La nueva era de la IA: suscripciones que se encogen, inteligencia que se abarata

Pagar lo mismo por la mitad de servicio suena a mal negocio y, sin embargo, eso es exactamente lo que ocurrió en el mundo de la IA el mes pasado. OpenAI redujo a la mitad el equivalente en créditos de su plan Pro de 200 dólares, y Anthropic había tomado una medida similar meses antes. Mientras tanto, un modelo gratuito en un portátil común compite ya con el mejor modelo de hace medio año. El ponente lee estos dos movimientos opuestos como una sola imagen: la cima se estrecha mientras la base roza lo gratuito, y toda la lógica de la factura se reescribe.

El cerco de las suscripciones: Astra y los créditos a medias

Septiembre avanzó deprisa. OpenAI lanzó su modelo más potente, GPT-6 Astra, el 3 de septiembre, pausó una semana después las nuevas altas del plan Pro de 200 dólares ante la explosión de demanda, y el 29 de septiembre un empleado llamado Thibault anunció el regreso del plan con la mitad de valor API por dólar. El matiz importa: Astra mantiene su precio unitario mientras GPT-6 Sol y Luna llegan a mitad de precio, de modo que los usuarios de los modelos económicos conservan su cuota y los de Astra pierden la mitad. Presentado el mismo día, un nivel de 500 dólares con un modo Ultrafast ocho veces más rápido avisa de que la velocidad bruta se venderá por separado. Este cuadro lo confirma la crónica del 29 de septiembre en the-decoder.com, que señala el deslizamiento de la empresa hacia el cobro por uso .

La cuenta de SemiAnalysis: 14.000 dólares de uso por 200 dólares

En junio, la firma SemiAnalysis midió cuánto uso equivalente a API se esconde dentro de las suscripciones, y las cifras marean. El Claude Pro de 20 dólares equivalía a unos 400 dólares de uso, y ChatGPT Plus a unos 700. La locura vivía en el tramo de 200 dólares: Claude Max guardaba unos 8.000 dólares en créditos y ChatGPT Pro cerca de 14.000. El ponente sostiene que este subsidio de las suscripciones no podía durar para siempre, y parece tener razón. El desglose de esta economía también figura en el análisis de junio publicado en superhuman.ai, según el cual los laboratorios perdían miles de dólares por suscriptor.

Anthropic había sufrido el mismo estrechamiento dos meses antes. En julio, su modelo insignia Fable salió del plan de 20 dólares hacia la facturación por consumo, mientras los usuarios de los planes Max de 100 y 200 dólares solo podían dedicar de pronto la mitad de sus límites a ese modelo. La tabla actual de las páginas de ayuda afina el reparto: Fable 5 y 5.1 ya cuentan como parte estándar de los planes Max, mientras los usuarios Pro tiran de tarjeta. Algunos detalles del ponente sobre la versión 5.1 no coinciden del todo con la tabla vigente, pero la dirección es idéntica. Este giro lo confirma el artículo oficial de ayuda en support.claude.com, que indica con claridad que el periodo promocional terminó a mediados de julio.

Cuatro años, de la prueba gratis al cálculo de cuotas

La situación actual resulta de un recorrido de cuatro años. ChatGPT se abrió gratis a todos a finales de noviembre de 2022, el precio Plus de 20 dólares se volvió norma del sector en febrero, y Anthropic lo copió con Claude Pro ese mismo año. El plan Pro de 200 dólares nació en diciembre de 2024 prometiendo uso ilimitado, y un mes después Sam Altman confesó que la empresa perdía dinero con él. A finales de enero de 2025 llegó DeepSeek R1 a un veintisieteavo del precio del nivel o1, y una semana después Nvidia perdió 589.000 millones de dólares en un solo día. Lo siguiente es conocido: niveles Max, topes semanales, agentes funcionando día y noche que queman cada uno decenas de miles de dólares en uso. La lección del ponente es tajante: vender inteligencia ilimitada por tarifa plana colapsó en la era de los agentes.

