OpenAI redujo hasta 80% el precio de GPT-5.6 Luna y Anthropic lanzó Claude Opus 5 a la mitad del costo de Fable 5. La presión de Moonshot y DeepSeek obliga a los laboratorios estadounidenses a competir por clientes cada vez más sensibles al costo.
OpenAI y Anthropic comenzaron a reducir los precios de algunos de sus modelos de inteligencia artificial en un intento por retener clientes corporativos que buscan alternativas más económicas frente al aumento de las facturas de IA y el avance de competidores chinos como Moonshot y DeepSeek.
La nueva competencia está modificando uno de los principales pilares del negocio de la inteligencia artificial: el precio por utilización. Según el índice de precios de tokens de Silicon Data, los valores que pagan los clientes por modelos de los principales laboratorios estadounidenses cayeron casi 25% desde mediados de julio.
El movimiento representa un cambio para compañías como OpenAI y Anthropic, que hasta ahora habían competido principalmente por el rendimiento de sus modelos propietarios. El crecimiento de modelos chinos de código abierto, que pueden descargarse y modificarse libremente por los desarrolladores, está agregando presión sobre los precios.
La información fue publicada por el Financial Times, que señaló además que la guerra de precios llega en un momento particularmente sensible para ambas compañías: OpenAI y Anthropic preparan posibles ofertas públicas iniciales con valuaciones de hasta un billón de dólares, mientras los inversores buscan señales de que las enormes inversiones realizadas en inteligencia artificial pueden transformarse en retornos económicos.
OpenAI recorta 80% el precio de su modelo
Uno de los movimientos más agresivos fue realizado por OpenAI, que redujo el precio de GPT-5.6 Luna, presentado como su modelo “más rápido y asequible”, en un 80%.
El costo pasó de U$S 1 a U$S 0,20 por millón de tokens de entrada, mientras que los tokens de salida bajaron de U$S 6 a U$S 1,20 por millón.
Los tokens son las unidades utilizadas para medir la información que procesan los modelos de lenguaje. Las empresas suelen cobrar por separado por los datos introducidos en el sistema y por las respuestas generadas.
Anthropic, por su parte, lanzó Claude Opus 5 con un precio de U$S 5 por millón de tokens de entrada y U$S 25 por millón de tokens de salida. La compañía promociona el modelo como inteligencia de frontera “a la mitad del precio” de Fable 5, su modelo más potente.
Anthropic también canceló esta semana un aumento de precio previsto para Sonnet 5, que debía comenzar en septiembre.
Una persona cercana a Anthropic explicó que el precio de Opus 5 responde a la manera en que está estructurada la “familia de modelos” de la compañía y que “no existe conexión con los competidores”.
Las empresas empiezan a mirar hacia China
La presión sobre los precios no surge solamente de la competencia entre OpenAI y Anthropic.
Los laboratorios chinos están lanzando modelos cada vez más capaces y, en muchos casos, de código abierto. Entre ellos aparecen Moonshot, responsable de Kimi K3, y DeepSeek, cuyo modelo V4 Flash es utilizado como referencia para comparar costos y rendimiento.
El impacto ya empieza a observarse entre grandes compañías tecnológicas estadounidenses. Empresas como DoorDash y Airbnb comenzaron a utilizar modelos desarrollados en China para contener sus costos de inteligencia artificial.
El fenómeno es particularmente relevante porque las empresas están dejando atrás, en algunos casos, los esquemas tradicionales de suscripción fija para adoptar modelos de facturación basados en el uso.
En ese sistema, las compañías pagan de acuerdo con los recursos computacionales consumidos. A medida que crece la utilización de IA dentro de las organizaciones, las facturas pueden aumentar considerablemente.
Como respuesta, algunas empresas están estableciendo límites al uso de herramientas de inteligencia artificial o evaluando modelos alternativos más económicos.
El precio por token no cuenta toda la historia
Comparar modelos exclusivamente por el precio de sus tokens puede resultar engañoso.
Los sistemas más avanzados pueden resolver determinadas tareas utilizando menos tokens o necesitando menos intentos. Por esa razón, un modelo con un precio nominal más alto puede terminar siendo más económico para completar una tarea específica.
Además, los modelos actuales permiten configurar diferentes niveles de “esfuerzo”, que determinan cuánta capacidad computacional emplean para responder una consulta. A mayor esfuerzo, puede aumentar tanto el rendimiento como el costo.
Según Artificial Analysis, que compara modelos en áreas como matemáticas, ciencia, programación y razonamiento, Anthropic Opus 5 configurado en un nivel de esfuerzo “medio” logró un rendimiento y un costo por tarea similares a Kimi K3 de Moonshot utilizando el nivel “máximo”.
En otra comparación, GPT-5.6 Luna de OpenAI, también con esfuerzo “máximo”, alcanzó un rendimiento similar al de DeepSeek V4 Flash en el mismo nivel. Sin embargo, el modelo de OpenAI tuvo un costo por tarea de casi el doble.
Esto muestra por qué la competencia no se limita a quién ofrece el menor precio por millón de tokens: la eficiencia necesaria para resolver una tarea también se está convirtiendo en una variable central del mercado.
La batalla por los modelos más avanzados
Los recortes se concentran principalmente en productos de gama media, lo que permite a los laboratorios estadounidenses competir con las alternativas chinas sin necesariamente reducir los precios de sus modelos más sofisticados.
Mantas Lukauskas, responsable de tecnología de IA de Hostinger, empresa de alojamiento web que utiliza grandes modelos de lenguaje desde 2020, describió los precios de los modelos más avanzados como “estables o en aumento”.
Según Lukauskas, los cambios recientes representan “la primera prueba real” para determinar si compañías como OpenAI y Anthropic pueden proteger el precio de sus productos más sofisticados.
“Los laboratorios estadounidenses han reducido los precios en la gama media y están defendiendo la gama alta”, afirmó.
La frase resume la nueva estructura de competencia que comienza a emerger en el mercado de IA: los modelos chinos presionan sobre el segmento de menor costo, mientras OpenAI y Anthropic intentan preservar el valor económico de sus sistemas más avanzados.
Para compañías que buscan incorporar inteligencia artificial a escala, la decisión ya no depende únicamente de cuál modelo es técnicamente superior. El costo de cada tarea, el nivel de razonamiento utilizado, la cantidad de tokens consumidos y la posibilidad de utilizar modelos abiertos empiezan a pesar tanto como el rendimiento.
La guerra de precios podría ser, así, una nueva etapa de la carrera por dominar el mercado global de inteligencia artificial.
