Los principales laboratorios estadounidenses de inteligencia artificial, como OpenAI y Anthropic, están lanzando modelos más baratos, tratando de retener a los clientes que buscan reducir costes y se pasan a alternativas más económicas de competidores chinos. Esta guerra de precios se desarrolla en un contexto de aumento de los costes de la IA, lo que obliga a las empresas a limitar su uso y buscar modelos más baratos. Esto, a su vez, ayuda a los desarrolladores chinos, en particular Moonshot y DeepSeek, a ganar usuarios desde el Silicon Valley hasta Europa.
OpenAI anunció recientemente una reducción de precios en GPT-5.6 Luna —su «modelo más rápido y accesible»— en un 80%. Anthropic lanzó Claude Opus 5, promocionando el «intelecto avanzado» del sistema «a mitad de precio» de Fable 5, el modelo más potente de la compañía. Estos pasos han contribuido a una reducción de casi una cuarta parte en los precios que los clientes pagan por los modelos de los principales laboratorios estadounidenses desde mediados de julio, según el índice de precios de tokens de Silicon Data. Los tokens son unidades de datos procesadas por modelos de lenguaje y utilizadas para calcular muchas facturas de los clientes.
Cambio de estrategia e impacto en el mercado
La reducción de precios marca un cambio de estrategia para los desarrolladores estadounidenses de IA, que crean sus propios modelos «cerrados» y hasta ahora competían principalmente por rendimiento. El creciente poder de los modelos «abiertos» chinos, que los desarrolladores pueden descargar y configurar libremente, ha aumentado la presión sobre los precios. Estos cambios también ocurren en un momento en que OpenAI y Anthropic planean ofertas públicas iniciales (IPO) con valoraciones en billones de dólares, y los inversores buscan pruebas de que los enormes costes del sector en IA puedan generar beneficios.
Los usuarios corporativos de IA enfrentan presión de precios, ya que Anthropic y OpenAI están trasladando a algunos clientes corporativos de suscripciones fijas a pago por uso, donde las empresas pagan según los recursos computacionales que consumen. Algunas empresas han respondido al aumento de las facturas estableciendo límites en el uso de la IA o probando alternativas más baratas. Empresas como DoorDash y Airbnb han declarado que han comenzado a utilizar modelos de fabricación china para reducir costes.
Esta transición ha coincidido con un aumento en los lanzamientos de laboratorios chinos, que han reducido la brecha de rendimiento con los principales modelos estadounidenses. Esto genera preocupación en la industria tecnológica estadounidense de que los desarrolladores de EE.UU. puedan perder clientes, incluso gastando sumas significativas para mantener su ventaja tecnológica. Los laboratorios de IA ofrecen una gama de modelos con diferentes capacidades y precios, donde el coste depende además de la versión del modelo y de los ajustes de «esfuerzo» utilizados.
Detalles de los cambios de precios y comparaciones
Los clientes suelen pagar por tokens de entrada, que se utilizan para medir los datos que se introducen en el modelo, y por tokens de salida, que miden la cantidad de información generada por este. Las últimas reducciones de precios de los laboratorios estadounidenses se refieren a productos de nivel medio y los hacen más competitivos con las ofertas chinas. Por ejemplo, OpenAI redujo el precio de GPT-5.6 Luna de 1 dólar a 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y de 6 dólares a 1,20 dólares por millón de tokens de salida.
Anthropic lanzó Opus 5 a 5 dólares por millón de tokens de entrada y 25 dólares por millón de tokens de salida, la mitad del precio de su modelo Fable 5. Esta semana, la compañía canceló un aumento de precios planeado para su modelo Sonnet 5, que debía entrar en vigor en septiembre. Sin embargo, los precios declarados de los tokens no permiten una comparación directa entre los modelos de IA. Los modelos más potentes a veces pueden realizar una tarea utilizando menos tokens o con menos intentos, por lo que un modelo que parece más caro por el precio declarado de los tokens, en última instancia, puede resultar más barato.
Además, la mayoría de los modelos pueden operar con diferentes ajustes de «esfuerzo», que cambian la potencia computacional utilizada para responder a una pregunta y pueden afectar tanto al rendimiento como al coste final de la realización de la tarea. Artificial Analysis, que evalúa modelos en áreas como matemáticas, ciencia, programación y razonamiento, encontró que Opus 5 de Anthropic en un nivel de esfuerzo «medio» mostró métricas de rendimiento y coste por tarea similares a las de Kimi K3 de Moonshot en un nivel «máximo». GPT-5.6 Luna de OpenAI en un nivel de esfuerzo «máximo» mostró un rendimiento similar al de V4 Flash de DeepSeek en un nivel «máximo», pero costó un poco menos del doble por tarea.
Anthropic y OpenAI se negaron a comentar. Una persona cercana a Anthropic declaró que el precio de Opus 5, inferior al de su modelo estrella Fable 5, es parte de cómo está «construida la familia de modelos» de la startup, por lo que «no hay conexión con los competidores». Mantas Lukauskas, jefe del departamento de IA en Hostinger, proveedor de alojamiento web que utiliza grandes modelos de lenguaje desde 2020, señaló que los precios de los mejores modelos habían sido «estables o crecientes». Añadió que los últimos cambios en la fijación de precios son la «primera prueba real» de si empresas como Anthropic y OpenAI pueden proteger el valor de sus ofertas más avanzadas: «Los laboratorios estadounidenses han reducido el segmento medio y protegen el superior».
Fuente: Ars Technica
