Los precios de los tokens de IA caen a mínimos históricos por la guerra de precios entre modelos

Un indicador clave de los precios de la inteligencia artificial ha vuelto a marcar un mínimo histórico, en la última señal de que el coste de usar los grandes modelos de lenguaje se está desplomando en un mercado cada vez más competitivo. El LLM Token Expenditure Index, elaborado por la firma de inteligencia de mercado Silicon Data para seguir a diario el precio de referencia de un token de un modelo de lenguaje grande, cayó hasta 97 centavos el lunes, su lectura más baja desde que se creó a finales del año pasado y un descenso de más de la mitad respecto al máximo registrado a principios de este verano.

Una caída tan pronunciada tiene una doble lectura. Para los usuarios de chatbots como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic o Gemini de Google, implica pagar menos por ejecutar sus consultas. Pero para las propias compañías que operan estos modelos es una mala noticia: un índice de precios más bajo acostumbra a los consumidores a esperar tarifas reducidas, lo que erosiona el poder de fijación de precios de los proveedores.

Según explicó el martes Charles-Henry Monchau, director de inversiones de Syz Group, buena parte de la caída reciente responde al auge de modelos chinos de código abierto, como Kimi K3 de Moonshot, capaces de ofrecer precios más bajos que las alternativas de los grandes laboratorios de modelos de frontera. A ello se suma que OpenAI anunció a finales de julio recortes de precios para dos de sus modelos GPT-5.6, mientras que otros laboratorios han lanzado ofertas con capacidades de "precio dinámico", que permiten que las tarifas de acceso suban o bajen en función de la demanda. Todo ello añade presión a la baja sobre el precio de mercado de los tokens.

"Los laboratorios de modelos de frontera son los más directamente expuestos", escribió Monchau. "La deflación de los tokens comprime la línea de ingresos mientras los compromisos de cómputo permanecen fijos. La respuesta estratégica ya es visible: el foso competitivo debe desplazarse de la capacidad bruta del modelo -donde la brecha con los modelos de peso abierto ya se mide en meses- hacia la distribución, la memoria y el contexto", añadió. Monchau también señaló que la reducción de los costes de producción de un token en toda la industria ha contribuido a los precios más bajos reflejados en el índice.

El deterioro del índice llega en un momento delicado, ya que tanto OpenAI como Anthropic presentaron este verano solicitudes confidenciales de salida a bolsa ante los reguladores. La caída de los precios de los tokens podría añadir nueva presión sobre sus márgenes justo cuando ambas compañías evalúan cuándo, y si, dar el salto al mercado público.

El abaratamiento de los tokens también obliga a los inversores a replantearse sus previsiones sobre el retorno del capital invertido en la construcción de infraestructura de IA, en la que gigantes tecnológicos como Nvidia y Microsoft han volcado miles de millones de dólares para ampliar su capacidad. Según Steve Hou, jefe de investigación de Silicon Data, la reciente caída podría indicar que, entre los modelos de frontera y sus competidores más baratos, ya existe suficiente oferta como para "proporcionar capacidades suficientes para la mayoría de las tareas".

El propio mercado bursátil reflejó cierta inquietud el martes: los valores tecnológicos lideraron las caídas, con el Nasdaq Composite retrocediendo casi un 1% y el S&P 500 cediendo un 0,4%.

En conjunto, la noticia apunta a una fase de maduración -y de presión competitiva creciente- en el negocio de los modelos de lenguaje: lo que hasta hace poco era una carrera centrada en la capacidad bruta de los modelos empieza a convertirse, según los analistas citados, en una disputa por la distribución, la memoria y el contexto, a medida que el precio del token deja de ser una ventaja diferencial sostenible.