OpenAI ha reducido un 80 por ciento por millón de tokens lo que cobra por su insignia más accesible: la entrada de ChatGPT 5.6 Luna cuesta ahora 20 centavos por millón y la salida, 1,20 dólares por millón. El modelo de gama media GPT 5.6 Terra sufrió una reducción del 20 por ciento, hasta 2 y 12 dólares, respectivamente. La medida, que OpenAI atribuye a mejoras de eficiencia, llega poco más de una semana después de que Google lanzara su Gemini 3.6 Flash, más barato, y su hermano menor 3.5 Flash-Lite, y marca lo que los analistas describen como una nueva fase de la industria de la IA: competir por el precio de la inteligencia y no solo por su calidad.
La guerra de precios tiene un detonante claro. Los desarrolladores chinos han aprovechado sus ventajas de fabricación y de costes para lanzar modelos casi igual de capaces a una fracción del precio. El Kimi K3 de Moonshot AI, lanzado en julio como un modelo de mezcla de expertos de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros totales según se ha informado y una ventana de contexto de un millón de tokens, cobra 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares por millón por los de salida, un precio que Terra ahora rebaja. El modelo V4 pro de DeepSeek cuesta 43,5 centavos por millón de tokens de entrada y 87 centavos por millón por los de salida. La comparación con la propia historia reciente de OpenAI es contundente: en marzo, ChatGPT 5.4 se lanzó con capacidades agénticas a un precio de 2,50 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares por millón por los de salida. Cuatro meses después, Luna ofrece una inteligencia comparable a aproximadamente una treceava parte de ese precio.
Anthropic ha mantenido sus precios, pero ha desplazado la capacidad hacia arriba: ha retirado la gama Opus más barata y ofrece Claude 5.0 en su lugar por el mismo dinero. Su oferta más avanzada, Claude Fable 5, cuesta 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón por los de salida, una diferencia de 50 veces en el precio de entrada frente a Luna que refleja distintos niveles de rendimiento. El modelo superior de OpenAI, GPT 5.6 Sol, se mantiene en 5 y 30 dólares, mientras que su modo Fast de baja latencia cuesta en realidad más: 10 y 60 dólares.
La economía que hay detrás de los recortes es incómoda para los laboratorios que los aplican. El negocio de suscripciones de OpenAI ya no es rentable, la empresa no alcanzó sus objetivos de ingresos en la primera mitad del año y se ha comprometido a gastar aproximadamente 600.000 millones de dólares en computación de aquí a 2030, incluido un compromiso de 300.000 millones con Oracle. El desembolso de Google en infraestructura de IA durante el último año rondó nueve veces lo que ingresó su unidad de nube. Anthropic solo recientemente publicó beneficios en términos anualizados, ayudada por un acuerdo de centro de datos a precio reducido con xAI. Recortar los precios de los modelos más vendidos sugiere que los márgenes seguirán encogiéndose antes de que las ganancias de eficiencia, o el crecimiento de la demanda, cierren la brecha.
La apuesta de la industria es que los tokens más baratos generan más uso total, una versión de la paradoja de Jevons: a medida que cae el coste por unidad, el consumo aumenta lo suficiente como para que los ingresos totales suban. Las nuevas generaciones de aceleradores, incluida la plataforma Vera Rubin de Nvidia, prometen mejoras de aproximadamente diez veces en tokens por vatio, lo que podría hacer rentables los márgenes reducidos gracias al volumen. Los analistas que siguen este cambio sostienen que el efecto más inmediato se da en el comportamiento de compra: las empresas ya están probando estrategias escalonadas que enrutan el trabajo rutinario hacia modelos baratos y reservan los sistemas de frontera para el razonamiento difícil, en lugar de pagar precios de insignia por cada solicitud.
Para los clientes, la dirección es inequívoca. Los precios de los tokens de clase frontera han caído aproximadamente un 88 por ciento desde principios de 2023, y la caída se acelera mientras los rivales de pesos abiertos mantienen la presión. Si eso beneficia a las empresas que aplican los recortes es la cuestión abierta: la caída de los precios no significa automáticamente una caída de los costes.
Traducido por Alessandra
Sources: AI companies are now racing to the bottom, crashing token prices and competitive models push companies to cut costs (Tom’s Hardware, Aug 3, 2026); Why OpenAI’s 80% Price Cut Could Trigger A Race To The Bottom In AI (Forbes, Jul 31, 2026); As Token Costs Plunge, Enterprise AI Providers Face A New Margin Squeeze (Forbes, Jul 28, 2026); AI Token Costs Reshape the Race (NeoTeo, Aug 2026)