¿Cuánto te va a costar la IA este mes?

Se cuentan por separado los tokens que entran y los que salen, y cada grupo se multiplica por su propio precio por millón. La fórmula es: millones de entrada × precio de entrada, más millones de salida × precio de salida. No es un precio único por llamada, y por eso dos aplicaciones con el mismo número de llamadas pueden tener facturas muy distintas.

Porque generar es más caro que leer. La entrada se procesa de una sola vez en paralelo, mientras que la salida se produce token por token, y cada uno exige una pasada completa por el modelo. En la práctica la salida se cobra alrededor de cinco veces la entrada, así que recortar respuestas largas baja la factura mucho más rápido que recortar el prompt.

Como referencia gruesa, un token equivale a unos cuatro caracteres en inglés y a algo menos en español, donde una palabra suele costar más de un token. Cada modelo usa su propio tokenizador, así que el número exacto varía y no conviene apoyar un presupuesto ajustado en una estimación por caracteres: la mayoría de los proveedores ofrece un endpoint para contar tokens de verdad.

A partir de la segunda llamada que comparta el mismo prefijo. Escribir la caché cuesta 1,25 veces el precio normal de entrada y leerla cuesta 0,10, así que la primera llamada sale más cara y la segunda ya empieza a devolver. Con un prompt fijo grande y muchas llamadas repetidas, el ahorro sobre esa porción se acerca al 90%.

La que no cambia entre llamadas y está al principio: instrucciones del sistema, definiciones de herramientas y documentos de referencia. La caché es una coincidencia de prefijo, así que cualquier byte que cambie temprano invalida todo lo que viene después. Una fecha o un identificador metido en el encabezado del prompt basta para tirar abajo el ahorro completo.

Sólo si sostenés volumen alto y constante. La cuenta es dividir el costo de la GPU por hora entre los tokens que realmente servís en esa hora, y eso depende del batch: cuántos pedidos podés atender en paralelo. Con un batch chico, el costo por millón de tokens propio suele quedar por encima del precio de la API, y a eso todavía hay que sumarle ingeniería, monitoreo y guardias.

Exactamente lo mismo que si estuvieran a full: se cobra por hora encendida, no por trabajo hecho. Es la fuga más común de un presupuesto de inferencia, y en cargas con picos irregulares el tiempo ocioso puede pasar la mitad del gasto. Apagar o liberar la instancia en los huecos suele ahorrar más que cualquier optimización del modelo.

Es capacidad sobrante que el proveedor vende más barata a cambio de poder cortártela sin aviso. Los descuentos suelen ir del 50% al 80% sobre el precio on-demand. Sirve para entrenamiento y trabajos por lotes que toleran reiniciarse desde un checkpoint; para inferencia de cara al usuario, la interrupción cuesta más que el ahorro.

Se suman cuatro rubros: vCPU y RAM, que son el cómputo y se llevan el grueso; almacenamiento SSD por GB, que suele ser marginal; y tráfico de salida, que es el que más sorprende. Los precios de referencia de este hub son promedios on-demand: reservar la instancia por uno a tres años recorta habitualmente entre un 30% y un 60%.

Porque los precios de los modelos de IA cambian y los modelos se discontinúan más rápido que cualquier página. La lista precargada son los precios de la API de Anthropic con su fecha de verificación; para cualquier otro proveedor, o si el tuyo cambió, elegí "Otro modelo" y cargá los dos números a mano. El hub prefiere pedirte el dato antes que inventarlo.

No necesariamente. Un modelo chico suele necesitar prompts más largos, más reintentos y más pasos para llegar al mismo resultado, y cada uno de esos pasos vuelve a pagar entrada y salida. Antes de bajar de gama, medí el costo de la tarea completa y no el precio por millón de tokens.

No. Son precios de lista en dólares, sin impuestos ni percepciones. Si pagás desde Argentina con tarjeta, sumale los recargos que correspondan a tu situación fiscal; si la empresa factura al exterior, el tratamiento es otro. Consultá con tu contador antes de armar el presupuesto final.