OpenAI y Anthropic bajan precios, salvo en sus modelos de US$10
El 22 de septiembre Anthropic lanzó Claude Opus 5.5 con precios 20% más bajos que los del modelo al que reemplaza, y a las pocas horas OpenAI presentó GPT-6 Sol a la mitad del precio de su antecesor. La prensa habló de guerra de precios, y la hay, pero un escalón por debajo del modelo insignia de cada laboratorio. Claude Fable 5.1 y GPT-6 Astra, los modelos más caros de cada uno, mantuvieron su tarifa de lista. Los descuentos alcanzan solo al trabajo que una empresa saca de esa tarifa máxima, y los datos de gasto de Estados Unidos muestran que los compradores ya venían mudando trabajo a modelos más baratos.
La guerra de precios se libra un escalón más abajo
La defensa más sólida de la tesis de la guerra de precios viene de Ara Kharazian, el economista que tiene a cargo los datos de gasto de Ramp, una empresa estadounidense de tarjetas corporativas. Según le dijo a Fortune el 23 de septiembre, los laboratorios pelean en dos frentes: modelos más baratos, hacia los que se están volcando las empresas, y recortes lisos y llanos en los más caros. De ahí un comprador puede sacar una conclusión cómoda: la IA barata va a llegar sola, sin que nadie tenga que decidir nada.
Los recortes que sostienen esa lectura son reales. Los modelos se cobran por millón de tokens (fragmentos de texto: un token equivale más o menos a tres cuartos de palabra), con tarifas separadas para lo que se le manda al modelo (entrada) y lo que el modelo devuelve (salida). Según la lista de precios de Anthropic, Opus 5.5 cuesta US$4 de entrada y US$20 de salida. GPT-6 Sol cuesta US$2 y US$10, la mitad que GPT-5.6 Sol, y OpenAI le aseguró a VentureBeat el 22 de septiembre que las nuevas tarifas son permanentes. La compañía atribuye la baja a mejoras en el caching (reutilizar texto que el modelo ya procesó) y a un costo más bajo de correr el modelo. El ahorro se sostiene en el uso real: en pruebas publicadas la semana del lanzamiento, Artificial Analysis, una firma independiente que evalúa modelos, midió que el costo por tarea de Sol es 47% menor que el de su antecesor. El Newsletter de esta semana, Anthropic y OpenAI bajan precios y el acceso a la IA queda en manos de terceros, describió el precio como la parte fácil de la elección. Lo difícil es saber a qué parte del trabajo de cada empresa llegan las nuevas tarifas.
Los compradores ya venían bajando de categoría
El AI Index de septiembre de Ramp, publicado el 9 de septiembre según Fortune, se arma con el gasto de las empresas estadounidenses que usan su plataforma. El índice ubica el precio efectivo que esas empresas pagaron por millón de tokens 41% por debajo del pico de marzo. Kharazian atribuye la caída a una mezcla de dos cosas: recortes de los laboratorios y clientes que se pasaron a modelos más baratos y más simples. Ramp agrupa a Opus, Sol y Fable en la gama alta, cuya participación en los tokens cayó a 45%, desde un pico de 53% en agosto. Según Ramp, las empresas están fijando modelos por defecto para toda la organización, que derivan el trabajo rutinario a los modelos estándar: el grupo más barato, un escalón más abajo.
Los datos tienen límites. La muestra de Ramp abarca solo empresas de Estados Unidos y no distingue cuánto del 41% vino de precios más bajos y cuánto del cambio de modelo. Además, OpenAI explica su recorte por el abaratamiento de servir el modelo, sin mencionar el comportamiento de los clientes. Lo que sí muestran los datos es que los compradores ya venían sacando trabajo de la gama alta en el mes previo a los recortes del 22 de septiembre.
Los modelos insignia mantuvieron su tarifa
Claude Fable 5.1, disponible para todos desde el 1 de septiembre, y GPT-6 Astra, lanzado dos días después, siguen costando US$10 por millón de tokens de entrada y US$50 por millón de salida. Fortune describe a Sol como un derivado de Astra. Anthropic sí tocó un precio de su modelo insignia: Fable 5.1 salió el 1 de septiembre con lecturas de caché 75% más baratas que las de su antecesor, a US$0,25 por millón de tokens, según VentureBeat. Ese descuento solo beneficia a los equipos cuyo software está armado para reutilizar el mismo texto entre pedidos.
Anthropic sostiene que Opus 5.5 rinde al nivel de Fable en la mayoría de las tareas. Es la palabra del proveedor: todavía no se publicó ninguna prueba independiente que lo respalde. Si se confirma, una empresa que pase trabajo de Fable a Opus 5.5 paga 60% menos por cada token de salida. El laboratorio publicó la opción más barata; el ahorro queda solo para los clientes que la adoptan. Hace tres semanas, en Meta y OpenAI empezaron a cobrar la IA según quién sos, sostuvimos que el precio de lista había dejado de ser el precio. Esta semana muestra el mismo patrón desde el lado de quien compra: cada descuento viene atado a algo que el comprador tiene que hacer.
Dejá por escrito el modelo por defecto
Hay dos grupos con motivos para preocuparse. El primero: los equipos de finanzas que toman los recortes de los proveedores como su plan de costos de IA, cuando esos recortes solo alcanzan al trabajo que ya corre sobre los modelos rebajados. El segundo: las empresas cuyos equipos mandan cada tarea al modelo insignia por costumbre. A precios de lista, un token de salida de GPT-6 Astra cuesta cinco veces lo que uno de GPT-6 Sol, y uno de Fable 5.1, dos veces y media lo que uno de Opus 5.5.
Poné la elección por escrito. Ordená el trabajo de IA en tres o cuatro tipos de tarea, definí un modelo por defecto para cada uno y reservá el insignia para el trabajo en el que un error sale caro: contratos, código que va a producción, todo lo que un cliente ve sin revisión previa. Después medí el costo por tarea terminada sobre 50 tareas reales de cada tipo, reintentos incluidos, porque un modelo más barato que necesita un segundo intento puede terminar saliendo más caro. Repetí la prueba después de cada cambio de tarifa. Según sus notas de lanzamiento, OpenAI tocó sus tarifas el 30 de julio, el 21 de agosto y el 22 de septiembre.
El modelo por defecto define la factura
Los laboratorios compiten fuerte en los modelos que están justo debajo de los mejores, y la tarifa de lista de los modelos insignia no se movió desde que salieron, este mismo mes. Para el comprador, eso parte el ahorro en dos. La parte que reparten los proveedores llega sola, pero alcanza únicamente al trabajo que ya corre sobre los modelos más baratos. La otra depende de una decisión que la mayoría de las empresas nunca puso por escrito: qué modelo hace qué trabajo. Los datos de Ramp indican que muchas empresas de Estados Unidos ya empezaron a tomarla. La que no lo haga va a seguir pagando US$50 por millón de tokens de salida por un trabajo que los mismos laboratorios hoy venden a entre US$10 y US$20, y ninguna guerra de precios le va a cambiar ese número.