Costos de inferencia de IA empresarial caen a su nivel más bajo en 2026

Índice de gasto en tokens LLM de Silicon Data — Este índice registró una caída del promedio del índice de más de $2 por millón de tokens a principios de junio a $1.20 en la primera semana de agosto — un descenso de aproximadamente el 40% en dos meses . Una instantánea del 27 de julio mostraba $1.43, confirmando la trayectoria descendente . Silicon Data citó directamente a los modelos chinos de pesos abiertos como un factor principal que arrastraba a la baja el promedio del índice .

Acciones competitivas clave que impulsan la caída

Recortes de precios de GPT-5.6 de OpenAI (30 de julio de 2026)

OpenAI redujo los precios de su API hasta en un 80%, citando ganancias en la eficiencia de la infraestructura. Los movimientos comprimieron directamente el promedio del mercado; CNBC y Forbes los caracterizaron como una escalada de la guerra de precios de la IA .

• GPT-5.6 Luna (nivel ligero): pasó de $1.00 → $0.20 por millón de tokens de entrada y $6.00 → $1.20 por millón de tokens de salida .
• GPT-5.6 Terra: se redujo un 20% a $2 de entrada / $12 de salida por millón de tokens .
• GPT-5.6 Sol (modelo insignia): se mantuvo en $5 de entrada / $30 de salida por millón de tokens, pero ganó un modo rápido .

OpenAI atribuyó las reducciones a optimizaciones internas, incluyendo reescrituras de kernel y decodificación especulativa, que supuestamente ofrecieron ganancias de eficiencia del 20-35% en cargas de trabajo de inferencia .

DeepSeek V4-Flash-0731 (31 de julio de 2026)

El 31 de julio de 2026, DeepSeek lanzó V4-Flash-0731 en beta pública, manteniendo los precios en:

• $0.14 por millón de tokens de entrada no almacenados en caché
• $0.28 por millón de tokens de salida
• $0.0028 por millón de tokens de entrada en caché (un descuento del 97-98% por caché) .

Con un costo aproximadamente una décima parte del de los modelos de nivel premium, DeepSeek V4 Flash se convirtió en el precio mínimo que forzó una compresión más amplia del mercado. Según la firma de evaluación comparativa Artificial Analysis, el costo estimado por tarea de V4 Flash es de aproximadamente 3 centavos de dólar . El modelo supera a la propia vista previa de V4 Pro de DeepSeek en todos los puntos de referencia de agentes que DeepSeek publicó, a un tercio del precio de salida .

Claude Opus 5 de Anthropic (lanzado el 24 de julio de 2026)

Opus 5 entró al mercado a $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida — idéntico a su predecesor Opus 4.8 — con un modo rápido al doble del precio base ($10/$50) . Si bien Opus 5 no recortó sus propios precios, su lanzamiento en un nivel competitivo "casi de frontera" (cercano a la inteligencia de Fable 5 a la mitad del precio) presionó a los rivales y amplió el conjunto de opciones de bajo costo para las empresas .

El efecto combinado

El recorte del 80% de OpenAI (30 de julio), los precios de Flash por debajo de $0.30 de DeepSeek (31 de julio), el lanzamiento competitivo de Opus 5 de Anthropic (24 de julio) y la adopción generalizada por parte de las empresas de modelos chinos de código abierto de bajo costo comprimieron el índice del mercado de $2.04 a finales de mayo a $1.16–$1.18 a principios de agosto — una caída del 43% en diez semanas .

Los analistas de Jefferies, liderados por Thomas Chong, atribuyeron la disminución a una "guerra de precios global que se intensifica" y a un "aumento en la adopción de modelos chinos asequibles de pesos abiertos" . La reacción del mercado no se limitó a los precios: Jefferies también argumentó que la caída de los costos de los tokens podría impulsar la demanda de IA y la inversión en infraestructura .

Una nota sobre los datos

El índice público de Silicon Data mostraba $1.43 el 27 de julio frente a los $1.20 reportados a principios de agosto, lo que sugiere una fuerte aceleración a finales de julio y principios de agosto impulsada por los anuncios de OpenAI y DeepSeek . El índice combina precios y uso, lo que significa que una caída puede reflejar una disminución de los precios de lista o un cambio en la demanda hacia modelos más baratos — la propia Silicon Data ha advertido que no se debe leer como una simple etiqueta de precio .