Precios de los modelos de IA en 2026: el coste real por token para usuarios avanzados

Saber cuánto cuesta de verdad cada modelo de IA es lo que separa un mes de 5 dólares de uno de 500. Estos son los precios reales por token de los principales modelos en 2026, cuánto cuesta una pregunta típica en cada uno y cómo mantener barato el hábito de usar varios modelos. Para saber cuándo elegir cada uno en la práctica, consulta ¿Qué modelo de IA para qué tarea?.

¿Cuánto cuesta cada modelo de IA por token en 2026?

Los modelos de IA se facturan por token (unos 4 caracteres), con tarifas separadas para los tokens que envías (entrada) y los tokens que el modelo devuelve (salida). Los precios de abajo están en dólares estadounidenses por un millón de tokens.

Los modelos locales que se ejecutan a través de Ollama no cuestan nada por token: ya has pagado el hardware y nada sale de tu ordenador.

¿Cuánto cuesta de verdad una consulta típica?

Las cifras por millón cuestan de captar de forma intuitiva. Aquí tienes el coste de una consulta realista de unos 2.000 tokens de entrada (un párrafo de contexto más una pregunta) y 500 tokens de salida (unos cuantos párrafos de respuesta):

La diferencia es enorme: la misma pregunta cuesta unos $0.0004 en DeepSeek V3.2 y unos $0.04 en o3, una diferencia de 100x. Para la mayor parte del trabajo cotidiano sencillamente no necesitas la opción más cara.

¿Por qué la salida es más cara que la entrada?

Los tokens de salida cuestan más porque se generan de uno en uno, que es la parte que más cómputo exige. Entre estos modelos, la salida sale por entre 4 y 6 veces la tarifa de la entrada. Eso significa que las respuestas farragosas cuestan dinero de verdad: pedirle a un modelo que "sea conciso" es una palanca de coste, no solo una elección de estilo. Muchos proveedores también ofrecen una tarifa con descuento para la entrada en caché (contexto reutilizado), que se muestra en la última columna.

¿Qué modelos ofrecen la mejor relación calidad-precio?

Depende de la tarea, no de un único ganador:

• El nivel más barato y aprovechable: los modelos locales (gratuitos), DeepSeek V3.2, Gemini 3 Flash y las versiones "mini" se encargan de resumir, redactar, clasificar y tareas de gran volumen por una fracción de céntimo.
• Nivel intermedio: Claude Sonnet, Gemini Pro y GPT-4o equilibran calidad y precio para la mayoría del trabajo real.
• Nivel puntero: Claude Opus 4.8, GPT-5.4 y o3 solo justifican su precio más alto en razonamiento, código o análisis realmente difíciles.

Los modelos caros no son "mejores" en todo, solo más caros. Elegir un único modelo y pagar su tarifa para cada tarea es el coste oculto de comprometerse con una sola IA.

¿Consultar varios modelos a la vez cuesta mucho más?

No, no si lo haces con sensatez. Ejecutar el mismo prompt en tres modelos intermedios o baratos sigue quedando en unos pocos céntimos, a menudo menos que una sola llamada a un modelo puntero. Un patrón habitual es comparar primero algunos modelos baratos y escalar solo los casos difíciles a un modelo puntero. Esa es la idea central de consultar varios modelos a la vez: compras una segunda y una tercera opinión por el precio de un redondeo.

¿Cómo mantener bajo control los costes de varios modelos?

• Usa tus propias claves de proveedor o las que gestionamos nosotros, y elige los modelos que quieras. Con tus propias claves pagas a cada proveedor su tarifa publicada directamente, exactamente las cifras de arriba.
• Créditos gestionados: Pro y Power incluyen un paquete mensual de Créditos de IA; más allá del paquete, el uso se factura al coste del proveedor más una pequeña tarifa de servicio.
• Ejecútalo en local: apunta aiDex a Ollama y el coste por token es cero.
• Ajusta el modelo a la tarea y mantén los prompts ajustados. El mayor ahorro viene de no enviar a un modelo puntero un trabajo que uno barato resolvería sin problema.