Calculadora de coste de tokens de un modelo de IA
Cuánto cuesta cada petición a un modelo de lenguaje y su gasto al mes, con caché de prompts, razonamiento y descuento por lotes.
Datos de la calculadora
Resultados
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| Concepto | Tokens por petición | Coste por petición | % del coste |
|---|---|---|---|
| Entrada sin caché | 4.000 | 0,012 | 50 |
| Salida | 800 | 0,012 | 50 |
| % de entrada en caché | Coste mensual |
|---|---|
| 0 | 360 |
| 25 | 360 |
| 50 | 360 |
| 75 | 360 |
| 90 | 360 |
Ver el cálculo paso a paso
- Coste por petición = 0,02400 · tokens al mes = 72.000.000
En resumen
- Qué calcula
- Cuánto cuesta cada petición a un modelo de lenguaje y su gasto al mes, con caché de prompts, razonamiento y descuento por lotes.
- Fórmula aplicada
Coste por petición = [ entrada · (1 − c) · precio entrada + entrada · c · precio caché + (salida + razonamiento) · precio salida ] ÷ 1.000.000 · (1 − descuento)- Ejemplo
- Ejemplo 1. Un chatbot sencillo.
Calculadora de coste de tokens de IA
Los modelos de lenguaje se facturan por tokens, y los de salida cuestan bastante más que los de entrada. Con una petición el importe parece ridículo; multiplicado por miles al día deja de serlo, y tres detalles pueden cambiarlo de verdad: la caché de prompts (el contexto repetido sale mucho más barato), los tokens de razonamiento (se cobran como salida aunque no los veas) y los descuentos por lotes.
Escribe tus tokens y precios por millón y obtendrás lo que cuesta cada petición, el día, el mes y el año, qué parte del gasto es entrada, salida o razonamiento, y cómo bajaría el coste si cacheas más contexto. Todo en tu navegador.
Cómo funciona
Cada tipo de token se divide entre un millón y se multiplica por su precio: la entrada fuera de caché al precio de entrada, la entrada leída de caché a su precio propio, y la salida y el razonamiento al precio de salida. Se suman y, si hay descuento, se aplica sobre el total. Después se escala por el número de peticiones y de días.
El ahorro por la caché es la diferencia entre pagar esa parte de la entrada a precio normal o al precio de caché.
Fórmula
Coste por petición = [ entrada · (1 − c) · precio entrada + entrada · c · precio caché + (salida + razonamiento) · precio salida ] ÷ 1.000.000 · (1 − descuento)
Coste al mes = coste por petición × peticiones al día × días de uso
Coste al año = coste al mes × 12
c = fracción de la entrada que se lee de caché
Ejemplo resuelto
Ejemplo 1. Un chatbot sencillo.
4.000 tokens de entrada a 3 por millón, 800 de salida a 15 por millón y 500 peticiones al día: 0,024 por petición, 12 al día, 360 al mes y 4.320 al año. La mitad del coste es salida, aunque sean cinco veces menos tokens.
Ejemplo 2. Con caché de prompts.
Un asistente con 20.000 tokens de contexto (instrucciones y documentos) y 1.000 de salida, 1.000 peticiones al día. Si el 80 % del contexto se lee de caché a 0,30 por millón: 954 al mes en lugar de 2.250, un ahorro de 1.296 al mes.
Ejemplo 3. Un modelo con razonamiento.
2.000 tokens de entrada, 500 de salida visible y 3.000 de razonamiento, 200 peticiones al día: 0,0585 por petición y 351 al mes. El razonamiento es el 77 % del coste y la salida total (visible más razonamiento), casi el 90 %.
Ejemplo 4. Procesamiento por lotes.
5.000 tokens de entrada y 1.500 de salida, 2.000 peticiones al día, con un 50 % de descuento: 1.125 al mes en lugar de 2.250.
Explicación
Cómo se factura un modelo de lenguaje
Se paga por tokens, no por peticiones: los de entrada (todo lo que envías) y los de salida (lo que genera el modelo). Estos últimos son más caros porque generarlos exige más cómputo. Un token es un fragmento de palabra: en inglés, unos 1,3 tokens por palabra (0,75 palabras por token); en español suele haber algo más.
