Calculadora de costes de API de IA
Descubre cuánto te costará un modelo de IA por petición, por día y por mes, y compara los principales proveedores lado a lado.
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Las APIs de modelos de lenguaje se facturan por token, un fragmento de texto que suele ser una palabra corta o parte de una palabra más larga. Cada proveedor publica un precio por millón de tokens, y cada petición que envías tiene dos contadores en marcha: los tokens de entrada que mandas (prompt de sistema, historial de la conversación, documentos recuperados, definiciones de herramientas) y los tokens de salida que el modelo escribe de vuelta. Esta calculadora toma el tamaño de una petición típica y cuántas envías, las multiplica por una tabla de precios de lista actuales y muestra el coste por petición, por día y por mes de todos los modelos a la vez, ordenados para que la opción más barata quede arriba.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un token y cuántas palabras equivale?
¿Por qué los tokens de salida cuestan más que los de entrada?
¿Qué significa el porcentaje de entrada en caché?
¿Cuándo conviene usar una Batch API?
¿Los tokens de razonamiento cuentan como salida?
¿Por qué sube el precio de un modelo con prompts muy largos?
¿Qué precisión tienen estas estimaciones?
¿Se envían mis datos a algún sitio?
Acerca de Calculadora de costes de API de IA
La entrada y la salida tienen precios muy distintos. Los tokens de salida suelen costar varias veces más que los de entrada, porque generar texto token a token le resulta al proveedor mucho más caro que leer un prompt en paralelo. Eso cambia qué modelo sale ganando: una aplicación que envía documentos largos y pide una respuesta de una línea depende sobre todo del precio de entrada, mientras que un asistente de redacción que produce páginas de texto depende sobre todo del de salida. Los modelos de razonamiento añaden un matiz más, ya que el razonamiento oculto que hacen antes de responder se factura normalmente como salida, así que la cifra de salida que introduzcas debería incluirlo. Algunos proveedores cobran además una tarifa más alta cuando el prompt supera cierto tamaño, y la tabla pasa esos modelos al tramo de contexto largo automáticamente cuando tu entrada es lo bastante grande.
Dos descuentos pueden rebajar mucho la factura. El prompt caching permite al proveedor reutilizar la parte del prompt que se repite entre llamadas, como un prompt de sistema largo o un documento sobre el que haces varias preguntas, y los tokens de entrada en caché se facturan a una pequeña fracción del precio normal. Indica como porcentaje en caché la parte de cada prompt que no cambia de una llamada a otra. Las Batch APIs aceptan un archivo de peticiones, las procesan en aproximadamente un día en lugar de al instante y cobran más o menos la mitad a cambio, algo ideal para evaluaciones, tareas de clasificación y resúmenes nocturnos. Si no conoces tus recuentos de tokens, cambia la unidad a palabras o caracteres para una estimación aproximada, o pega texto real en el Contador de tokens para obtener una cifra exacta. Todo se calcula en tu navegador, y la tabla de precios indica la fecha de su última revisión.
Por qué un token no es una palabra
La mayoría de los modelos actuales leen el texto mediante byte pair encoding, una técnica descrita por primera vez en 1994 como método de compresión de datos. Empieza con caracteres sueltos y fusiona una y otra vez la pareja que más aparece en un corpus de entrenamiento, de modo que las palabras frecuentes terminan siendo un solo token y las raras se construyen con varias piezas. El resultado es un vocabulario fijo, normalmente de entre 50 000 y 250 000 entradas, capaz de escribir cualquier texto.
Como el vocabulario se aprende sobre todo a partir de inglés, la misma frase puede costar cantidades muy distintas según el idioma. Un párrafo en español o en alemán suele necesitar bastantes más tokens que su traducción al inglés, y los idiomas con alfabetos no latinos pueden necesitar varias veces más. En una factura por token eso es una diferencia de precio real, y uno de los motivos por los que los tokenizadores recientes tienen vocabularios más grandes con más entradas no inglesas.
La tokenización explica también algunas rarezas famosas de los modelos. Un modelo que ve la palabra strawberry como dos o tres trozos nunca mira las letras sueltas, y por eso contar las erres solía hacer tropezar a sistemas por lo demás muy capaces. Los números se dividen en grupos extraños de cifras por la misma razón, lo que hacía la aritmética más difícil para los primeros modelos de lo que parecía.