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OpenAI y Anthropic recortaron hasta 80% sus precios de LLM en pocos meses
Según un análisis publicado en minimaxir.com, las dos empresas rebajaron sus tarifas de modelos de lenguaje en pocos meses, en medio de una competencia que se intensificó con modelos abiertos de bajo costo.
Redacción PicoTecno
3 min de lectura
(Wikideas1 / Wikimedia Commons · CC0)
Según informó minimaxir.com, en los últimos meses OpenAI y Anthropic lanzaron y actualizaron varios modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés, los sistemas que sostienen chatbots y agentes de programación), y en varios casos bajaron sus precios hasta 80%. El autor del blog repasa la cronología de esos anuncios y propone una explicación para una caída tan fuerte.
La cronología incluye varias rebajas en cadena. OpenAI redujo el precio de GPT-5.6 Luna a 0,20 dólares por millón de tokens de entrada, y después lanzó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna con precios equivalentes a la mitad de los de la versión anterior. Anthropic, por su parte, convirtió en permanente el precio de lanzamiento de Claude Sonnet 5 y, al presentar Opus 5.5, anunció un precio menor al de Opus 5, con una reducción de costos que el autor estima entre 40% y 60%. Una semana después del lanzamiento de GPT-6 Sol, OpenAI presentó GPT-6.1 Sol y bajó a la mitad el costo de lectura de caché.
Un punto clave es la llamada lectura de caché, que es el costo de reutilizar la conversación previa en cada turno. Según el análisis, en el uso de agentes para programar este concepto explica entre 96% y 99% del gasto total de tokens. Por eso, la reducción de 75% que Anthropic aplicó a ese costo en Fable 5.1 se traduce, según el autor, en una baja de 70% a 75% en el costo de uso del modelo.
Para el autor, la competencia se explica en buena medida porque los modelos se volvieron intercambiables. Cambiar de un modelo a otro puede hacerse con un simple ajuste en herramientas como OpenCode o Zed, o modificando una dirección de API a través de OpenRouter, una plataforma que enruta pedidos a distintos proveedores. Además, según el texto, existen muchos competidores capaces de ofrecer alternativas suficientes, desde modelos abiertos hasta los de empresas como Google y Meta.
En ese contexto, los modelos de pesos abiertos cumplen un rol central. Según el blog, DeepSeek V4 Flash, lanzado en abril de 2026 con un costo de caché muy bajo, se volvió muy popular, y el autor sostiene que la rebaja de GPT-5.6 Luna buscaba competir con modelos de ese tipo. Una variante más reciente de DeepSeek mejoró su rendimiento en el índice de Artificial Analysis, mientras que el número de proveedores que alojan el modelo en OpenRouter pasó de 13 a 29. El texto también menciona a Moonshot AI, que anunció Kimi K3.1 Pro con un rendimiento comparable al de Opus 5.5 y a la mitad de su precio de entrada y salida.
El autor también discute una teoría muy difundida entre críticos de la inteligencia artificial: que las tarifas bajas son temporales y que, una vez que los usuarios dependan de estos servicios, los precios subirán. Lo compara con lo que hicieron Uber y Lyft en el transporte, pero señala una diferencia importante: OpenAI y Anthropic no son un duopolio, y la barrera de entrada para ofrecer inferencia no es tan alta. Mientras varios proveedores puedan servir modelos a un precio y una calidad similares, y el cambio de uno a otro sea sencillo, la presión por bajar tarifas seguiría. Según el autor, ambas empresas intentan construir ventajas propias, como los acuerdos empresariales y los asistentes personales.
Conviene tener en cuenta que se trata de un análisis personal publicado en un blog, con cifras y nombres de modelos tomados de ese texto, que no fueron verificados por este medio. Las conclusiones sobre el futuro de los precios son una opinión del autor, aunque se apoyan en la evolución reciente de las tarifas que describe.
