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Una suscripción de 200 dólares podría consumir 14 000 dólares en potencia de cálculo; los principales modelos de IA se enfrentan a una crisis de costes
La empresa de análisis del sector SemiAnalysis ha evaluado recientemente los planes de suscripción de OpenAI y Anthropic en situaciones reales. Los resultados revelan que, tras las cuotas mensuales fijas aparentemente bajas, existe una diferencia sustancial en las subvenciones para la potencia de cálculo que los proveedores de modelos a gran escala deben cubrir.
Los evaluadores adquirieron distintos niveles de suscripción de ambas empresas y ejecutaron de forma continua tareas que consumen muchos recursos, como programación a largo plazo y agentes autónomos, hasta alcanzar los límites de uso semanales. A continuación, calcularon los costes teóricos basándose en los precios de las API disponibles públicamente, y los resultados fueron sorprendentes.
Las subvenciones a la potencia de cálculo, al límite
Los cálculos mostraron que, si un usuario aprovecha al máximo la suscripción «ChatGPT Pro 20x» de OpenAI, de 200 dólares al mes, la facturación equivalente de la API podría alcanzar aproximadamente los 14 000 dólares. Del mismo modo, el plan «Claude Max 20x» de Anthropic, al mismo precio, podría incurrir teóricamente en costes de tokens de hasta 8.000 dólares en condiciones de uso extremo.
Esto significa que un pequeño número de usuarios intensivos puede mermar los ya escasos márgenes de beneficio de los modelos de suscripción, lo que provocaría pérdidas significativas a los proveedores. En el caso de ChatGPT Plus, un plan básico de 20 dólares, OpenAI empieza a perder dinero en cuanto la utilización de un usuario supera el 11,4 %.
El enrutamiento de tareas empresariales se perfila como una estrategia clave
En este contexto, los sistemas de agentes que se basan en llamadas a herramientas autónomas y de varios pasos están aumentando la presión sobre los costes, con un consumo de tokens que alcanza miles de veces el de los chats tradicionales de un solo turno. Grandes empresas como Microsoft, Meta y Amazon han comenzado a reducir las prácticas anteriores de animar a los empleados a probar la IA de forma extensiva, con el objetivo de frenar los gastos internos en rápido crecimiento.
Para hacer frente a los elevados costes informáticos, cada vez más empresas están adoptando un enfoque refinado de distribución de tareas: los problemas complejos se asignan a modelos de primer nivel, mientras que el trabajo rutinario de oficina lo gestionan modelos más económicos o de código abierto. Este método de distribución de tareas puede reducir los costes generales de la IA hasta en un 95 %, pero también obliga a los grandes proveedores de modelos a lidiar con el equilibrio entre la experiencia del usuario y las cuantiosas inversiones en infraestructura.
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