OpenAI y Anthropic redujeron las tarifas de sus modelos de inteligencia artificial entre julio y septiembre de 2026, con un recorte del 80 % para GPT-5.6 Luna. Las rebajas abaratan las aplicaciones y los agentes que pagan por consumo, aunque el ahorro en cada tarea depende de cuánta información procesen, cuánto contexto reutilicen y cuánto texto generen.
El científico de datos Max Woolf reunió estos cambios en un análisis publicado el 25 de octubre. Su lectura 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; esa explicación competitiva es la interpretación del autor.
Un recorte por token no equivale al mismo ahorro por tarea
Los tokens son las unidades de texto que procesan estos modelos. Las plataformas cobran tarifas distintas por la información que reciben, la respuesta que generan y el contexto almacenado que pueden volver a utilizar. Esta última categoría, la lectura de caché, importa en agentes que consultan repetidamente una conversación o un proyecto de programación.
El 30 de julio, OpenAI redujo un 80 % el precio de GPT-5.6 Luna frente a sus tarifas de lanzamiento. La entrada pasó de 1 a 0.20 dólares por millón de tokens y la salida, de 6 a 1.20 dólares. La empresa atribuyó el cambio a mejoras en los modelos y en la infraestructura que los ejecuta.
Anthropic presentó Opus 5.5 el 22 de septiembre con un recorte del 20 % en entrada y salida frente a Opus 5, y del 60 % en lectura de caché. La tabla compara esas rebajas históricas.
| Modelo y consumo | Tarifa anterior | Tarifa anunciada | Recorte |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna: entrada | 1 | 0.20 | 80 % |
| GPT-5.6 Luna: salida | 6 | 1.20 | 80 % |
| Opus 5/5.5: entrada | 5 | 4 | 20 % |
| Opus 5/5.5: salida | 25 | 20 | 20 % |
| Opus 5/5.5: lectura de caché | 0.50 | 0.20 | 60 % |
Opus 5.5 cobra 4 dólares por entrada, 20 por salida y 0.20 por lectura de caché, por millón de tokens. Como cálculo ilustrativo, 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 aparte.
Anthropic estima un costo un 40 % menor en sus pruebas de cargas habituales, por las tarifas y el menor consumo de tokens. El 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, mientras Luna y Terra consumían menos créditos. El beneficio podía traducirse en más uso dentro del plan contratado.
Cambiar de proveedor gana peso, aunque el gasto crezca
Woolf sitúa parte de la presión en los modelos con pesos abiertos, cuyos parámetros pueden distribuirse para que otros proveedores los ejecuten. Su argumento es que esa oferta multiplica las alternativas y dificulta sostener precios elevados cuando el cliente puede mover su trabajo entre servicios.
Los datos de Vercel aportan una señal sobre ese comportamiento. En su informe de octubre, la empresa indicó que casi uno de cada tres equipos cambió de laboratorio más utilizado durante septiembre, un récord de su índice. Los modelos con pesos abiertos concentraron el 71.5 % de los tokens y el 23 % del gasto de AI Gateway, su plataforma que conecta aplicaciones con distintos proveedores.
En ese mismo servicio, el precio medio por token cayó un 47 % entre diciembre de 2025 y septiembre de 2026, mientras el gasto total llegó a unas 13 veces el nivel de diciembre. Son cifras del tráfico de Vercel, no una medición de todo el mercado ni del costo de una tarea idéntica.
El abaratamiento convivió con un mayor desembolso: el cliente de pago mediano que estuvo activo en ambos meses más que duplicó su gasto. En esa muestra, pagar menos por token acompañó una expansión del uso de IA.
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