OpenAI considera recortar precios de tokens mientras los costos de IA se disparan 10 veces

El cambio de la industria de IA de los subsidios de tarifa plana a la facturación por tokens ha terminado con OpenAI preparándose para reducir precios, reconfigurando la economía del mercado de IA generativa de $200 mil millones.

OpenAI está considerando recortes drásticos en los precios de tokens mientras busca ganar clientes empresariales de Anthropic, un movimiento que comprimiría los márgenes en ambos laboratorios de IA que ya pierden miles de millones de dólares al año.

"Los costos de uso de IA se han convertido en un gran problema", dijo Sam Altman, CEO de OpenAI, en un evento reciente, añadiendo que la compañía "ayudaría a las personas a obtener más valor por menos gasto".

La guerra de precios llega después de seis meses brutales para los presupuestos empresariales de IA. Entre febrero y junio, OpenAI, Anthropic y GitHub pasaron de suscripciones de tarifa plana a facturación por tokens por uso, exponiendo costos que habían estado ocultos. Coinbase implementó topes de precios semanales de $500 a $5,000 por empleado. Uber quemó todo su presupuesto de IA para 2026 en abril. Salesforce espera pagarle a Anthropic aproximadamente $300 millones este año.

Los recortes de precios podrían erosionar los márgenes de ganancia tanto en OpenAI como en Anthropic, que ya pierden miles de millones en costos de computación. Pero el riesgo más profundo es que los precios más bajos validen la visión de que los modelos de IA se han mercantilizado: productos intercambiables donde los clientes se pasan a la opción más barata. Esa dinámica amenaza las valoraciones de OPI de ambas compañías y podría extenderse a proveedores de infraestructura como Nvidia, Oracle y CoreWeave.

De subsidios al choque de precios

El cambio de facturación se gestó durante tres años. A principios de 2023, OpenAI lanzó ChatGPT Plus a $19.99 al mes, estableciendo un estándar de tarifa plana que pronto siguieron Microsoft con GitHub Copilot y Google con Gemini Advanced. Para impulsar la adopción, las empresas subsidiaron a los usuarios intensivos: Microsoft perdió un promedio de $20 por suscriptor de GitHub Copilot cada mes, y algunos usuarios avanzados llegaban a costar $80.

Para junio de 2026, ese modelo colapsó. GitHub cambió todos los planes a facturación basada en tokens, convirtiendo una suscripción mensual de $19 en un saldo de tokens que una sola sesión de codificación autónoma podía agotar. Un ingeniero de software sénior de Deloitte estimó que una sola solicitud altamente detallada podría costar ahora más de $100 bajo el nuevo sistema. La documentación para desarrolladores de Anthropic muestra que un equipo de 10 personas usando Claude Code podría gastar más de $75,600 al año solo en tokens.

El retorno de ese gasto sigue siendo pobre. Entelligence.AI, una plataforma de datos empresariales, analizó 2,444 empresas y encontró que por cada $1 gastado en tokens de IA, solo 18 centavos generaron valor de cara al usuario. El resto se destinó a corregir errores introducidos por la IA, retrabajo y fricción en revisiones.

Los cálculos de la guerra de precios

El movimiento de OpenAI para recortar precios es en parte preventivo. La compañía espera que Anthropic reduzca sus propias tarifas, según personas familiarizadas con el asunto, y quiere atacar primero. Los ingresos de Anthropic se han disparado después de que Claude Code se volviera viral entre los ingenieros de software, y la startup de cinco años superó la valoración de OpenAI por primera vez.

El problema es que los productos de ambas compañías son altamente sustituibles. Los clientes pueden cambiar entre modelos de OpenAI y Anthropic con una fricción mínima, lo que significa que los recortes de precios pueden retener clientes temporalmente, pero no pueden construir una ventaja competitiva duradera. El ciclo financiero también se extiende a través de los proveedores de la nube: OpenAI y Anthropic juntos representan más de la mitad de aproximadamente $2 billones en compromisos futuros de servicios en la nube en Microsoft, Oracle, Google y Amazon, según The Information. Las expectativas de menores ingresos en los laboratorios de IA podrían repercutir en esos contratos.

Gary Marcus, neurocientífico e investigador de IA, advirtió que una desaceleración de OpenAI "probablemente arrastraría a Nvidia, Oracle, CoreWeave y otros".

Los ganadores podrían ser las alternativas más baratas

Los mayores beneficiarios de una guerra de precios podrían no ser ni OpenAI ni Anthropic. Los modelos de IA chinos están ganando terreno entre las empresas estadounidenses sensibles a los costos. La API de DeepSeek tiene un precio de aproximadamente una décima parte de GPT-5.5 y una onceava parte de Claude Opus 4.7, según estimaciones de terceros. Ramp, una plataforma de gastos empresariales, informó en junio que DeepSeek se había convertido en la suscripción de software empresarial de más rápido crecimiento entre las empresas estadounidenses.

"Las empresas ahora se preguntan si cada tarea necesita un modelo de frontera", dijo Niranjan Krishnan, director de soluciones de IA en la consultora de TI FPT Americas. "La novedad se ha desgastado, y la utilidad pragmática ha tomado el relevo".

Coinbase ha comenzado a enrutar tareas básicas a modelos más baratos de DeepSeek y MiniMax. Harness, una startup de software, entrenó a sus ingenieros para usar Claude Code de manera más eficiente, conteniendo costos que habían crecido exponencialmente de octubre a marzo.

Para los inversores, las implicaciones son contundentes. Nvidia cotiza a aproximadamente 35 veces las ganancias futuras, y gran parte de esa prima está vinculada a la demanda de entrenamiento de modelos de IA. Si los clientes empresariales se orientan hacia modelos de inferencia más baratos y laboratorios más pequeños, el ciclo de compra de GPU podría ralentizarse. CoreWeave, que reportó $2.08 mil millones en ingresos en el primer trimestre pero $740 millones en pérdidas netas, está particularmente expuesta a las dinámicas de precios de los laboratorios de IA a los que sirve.

Citadel Securities ha propuesto un marco de precios escalonados y facturación basada en escasez, donde los modelos de frontera sigan siendo caros para tareas complejas mientras que los modelos más simples manejan el trabajo rutinario. Esa estructura preservaría los ingresos de los laboratorios de IA, pero limitaría el mercado total direccionable para la inferencia premium.

Este artículo es solo con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.