Calculadora de costes de APIs de IA

Precios orientativos por millón de tokens (2026)

⚠️ Precios orientativos en USD y sujetos a cambio: los laboratorios los actualizan con frecuencia (y suelen bajar). Verifica siempre en las páginas oficiales de Anthropic, OpenAI y Google antes de presupuestar un proyecto. El cacheo de prompts y los descuentos por lotes pueden reducir la factura hasta un 90%.

3 trucos para pagar menos por la API

1. Usa el modelo pequeño por defecto. El 80% de las tareas no necesitan el modelo grande: enruta a Haiku y escala a Sonnet u Opus solo cuando haga falta.
2. Activa el prompt caching. Si repites el mismo contexto (instrucciones, documentos), el cacheo reduce el coste de esos tokens hasta 10 veces.
3. Procesa por lotes. Las APIs de batch ofrecen ~50% de descuento para todo lo que no necesite respuesta inmediata.

¿No sabes todavía qué modelo poner en esta calculadora? Responde 5 preguntas en nuestro selector de modelo de Claude y descubre si te conviene Haiku, Sonnet u Opus antes de hacer números.

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Este coste es solo una parte de la ecuación: nuestra calculadora de ahorro de tiempo te dice cuántas horas y cuánto dinero te ahorra automatizar tareas con IA, para que compares gasto contra ahorro real.

Qué es exactamente un token y por qué se factura así

Las APIs de IA no cobran por pregunta ni por minuto: cobran por token. Un token es la unidad en la que el modelo trocea el texto, y no coincide con la palabra. En español, la regla de bolsillo es que un token viene a ser unos cuatro caracteres, así que una palabra media son 1,3-1,5 tokens y un folio escrito ronda los 600-800. Las palabras poco frecuentes, los nombres propios y el código se trocean en más pedazos que el texto corriente, y por eso una misma cantidad de caracteres de código sale más cara que la misma cantidad de prosa.

La segunda cosa que sorprende a todo el mundo es que la entrada y la salida no cuestan lo mismo. Generar texto es computacionalmente mucho más caro que leerlo, y esa diferencia se traslada a la factura: en las tablas de precios la salida cuesta habitualmente entre tres y cinco veces más que la entrada. La consecuencia práctica es contraintuitiva: pegarle al modelo un documento largo suele ser barato; pedirle que escriba largo, no. Si tu caso de uso consiste en resumir, clasificar o extraer datos de documentos, tu factura será mucho más baja de lo que sugiere el volumen de texto que manejas.

Los costes que la calculadora no ve

Una estimación por tokens es un buen punto de partida, pero hay tres cosas que se escapan y que en producción pesan.

El contexto se reenvía entero en cada turno. En una conversación, la API no recuerda nada por su cuenta: tu aplicación vuelve a mandar todo el historial en cada llamada. Eso significa que el coste de una conversación no crece de forma lineal, sino cuadrática. Una charla de veinte turnos no cuesta veinte veces el primer turno, sino bastante más. Es el motivo número uno de facturas inesperadas, y también la razón de que el prompt caching mencionado arriba tenga tanto impacto: cachea justo esa parte que se repite.

Los reintentos cuentan. Cada llamada fallida por formato incorrecto, cada validación que obliga a repetir y cada vez que el modelo se sale del esquema que esperabas es una llamada facturada. En un sistema mal ajustado, los reintentos pueden ser el 20-30% del gasto. Ajustar el prompt para que acierte a la primera es una optimización de coste tanto como de calidad.

Los modelos de razonamiento generan tokens que no ves. Los modos de razonamiento extendido producen un bloque interno de pensamiento antes de la respuesta final, y ese bloque se factura como salida aunque no aparezca en pantalla. Puede multiplicar el coste de una petición por varias veces. Úsalos donde el razonamiento aporta algo real, no por defecto.

¿API o suscripción? La cuenta que casi nadie hace

Antes de presupuestar una integración conviene comprobar si de verdad necesitas la API. Una suscripción mensual de las de tarifa plana cubre el uso interactivo de una persona sin límite práctico y sin riesgo de sorpresa en la factura. La API tiene sentido cuando pasa una de tres cosas: el volumen supera lo que una persona puede consumir a mano, necesitas que el proceso se ejecute sin que nadie esté delante, o quieres integrar el modelo dentro de tu propio producto.

El error habitual es contratar API para usarla como si fuera un chat. Si vas a escribir tú los prompts uno a uno, el chat es más barato y más cómodo. Si vas a procesar mil documentos de madrugada, la API es la única opción. Y si estás entre las dos, empieza por el chat, mide cuántas veces al día repites la misma operación y da el salto cuando el número lo justifique. La calculadora de ahorro de tiempo ayuda a ponerle cifras al otro lado de la balanza.

Cómo usar bien esta estimación

Toma el resultado como una horquilla, no como un presupuesto cerrado, y aplícale margen: en nuestra experiencia, multiplicar por 1,5 la estimación inicial se acerca bastante más a la factura real de un primer mes, porque los primeros días siempre incluyen pruebas, reintentos y prompts que aún no están afinados. Una vez el sistema se estabiliza, el consumo real suele caer por debajo de la estimación.

Y sobre todo, verifica los precios en la fuente antes de comprometer un presupuesto. Los importes de la tabla son orientativos y el sector los revisa con frecuencia, casi siempre a la baja. Si aún no tienes claro qué modelo poner en la calculadora, el selector de modelo lo resuelve en unas pocas preguntas, la tabla de modelos de IA recoge la comparación completa y la comparativa entre Claude, ChatGPT y Gemini entra en las diferencias de capacidad que justifican pagar más.