Anthropic y OpenAI bajan precios y el acceso a la IA queda en manos de terceros
Esta semana, comparar precios de los modelos de IA de primera línea se volvió sencillo: los dos laboratorios líderes los bajaron el mismo día y publicaron las cifras en sus sitios. Con el acceso pasó lo contrario, y ahora cuesta más evaluarlo. Quién puede probar un modelo antes de que salga y qué agente puede operar en un sitio web pasaron a ser decisiones de otras empresas y de los gobiernos, que avisan poco a los negocios que dependen de ellas.
Anthropic y OpenAI bajan el mismo día el precio de sus modelos más avanzados
El 22 de septiembre Anthropic lanzó Claude Opus 5.5, con precios por token (la unidad de texto que procesa el modelo) 20% más bajos que los de Opus 5. Según la empresa, en la mayoría de las tareas rinde al nivel de Claude Fable 5.1, su modelo más capaz. Ese mismo día OpenAI presentó GPT-6 Sol, que cuesta por token la mitad que el GPT-5.6 al que reemplaza, y sumó GPT-6 Luna, una versión más barata para tareas de alto volumen.
Las dos rebajas apuntan al segmento que la mayoría de las empresas contrata para el trabajo más exigente. Con precios de lista tan parejos, la diferencia está en el costo por tarea terminada: un modelo más barato que necesita un segundo intento sale más caro.
Fuente: InfoWorld
Amazon bloquea en Amazon.com a Muse, el agente de compras de Meta
El 20 de septiembre Amazon empezó a impedir que Muse, el asistente de IA de Meta que compra en nombre del usuario, cerrara compras en su tienda. Muse había salido en Estados Unidos menos de dos semanas antes. Según Amazon, la medida llegó después de que Meta se negara a retirar el agente, que navega el sitio sin identificarse.
Un agente llega solo hasta donde las tiendas lo dejan, y hoy esos acuerdos se negocian minorista por minorista. Una marca que vende en marketplaces (plataformas de venta de terceros) debería saber qué agentes llegan a sus publicaciones y quién pone las reglas.
Fuente: Bloomberg
La Casa Blanca le pide a OpenAI y Anthropic que demoren las pruebas de sus modelos en el Reino Unido
La Oficina del Director Nacional de Ciberseguridad de Estados Unidos les pidió a OpenAI y Anthropic que no entreguen sus modelos nuevos al UK AI Security Institute, el organismo público británico que los evalúa, hasta que termine una revisión de seguridad en Estados Unidos. Politico dio a conocer el pedido el 24 de septiembre y un funcionario británico se lo confirmó a Bloomberg.
Para las empresas que operan en Europa, los controles independientes sobre los nuevos modelos estadounidenses pueden llegar más tarde: recién después de que pasen por una revisión en Estados Unidos.
Fuente: The Next Web
Finlandia y Noruega encabezan un llamado para probar la IA más potente antes de que salga
Finlandia y Noruega presentaron el 21 de septiembre "A Call for Control of Frontier AI Models" (un llamado al control de los modelos de IA de frontera). Ya lo firmaron más de veinte países, entre ellos Alemania y Canadá, además de la Unión Europea. El documento pide pruebas obligatorias antes del lanzamiento, evaluadores independientes con acceso real a los modelos, intercambio de reportes de incidentes y, quizás, un organismo internacional de supervisión.
Estados Unidos y China, que desarrollan la mayoría de los modelos líderes, quedaron afuera, igual que el Reino Unido. Para las empresas que operan en Europa cambia poco: la Ley de IA de la Unión Europea ya obliga a quienes desarrollan los modelos más capaces a probarlos, incluidas pruebas de ataque simulado, y a reportar ante la Oficina de IA de la UE.
Fuente: Government of the Netherlands
Una de cada cinco empresas británicas contrata menos para puestos de entrada, según una encuesta de la Open University
La Open University encuestó a 1.500 líderes empresariales del Reino Unido y publicó los resultados en septiembre: el 19% redujo la contratación para puestos de entrada y, dentro de ese grupo, el 42% cita la adopción de IA entre los motivos.
Las primeras tareas que pasan a la IA son las rutinarias, justo las que servían para formar a los que recién entraban. Así, las empresas se quedan con menos formas de preparar a sus futuros gerentes.
Fuente: CNBC
La Corte Suprema de Brasil descubre en un escrito una instrucción oculta para la IA
El 25 de septiembre Cristiano Zanin, ministro del Supremo Tribunal Federal de Brasil, ordenó investigar un escrito que escondía una instrucción para la IA: buscaba que el sistema electrónico del tribunal aceptara un recurso de forma automática. La detectó una herramienta que desarrolló el propio equipo de sistemas del tribunal. La Orden de Abogados de Brasil evaluará si sanciona al abogado.
Es un caso de prompt injection (inyección de instrucciones): texto plantado en un documento para desviar a la IA que lo lee. Esta vez el ataque vino de adentro, de un abogado de la propia causa. Toda empresa que use IA para clasificar los documentos que recibe debería probar si es vulnerable a esta técnica.
Fuente: Agência Brasil
Antes de la próxima baja de precios, anotá qué modelos usan tus equipos, quién los probó antes del lanzamiento y a qué plataformas necesitan llegar tus agentes. El precio ya es la parte fácil de la elección. La próxima sorpresa probablemente venga por el lado del acceso: quién revisó el modelo y qué sitios lo dejan operar, dos cosas que definen actores con los que no tenés ningún contrato.
OpenAI y Anthropic bajan precios, salvo en sus modelos de US$10
Anthropic y OpenAI recortaron precios en la gama que sigue a sus modelos insignia de US$10, que mantuvieron su tarifa de lista: el ahorro llega solo a las empresas que pasan trabajo a modelos más baratos.
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.