Hasta hace poco, para una pyme utilizar inteligencia artificial era relativamente sencillo desde el punto de vista económico. Se contrataba una licencia de ChatGPT, Claude, Gemini o alguna aplicación que incorporaba IA y se pagaba una cantidad mensual más o menos conocida.
El problema aparece cuando la inteligencia artificial deja de ser una herramienta utilizada ocasionalmente por un empleado y empieza a integrarse realmente en los procesos de la empresa.
Un chatbot que atiende clientes, un sistema que analiza documentos, un agente que busca información comercial, una aplicación que responde correos automáticamente o un proceso que revisa miles de facturas ya no consumen simplemente una “licencia de IA”. Consumen tokens.
Y entender cuánto cuestan esos tokens empieza a ser tan importante como saber cuánto cuesta una hora de trabajo, una campaña en Google Ads o almacenar información en la nube.
A medida que aumenta el uso empresarial de estas tecnologías, el coste de la IA generativa deja de ser una cuestión puramente técnica y pasa a formar parte de la gestión económica del negocio.
Los grandes modelos de lenguaje no leen exactamente palabras. Dividen la información que reciben y generan en pequeñas unidades denominadas tokens.
Una palabra puede equivaler a uno o varios tokens y cualquier interacción con un modelo implica normalmente dos grandes grupos:
Cuando una empresa trabaja mediante API, la factura se construye fundamentalmente alrededor de estas unidades.
Google, por ejemplo, especifica que la facturación de Gemini tiene en cuenta los tokens de entrada, salida y caché, además del almacenamiento de los tokens almacenados en caché.
Por tanto, para entender el coste de un proceso empresarial con IA ya no basta con preguntar “¿cuánto cuesta GPT?” o “¿cuánto cuesta Claude?”.
La pregunta correcta es:
¿Cuánto cuesta ejecutar este proceso concreto con este modelo concreto?
Esta diferencia puede parecer menor hasta que la IA empieza a utilizarse a escala.
La adopción corporativa de la inteligencia artificial generativa ha encendido las alarmas financieras tras destaparse el caso de una gran compañía que acumuló, de forma accidental, una factura de 500 millones de dólares en un solo mes.
El desastre financiero ocurrió al habilitar la plataforma Claude de Anthropic para miles de empleados sin configurar límites de uso ni topes de gasto en las licencias.
El uso masivo de herramientas avanzadas —como los agentes autónomos de programación— disparó exponencialmente el consumo invisible de tokens. Este episodio evidencia los severos riesgos del tokenmaxxing y demuestra que, al saltar de la tarifa plana tradicional al pago por uso computacional, la falta de control presupuestario puede transformar una herramienta de productividad en una devastadora carga económica para las empresas.
Supongamos un proceso que necesita aproximadamente 15.000 tokens de entrada para analizar información y genera una respuesta de 2.000 tokens.
Con las tarifas estándar actuales de OpenAI, GPT-5.6 Sol cuesta 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de salida. GPT-5.6 Luna, diseñado para cargas de trabajo mucho más económicas, cuesta 0,20 y 1,20 dólares respectivamente.
En este ejemplo simplificado:
Una diferencia aparentemente irrelevante mientras hacemos una prueba.
Pero si esa operación se ejecuta 10.000 veces al mes, hablamos de aproximadamente 1.350 dólares frente a 54 dólares mensuales.
Y si la empresa escala el proceso a cientos de miles o millones de operaciones, la elección del modelo pasa directamente a la cuenta de resultados.
Evidentemente, esto no significa que ambos modelos vayan a proporcionar exactamente el mismo resultado. Precisamente ahí está la decisión empresarial: utilizar el modelo más barato que sea suficientemente bueno para cada tarea y reservar los modelos más potentes para los procesos que realmente los necesiten.
Durante estos primeros años de adopción de inteligencia artificial muchas empresas han seguido una lógica comprensible: si un modelo es considerado el más potente, utilicémoslo.
Pero sería parecido a utilizar al empleado más cualificado y caro de una empresa para realizar absolutamente todas las tareas.
Una pyme puede necesitar un modelo de máxima capacidad para interpretar un contrato complejo, elaborar una propuesta estratégica o resolver una incidencia excepcional.
Pero probablemente no necesita esa misma capacidad para clasificar un email, traducir una descripción de producto, identificar el idioma de una consulta o extraer cinco campos de una factura.
La arquitectura eficiente de IA será cada vez más multimodelo:
La propia gama actual de OpenAI ilustra esa estrategia: Sol, Terra y Luna tienen tarifas muy diferentes precisamente porque existen diferentes niveles de capacidad, velocidad y coste.
Anthropic sigue una lógica similar con familias como Haiku, Sonnet y Opus; Claude Sonnet 5, por ejemplo, cuesta actualmente 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares de salida.
La pregunta deja entonces de ser “¿qué modelo utilizamos?” y pasa a ser:
“¿Qué modelo utilizamos para cada cosa?”
La cuestión se vuelve especialmente relevante con la llegada de la IA agéntica.
Cuando una persona hace una pregunta a un chatbot puede producirse una única interacción con el modelo.
Un agente, en cambio, puede necesitar planificar una tarea, consultar una base de datos, analizar el resultado, realizar una búsqueda, volver a razonar, utilizar otra herramienta, comprobar su trabajo y generar finalmente una respuesta.
Para el usuario sigue siendo una única petición.
Para la infraestructura pueden haber sido diez, veinte o más llamadas diferentes.
Además, algunas herramientas tienen costes adicionales. En la API de OpenAI, por ejemplo, determinadas búsquedas web y llamadas a herramientas tienen precios propios, además de los tokens que procesa el modelo.