La caché de prompts
Si cada petición repite un bloque largo (instrucciones, ejemplos, un documento), muchos proveedores permiten cachearlo: las lecturas posteriores cuestan una fracción del precio normal (alrededor de una décima parte en varios proveedores). Cachear tiene sus reglas (tamaño mínimo, duración, y a veces un recargo por escribir la caché), pero con contextos grandes y repetidos es la palanca de ahorro más potente.
Tokens de razonamiento
Los modelos con razonamiento «piensan» antes de responder. Esos tokens se facturan como salida aunque no se muestren, y pueden ser mucho más numerosos que la respuesta. Si usas uno, estima cuántos genera de media y escríbelo.
Procesamiento por lotes
Algunas APIs rebajan el precio (a menudo a la mitad) para peticiones que no necesitan respuesta inmediata. Sirve para clasificar, resumir o etiquetar grandes volúmenes.
Formas de reducir la factura
- Acortar el contexto que envías y evitar repetir instrucciones largas.
- Cachear lo que se repite.
- Usar un modelo más pequeño para las tareas sencillas.
- Limitar la longitud de la respuesta.
- Procesar por lotes lo que no es urgente.
Errores frecuentes
- Olvidar que los tokens de salida cuestan varias veces más que los de entrada.
- Ignorar los tokens de razonamiento.
- Calcular con la longitud de un prompt de prueba y no con el real (con historial y documentos).
- Dar por fijos los precios: cambian.
- Comparar modelos con el mismo texto sin tener en cuenta que cuentan los tokens de forma distinta.
Límites de esta calculadora
- Los precios los introduces tú; la calculadora no los consulta ni los actualiza. El comparador de costes de IA recoge precios por modelo con su fecha de revisión.
- No incluye el recargo de escritura de caché que cobran algunos proveedores, ni tramos de precio por longitud de prompt, ni costes de herramientas (búsqueda, ejecución de código).
- Supone el mismo número de tokens en todas las peticiones.
- Admite hasta 31 días de uso al mes.
Aviso
El resultado es una estimación. Contrasta siempre los precios y las condiciones con la página oficial del proveedor.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas palabras es un token?
Aproximadamente tres cuartos de palabra en inglés, y algo menos en español, portugués o francés por los acentos y la morfología.
¿Por qué cuesta más la salida que la entrada?
Porque generar texto exige más cómputo que leerlo. En la mayoría de modelos, la salida cuesta entre tres y cinco veces más.
¿Qué es la caché de prompts?
Una función que guarda el contexto repetido entre peticiones. Leerlo de la caché cuesta una fracción del precio normal, por lo que reduce mucho el gasto cuando envías el mismo bloque largo muchas veces.
¿Qué son los tokens de razonamiento?
Los que un modelo genera «pensando» antes de responder. Se cobran como salida aunque no los veas, y pueden multiplicar el coste de la petición.
¿Cómo reduzco el coste?
Acortando el contexto, cacheando lo que se repite, usando modelos más pequeños para tareas simples, limitando la longitud de la respuesta y procesando por lotes lo que no es urgente.
¿De dónde saco los precios?
De la página de precios de tu proveedor (por millón de tokens). El comparador de costes de IA de esta web recoge los de varios proveedores con su fecha de revisión.
¿Por qué mi factura real sale distinta?
Porque el número real de tokens varía con cada petición, cada proveedor tokeniza distinto y pueden sumarse cargos que aquí no se incluyen (escritura de caché, herramientas).
¿Mis datos se envían a un servidor?
No. El cálculo se hace en tu navegador.
Fuentes y referencias
La fórmula de esta calculadora no es una invención nuestra. Estas son las fuentes de las que sale, en formato APA 7, por si quieres ir al original o citarlas en un trabajo.
- Anthropic. (2026). Pricing. Claude Developer Platform. Consultado el 7 de octubre de 2026, de https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing Precios de los modelos Claude y de la caché de prompts.
- OpenAI. (2026). API pricing. Consultado el 7 de octubre de 2026, de https://developers.openai.com/api/docs/pricing https://developers.openai.com/api/docs/pricing Precios de los modelos de OpenAI (nivel estándar y entrada en caché).
- Google. (2026). Gemini Developer API pricing. Consultado el 7 de octubre de 2026, de https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing Precios de los modelos Gemini.
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