La guerra de precios entre OpenAI y Anthropic por el cliente corporativo ya se refleja en las facturas. Desde la primavera, el coste de utilizar modelos de inteligencia artificial se ha reducido casi a la mitad, según los índices que elaboran Silicon Data y Ramp. Los laboratorios lanzan modelos más baratos y las empresas, escarmentadas por los sobrecostes, reparten su gasto entre varios proveedores.

De los presupuestos agotados al abaratamiento

El punto de partida fue un primer trimestre de facturas desbordadas. En abril, Uber limitó el uso de la IA tras agotar en cuatro meses el presupuesto de todo el año: unos 5.000 ingenieros llegaron a gastar hasta 2.000 dólares mensuales por persona en tókenes de Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic. La compañía fijó topes por empleado y admitió que el gasto no se justificaba si los costes operativos escalaban sin control. Meta, Cisco y Walmart también establecieron límites.

Medio año después, el escenario es distinto. El índice de Silicon Data sobre el gasto en tókenes de modelos de lenguaje marcó su máximo de 2,07 dólares a finales de mayo, bajó de un dólar por primera vez en septiembre y cerró octubre en 0,92 dólares, un 56% menos que en mayo. Ramp, que calcula lo que pagan las empresas estadounidenses, registró 0,64 dólares por millón de tókenes en la semana del 11 de octubre, un 48% menos que su máximo de 1,22 dólares de finales de febrero.

Ara Kharazian, economista jefe de Ramp, sostiene que la IA se abarata en todos los segmentos: modelos avanzados, estándar y ligeros. Añade que las empresas son cada vez más sensibles al precio y que, conforme profundicen en la adopción, será más probable que usen mecanismos de control del gasto que restrinjan los modelos más caros.

Modelos baratos para competir con los abiertos

Detrás del abaratamiento hay dos movimientos simultáneos. Los grandes laboratorios lanzan versiones con tarifas mucho más bajas y, a la vez, sus clientes han comprobado que muchas tareas no requieren los modelos de frontera más avanzados. Algunas empresas combinan incluso proveedores distintos. La presión de los laboratorios chinos, que apuestan por modelos de pesos abiertos que cualquiera puede descargar y ejecutar en su propia infraestructura a precios muy ajustados, ha empujado a las compañías estadounidenses a cambiar de estrategia.

  • OpenAI lanzó este verano la gama GPT-5.6 (Sol, Terra y Luna), que algunos analistas consideran el punto de inflexión de la bajada de precios. La semana pasada presentó GPT-6.1 Terra, pensado para tareas de oficina, a un dólar por millón de tókenes de entrada y cinco de salida, la mitad que GPT-6.1 Sol.
  • Anthropic presentó en octubre Haiku 5.5, con tarifas de 0,10 y 0,50 dólares, un 75% más barato de media que su antecesor. Entre este modelo y el más caro de la casa, Fable 5.5, hay una diferencia del 9.900%.

El techo de gasto de los modelos más caros

Los datos de Ramp indican que las empresas no están dispuestas a pagar cualquier precio por el máximo rendimiento. Un mes después de su relanzamiento, tras haber sido suspendido por el Gobierno de EEUU, Fable 5 suponía solo el 6% de los tókenes comprados a Anthropic y el 11,4% del gasto en sus modelos. En OpenAI, GPT-5.6 Sol concentraba el 25% de los tókenes y el 23% del gasto.

«Con Fable 5, hemos encontrado un nuevo límite superior en cuanto a la inversión que las empresas están dispuestas a realizar en IA», señala el analista de Ramp, que recuerda que los modelos de código abierto están a tan solo unos meses de distancia.

Un liderazgo empresarial que se reparte

Anthropic llegó a 2026 como referente de la IA empresarial, pero la demanda de Claude Code provocó caídas del servicio y saturación de su capacidad de cómputo en primavera. OpenAI aprovechó el hueco. Según un informe de OpenRouter, que da acceso a distintos modelos, el gasto de unas 120.000 empresas analizadas en septiembre se repartió de forma bastante equilibrada entre ambas, cuando a comienzos de año Anthropic lideraba con claridad.

Ramp, que mide el gasto de más de 80.000 compañías en EEUU, observó a mediados de septiembre que las empresas gastaban más en OpenAI que en Anthropic por primera vez desde diciembre del año anterior, aunque Anthropic recuperó el primer puesto por poco margen esa misma semana. Entre los ejemplos de migración, Retool calcula un ahorro del 20% al pasar de Anthropic a OpenAI, y Rippling ha pasado de asignar a Anthropic el 57% de su trabajo de programación y a OpenAI el 16% en mayo, a un 18% y un 52%, respectivamente. Ambos laboratorios tienen además en el horizonte su salto a Bolsa.

Qué significa para las empresas

Análisis de El Noticiario: la factura de la IA deja de ser un coste fijo ligado a un único proveedor y pasa a gestionarse como cualquier otro suministro, con comparación de tarifas, topes por usuario y asignación de cada tarea al modelo más barato que la resuelva. Para los directores financieros, esto abre margen para ampliar el uso sin disparar el gasto. Para los laboratorios, supone una presión sobre los ingresos por cliente justo cuando preparan su salida a Bolsa.

También plantea un dilema estratégico: si los modelos más caros apenas captan gasto y los abiertos se acercan a su nivel, la ventaja competitiva dependerá de demostrar un rendimiento claramente superior o de ofrecer precios más ajustados. A corto plazo, el principal beneficiado es el cliente corporativo, que gana poder de negociación.