraciones y precios de lectura y de escritura, y enseña cómo estructurar un prompt para que la parte que no cambia vaya primero. En nuestro propio cálculo, releer un documento largo 10.000 veces al mes cuesta alrededor de un 80 % menos si la mayor parte se lee de la caché.
3. Precio de la API de Claude recoge el precio de cada modelo de Claude, incluido Claude Haiku 5.5 y su tarifa más alta para peticiones de más de 100.000 tokens, y calcula lo que cuesta una misma carga de soporte en cada modelo.
4. Precio de la API de OpenAI cubre los modelos GPT-6, el recargo por encima de 272.000 tokens y los niveles Batch, Flex, Fast y Ultrafast.
5. Precio de la API de Gemini explica qué da el nivel gratuito de Google y lo que cuesta en datos, y la subida de Gemini 3.8 Flash el 1 de enero de 2027.
6. Precio de la API de DeepSeek cubre V4.1 Flash y V4 Pro, la hora valle a mitad de precio con su horario en España, los aciertos de caché al 2 % del precio de entrada en Flash y por qué DeepSeek ya no es la API más barata por token en nuestra carga de ejemplo.

• Precio de la API de Mistral recoge todos los modelos de Mistral, de Ministral 3 a 0,10 $ por millón de tokens a Medium 3.5 a 7,50 $ de salida, el precio de oferta de Mistral Large 4 sin fecha de fin, los descuentos por lotes y caché y la letra pequeña de los modelos en vista previa y los alias.
• API por lotes enseña a pagar la mitad por las peticiones que pueden esperar: el 50 % de descuento en OpenAI, Anthropic, Google y Mistral, los plazos de 24 horas y los límites de cada uno.
• Salidas estructuradas: JSON con esquema en cada API explica cómo conseguir JSON válido de OpenAI, Claude y Gemini con un esquema, qué admite cada API y los errores que aún rompen el análisis.
• Límites de las API y error 429: OpenAI, Claude y Gemini explica qué cuenta en los límites de uso de OpenAI, Anthropic y Google, por qué no todo error 429 es un límite de uso y cómo dejar de alcanzarlo.
• Cuánto cuesta un chatbot al mes calcula lo que cuesta un chatbot de atención con ocho modelos a 1.000, 10.000 y 100.000 conversaciones al mes y cuánto ahorra la caché.

Si no conoces todavía la unidad que está detrás de todo esto, lee antes qué es un token: además muestra cuántos tokens más necesita el mismo texto en español o en francés que en inglés.

Las cinco cosas que mueven la factura

• El modelo. La misma tarea puede costar dos órdenes de magnitud más en un modelo grande que en uno pequeño. Comprueba si un modelo más pequeño hace el trabajo antes de usar el mayor por defecto.
• Los tokens de salida. Suelen costar entre tres y seis veces más que los de entrada, y los modelos de razonamiento cobran como salida su «pensamiento» oculto. Importan más las respuestas largas que los prompts largos.
• La caché. Las instrucciones, los documentos y las definiciones de herramientas que se repiten pueden leerse de una caché a cerca de una décima parte del precio de entrada en varios proveedores. La condición es que solo acierta un prefijo idéntico.
• El procesamiento por lotes. OpenAI, Anthropic y Google ofrecen un 50 % de descuento si el trabajo puede esperar a un resultado asíncrono.
• La longitud del contexto. Algunos proveedores añaden un recargo por encima de cierto umbral y otros no. El tamaño del propio prompt se explica en qué es la ventana de contexto.

¿Suscripción o API?

La suscripción a un asistente cobra un precio mensual fijo con límites de uso. Una API cobra cada token y no tiene techo. Para una sola persona que trabaja en la aplicación, la suscripción suele ser más sencilla; para un programa que llama a un modelo, la API es la única opción. Nuestras guías sobre el precio de ChatGPT y el precio de Claude muestran dónde está el punto de equilibrio en cada caso, y un modelo en tu propio ordenador no tiene precio por token, solo el coste de la máquina (consulta cuánta VRAM necesitas).

Cómo mantenemos los precios al día

Los precios cambian a menudo, así que revisamos estas guías cada mes y leemos cada precio de la página del propio proveedor en la fecha que figura. La fórmula de la calculadora está cubierta por pruebas automáticas, y sus notas dicen lo que deja fuera: escrituras de caché, almacenamiento, recargos por contextos largos por encima de 200.000 tokens de entrada y todo lo que dependa de tu contrato. No comparamos calidad de respuesta, velocidad ni límites de uso por minuto, porque no los hemos medido. Antes de fijar un presupuesto, cuenta los tokens de una muestra de tus prompts reales con la herramienta de cada proveedor y suma el coste de construir, probar y revisar tu integración, que a menudo supera la factura de tokens.

Qué leer después

Si estás construyendo un agente, nuestro ejemplo práctico de agentes para empresas calcula el coste de un agente de soporte con siete modelos. Si estás decidiendo cómo dar a un modelo tus documentos, compara RAG y fine-tuning.