El coste de usar las mejores IA ha bajado un 82% en sólo dos años. No todo es DeepSeek en la carrera hacia la IA gratis

El panorama de la inteligencia industrial está experimentando una transformación económica sin precedentes. Lo que hace al punto que dos primaveras era un suntuosidad reservado para grandes empresas o proyectos con abultados presupuestos, hoy es accesible para empresas medianas e incluso para desarrolladores independientes.

Un gráfico cuidado por Ethan Mollick, profesor de la Universidad de Pensilvania, ilustra esta silenciosa revolución en la que el coste de usar la IA por millón de tokens se ha escaso significativamente en los últimos dos primaveras.

Caída desocupado en los costes de usar la IA

Los datos que ofrece Mollick son reveladores: el coste de utilizar modelos de IA de suspensión rendimiento ha descendido un impresionante 82% en solo dos primaveras. Esta monograma, que podría parecer exagerada en cualquier otro sector tecnológico, refleja lo rápido que la IA se ha ido democratizando, con tarifas de uso para empresas y desarrolladores independientes mucho más bajas.

Imagen: Ethan Mollick

Como señala Anirudh Kamath, desarrollador de Stagehand, "hace solo dos primaveras, procesar 1.500 millones de tokens habría costado unos 70.000 dólares con GPT-4". Hoy, Gemini en 2025 ofrece un rendimiento comparable por al punto que 150 dólares. Esta reducción de costes del 99,7% para modelos similares en rendimiento a GPT-4 está de alguna modo redefiniendo quién puede permitirse utilizar modelos de IA avanzados en cada vez más proyectos.

Precio por usar Gemini 2.0 Flash por millón de tokens

Crecimiento precios por millón de tokens en los modelos de OpenAI. Imagen: Nebuly

DeepSeek ha captado titulares por sus avances en el campo de la IA y su rendimiento por coste. Según Dario Amodei, CEO de Anthropic, DeepSeek opera con unos 50.000 chips de la vivientes Hopper, una capacidad que Amodei considera similar a la de las principales tecnológicas estadounidenses. Según su prospección, los avances de DeepSeek reflejan la reducción natural de costes en el sector, estimada en un 75% anual.

A pesar de ello, el descriptivo de Mollick muestra que estamos delante un engendro generalizado. Y es que modelos como el nuevo Gemini 2.5, con un gran rendimiento según el test GPQA (Universal Purpose Question Answering), son significativamente más económicos si los comparamos a lo que costaba GPT-4 en un principio por millón de tokens.

Lo mismo ocurre con el coste de Gemini 1.5 Flash frente al GPT-4 diferente de 2023, ya que según los datos ese coste se ha escaso en un 99,7%. Recordemos que GPT-4 salió con un coste de 60 dólares por millón de tokens de salida. 

Mollick sugiere en su prospección que "probablemente no merezca la pena sospechar a que esta tendencia termine pronto". Y es que la carrera por ofrecer modelos más potentes y económicos no muestra signos de desaceleración, con ejemplos como Claude, OpenAI y Google compitiendo ferozmente por posicionarse en esta nueva batalla de coste-rendimiento.

Esto supone para muchas empresas una oportunidad sin precedentes. Startups que antaño no podían permitirse integrar modelos avanzados en sus productos ahora pueden hacerlo con inversiones razonables. Lo mismo ocurre con las empresas medianas, que ahora pueden explorar casos de uso que antaño estaban fuera de su efecto presupuestario.

La verdadera revolución está en los nuevos casos de uso que puedan surgir gracias a esta decano accesibilidad. Aplicaciones que antaño eran económicamente inviables ahora podrían aparecer a desarrollarse con presupuestos modestos, lo que podría desencadenar en una nueva ola de innovación en sectores como la educación, la vitalidad, el comercio electrónico o los servicios profesionales.

Imagen de portada | Growtika

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