Por eso, una automatización que parece extraordinariamente barata durante una prueba con diez operaciones puede comportarse de forma completamente diferente cuando ejecuta 50.000 tareas mensuales.
Antes de automatizar a escala habría que conocer su coste unitario.
Hay otra dificultad que hace todavía más interesante este análisis: comparar únicamente las tarifas publicadas por los proveedores tampoco es suficiente.
Anthropic advierte, por ejemplo, que sus modelos Claude 4.7 y posteriores utilizan un nuevo tokenizador que produce aproximadamente un 30 % más de tokens para el mismo texto que generaciones anteriores.
Esto significa que un modelo puede reducir su precio por millón de tokens y, sin embargo, que el coste real de procesar el mismo documento no disminuya en la misma proporción.
Por tanto, la comparación correcta no debería ser:
Precio por millón de tokens.
Debería ser:
Coste por tarea correctamente resuelta.
Esa diferencia es fundamental.
Un modelo que cuesta el doble por token pero resuelve una tarea correctamente a la primera puede resultar más barato que otro que necesita tres intentos, respuestas más largas o constantes verificaciones.
Antes de desplegar masivamente inteligencia artificial, una empresa debería empezar a disponer de algo parecido a una pequeña contabilidad de IA.
Para cada proceso sería conveniente conocer:
A partir de ahí se obtiene una métrica mucho más interesante que el simple coste del token:
Este concepto cambia el enfoque.
Ya no se trata únicamente de reducir el número de tokens, sino de determinar cuánto cuesta obtener un resultado empresarial válido.
Y entonces empiezan a aparecer oportunidades de optimización: reducir contextos innecesariamente largos, limitar respuestas, utilizar caché, evitar enviar repetidamente los mismos documentos o dirigir automáticamente las tareas sencillas hacia modelos más económicos.
AWS incluye precisamente la reducción de la longitud de los prompts, el control de la longitud de las respuestas y el prompt caching entre sus recomendaciones específicas para optimizar los costes de IA generativa.
Aquí aparece una nueva necesidad para las empresas.
Hasta ahora, muchas consultorías de inteligencia artificial se han centrado en identificar herramientas y oportunidades de automatización.
La siguiente fase será probablemente diferente: medir y optimizar económicamente la IA que ya se está utilizando.
Una auditoría de este tipo podría:
No se trata simplemente de gastar menos.
En determinados procesos puede incluso ser recomendable utilizar un modelo más caro si mejora suficientemente el resultado.
Se trata de conocer la relación entre:
capacidad + calidad + consumo + coste + resultado empresarial.
Durante la primera etapa de la inteligencia artificial generativa, las empresas se preguntaban qué podía hacer la IA.
Después empezaron a preguntarse qué modelo era mejor.
La siguiente pregunta será inevitablemente económica:
¿Cuánto me cuesta realmente cada cosa que hago con IA?
Para una pyme que utiliza ocasionalmente un chatbot, probablemente la respuesta todavía no sea demasiado importante.
Para una empresa que empieza a integrar agentes, APIs y automatizaciones en ventas, marketing, administración, atención al cliente o gestión documental, será una cuestión esencial.
Porque cuando la inteligencia artificial se convierte en infraestructura, cada token acaba formando parte del coste de producción.
Y en ese escenario, saber cuántos tokens consume una empresa, por qué los consume y si podría obtener el mismo resultado utilizando menos recursos dejará de ser una curiosidad técnica.
Será gestión empresarial.
Este artículo ha sido elaborado por el equipo de NeuraTrade Labs, consultora de inteligencia artificial aplicada para pymes y proveedor tecnológico homologado de TIC Negocios de la Cámara de Comercio de Madrid. Ayudan a las empresas a identificar, implantar y optimizar soluciones de IA, analizando no solo qué tecnología utilizar, sino también su coste real, escalabilidad y retorno económico.
En TIC Negocios, el portal tecnológico de la Cámara de Comercio de Madrid, seguimos acercando a las empresas tendencias, soluciones, recursos y casos prácticos que ayudan a entender cómo aplicar la tecnología al negocio de forma útil y sostenible. A través de nuestro portal también puedes consultar tendencias, acceder a guías y recursos y conocer nuestro ecosistema de proveedores tecnológicos homologados especializados en acompañar a las organizaciones en sus procesos de digitalización e innovación.
(No hay valoraciones)
Cargando...Consejos prácticos para mantener segura tu información y tu negocio
Guía online para adentrarse en la ciberseguridad
¿Eres un proveedor de soluciones TIC y quieres aparecer en este portal?
¿Eres una empresa y no encuentras lo que estás buscando?
Recibe, cada dos semanas, todas las novedades sobre las tecnologías de la información para empresas.
El Responsable del tratamiento de tus datos es la Cámara Oficial de Comercio, Industria y Servicios de Madrid (Q2873001H), que tratará los datos con la finalidad de gestionar tu suscripción y mantenerte informado de productos y servicios de esta Corporación. La legitimación para el tratamiento es el propio consentimiento del usuario y interés legítimo de la Cámara. No se cederán los datos personales a terceros, salvo obligación legal o indicación expresa. Puede ejercer los derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición, así como el ejercicio de otros derechos, remitiendo un correo electrónico a dpd@camaramadrid.com. Puedes consultar información adicional y detallada sobre la política de privacidad.
Plaza de la Independencia 1, 28001
Madrid
Atención telefónica:
91 538 35 00
Lunes a Jueves: De 8:00 a 17:00
Viernes: De 8:00 a 14:00
Atención online:
ticnegocios@camaramadrid.es
