El precio de los tokens de IA cayó un 98% pero las facturas empresariales se triplicaron

Uber gastó todo su presupuesto de codificación de IA para 2026 en abril. Microsoft revocó sus licencias de código de nube para desarrolladores seis meses después de habilitarlas. Según se informa, una empresa acumuló una factura de crédito de 500 millones de dólares en un mes después de olvidarse de establecer límites de uso. Un empleado de Priceline le dijo a TechCrunch que una renovación regular del contrato de Cursor resultaba de cuatro a cinco veces más cara.

El patrón es el mismo en todas partes. El precio por token se ha desplomado, pero el impulso a los agentes autónomos de IA ha disparado los costos. Las empresas que se envolvieron en suscripciones de todo lo que puedas comer a principios de 2025 ahora están tratando de averiguar a dónde se fue el dinero y si ha habido algún retorno.

Paradoja en números

El rendimiento equivalente a GPT-4 ahora cuesta aproximadamente 0,40 dólares por millón de tokens, frente a los 20 dólares por millón de finales de 2022. Eso es una reducción del 98%. Sin embargo, las facturas de IA empresarial han aumentado aproximadamente un 320% según múltiples análisis de la industria. El presupuesto medio de IA empresarial aumentó de 1,2 millones de dólares al año en 2024 a 7 millones de dólares en 2026.

El culpable es el volumen. Las herramientas de IA agente lanzadas desde noviembre de 2025, incluidas Claude Opus 4.5 de Anthropic, GPT-5.1 de OpenAI y Gemini 3 Pro de Google, han aumentado el costo del token por tarea. Un flujo de trabajo lineal típico en 2023 cuesta alrededor de 0,04 dólares por interacción. Un sistema de agentes orquestado costará alrededor de 1,20 dólares en 2026, unas 30 veces más. Se informó que los ingenieros individuales de Microsoft gastaban entre 500 y 2000 dólares al mes en tokens antes de que se retiraran las licencias.

Nicolas Arcolano, jefe de investigación de la plataforma de gestión de ingeniería Jellyfish, dijo a TechCrunch que el gasto por desarrollador ha crecido casi 18,6 veces en nueve meses. Los ingenieros que utilizaron la mayor cantidad de tokens fueron casi el doble de productivos que los usuarios ligeros, pero gastaron 10 veces más tokens para llegar allí. "El hecho de que se paguen gastos extremos se reduce al valor comercial final del código enviado, que la mayoría de las empresas aún no pueden cuantificar.Dijo Arcolano.

Del tokenmaxing a las barreras de seguridad

"Hace seis meses, tuve una conversación con un cliente y todo fue: '¿Qué puede hacer? ¿Es lo suficientemente bueno?’”, dijo a TechCrunch Alexander Mbiriks, director empresarial de OpenAI.Ahora la conversación es: 'Estamos gastando mucho'. ¿Tienes visibilidad? ¿Tienes control de tokens?’”

El director ejecutivo de la Fundación FinOps, JR Storment, describe este cambio claramente. "En abril y mayo, comencé a escuchar de las empresas: 'Dios mío, hemos triplicado todo nuestro presupuesto simbólico para 2026 y solo estamos en abril'. Toda la conversación pasó de maximizar tokens y "ir rápido" a "necesitamos una barandilla, ¿cómo la regulamos?"’”

Chris Reed, director senior de finanzas de TI de Priceline, lo compara con la era de la facturación de las telecomunicaciones. "Es como la epidemia de crack y cocaína. Te dejaron probarlo para dominarlo y ahora estás concentrado en ello."La compañía ha comenzado a imponer límites de tokens a ciertos grupos. Reid dijo que ya está viendo discrepancias entre el uso informado por los proveedores y los datos internos de Priceline.

Fundación Tokenómica

Es en este contexto que la Fundación Linux reveló esta semana planes para la Fundación Tokenomics, un nuevo organismo de estándares destinado a llevar la misma disciplina de gasto de los tokens de IA al gasto en la nube de FinOps.

La fundación "planea desarrollar una definición estándar demezcla de tokens,"Estándares abiertos para el uso y facturación de tokens de IA, y nuevas métricas que incluyen costo por inteligencia y token por vatio. Está previsto un lanzamiento oficial para julio. Nishant Gupta, director de disponibilidad de Salesforce, dijo en un comunicado que "la economía de tokens es fundamentalmente más abstracta y opaca que cualquier cosa que hayamos gestionado a esta escala".

El desafío es enorme. "El problema de los datos de cientos de millones de filas al mes, que rastrea los costos de la nube."Dijo la tormenta".El seguimiento del gasto de tokens es un problema de datos de billones de filas al mes."

Los mercados se construyen en torno a problemas

Las empresas emergentes y los proveedores establecidos están luchando por llenar el vacío. Pay-I rastrea y la IA optimiza el gasto. Pagado permite a los desarrolladores facturar en función del valor real en lugar de las cuotas de membresía. Jellyfish, Waydev y Faros brindan monitoreo de agentes para demostrar el retorno de la inversión de las herramientas de desarrollo de IA. Ramp AI ha pasado a la gestión de costes. Datadog y New Relic agregaron observabilidad a nivel de token.

El enrutamiento de modelos surgió como la principal palanca de costos. Factory, una startup empresarial de codificación de IA, lanzó esta semana un modelo de enrutador que elige automáticamente el modelo más barato y adecuado para cada tarea. Frontier Labs ya lo está haciendo internamente, afirma Vitaly Gordon, director ejecutivo de Pharos AI. "Informes financieros de cuánto gasta en Anthropic, incluso si dice Opus Model, parte del gasto será en Sonnet o Haiku, porque son lo suficientemente inteligentes como para hacerlo.”, dijo.

Goldman Sachs proyecta que el uso global de tokens aumentará 24 veces para 2030. Las empresas que ya tienen un presupuesto excesivo necesitan soluciones ahora, y aún faltan meses para la primera entrega de la Fundación Tokenomics. Como dice Gordon: "Quizás hayamos construido una máquina de vapor, pero aún no hemos puesto en marcha la línea de montaje."