La apuesta del portátil: calidad puntera en casa

El reverso alegre de este cuadro sombrío es la apuesta del portátil. El modelo Qwen de 27.000 millones de parámetros, de origen Alibaba, salió en agosto y funciona en portátiles comunes. El ponente lo comparó con Opus 4.6, el modelo puntero de medio año atrás: el modelo local mostró más gusto en una página de aterrizaje, un clon de Tetris y un dibujo de un zorro en bicicleta, empatando en una simulación física. Conviene una corrección, pues el vídeo habla de Qwen 3.8 cuando la página comparativa muestra que se trata de Qwen3.5 27B, el nombre usado en todo el artículo. La fuente de la corrección es la comparativa directa publicada en artificialanalysis.ai, donde Qwen3.5 27B alcanza 23 puntos de índice, justo bajo los 26 de Opus 4.6.

El precio de la velocidad y una segunda ronda de pruebas

El modelo local tiene, eso sí, dos grandes defectos: lentitud y fondo. Generando de 10 a 15 tokens por segundo en una máquina pequeña, estira a una hora entera una página que en suscripción se resuelve en 5 a 10 minutos. Una segunda ronda de pruebas afina la imagen: convertir un boceto de coche en modelo 3D, los trabajos en Blender y la creación de juegos dejan al modelo local muy atrás de los insignia, aunque pisa los talones a GPT-6 Sol en una aplicación del tiempo. En el índice de inteligencia, Qwen se mueve con GPT-6 Luna, DeepSeek V4.1 y Gemini 3.8 Flash, pero suspende en tareas agénticas largas y tasas de alucinación . La brecha de precios impresiona: Sol partió sus tarifas con 2 dólares de entrada y 10 de salida por millón de tokens. Esta rebaja la confirma la crónica de lanzamiento en thenextweb.com, que señala a Luna buscando grandes volúmenes a 10 céntimos de entrada.

Los precios bajan por tres razones sencillas. Primero, la competencia: los modelos chinos se vuelven más listos y baratos, y cada lanzamiento desde el momento DeepSeek ha forzado descuentos en los laboratorios punteros. Segundo, la eficiencia: los modelos ya regulan cuánto piensan, y Opus 5.5 en esfuerzo medio iguala a su antecesor con un 65 por ciento menos de tokens, recortando los costes en más de tres cuartas partes. Tercero, los costes operativos: en julio, OpenAI hizo que sus propios modelos reescribieran el código de servicio de sus chips, ganando cerca de un 20 por ciento, y el ahorro llegó a los precios. El gráfico favorito del ponente sobre el precio por tarea lo resume: un trabajo de 9 dólares en Fable 5 cuesta hoy 30 céntimos en Sol.

Mirando dos años atrás, el cuadro se vuelve aún más espectacular. ARC-AGI, el conjunto de puzles visuales que tuvo en jaque a la IA durante años, costaba unos 4.500 dólares de resolver en diciembre de 2024, mientras un modelo gratuito iguala hoy esa marca por centavos. El conjunto mide la inteligencia como velocidad para aprender tareas desconocidas, lo que sugiere que la inteligencia común casi se ha vuelto gratuita. La fuente de este marco es la definición oficial en arcprize.org, cuyo objetivo declarado es seguir científicamente la brecha real entre humano y máquina. Por supuesto, el precio de la capacidad creciente no se mueve: en lo más alto, 10 dólares de entrada y 50 de salida por millón de tokens siguen intactos tanto en Astra como en Fable.

La cima sigue cara: pruebas ocultas y nuevos usos

La escasa brecha de las notas públicas entre modelos abiertos y punteros no debe engañar. El centro de pruebas gubernamental CAISI evaluó DeepSeek V4 Pro en abril de 2026 y halló que su brecha pública del 5 por ciento en SWE-bench se hinchaba a 16 puntos en pruebas privadas. El centro, adscrito al organismo estadounidense de normas, informa de que el modelo de pesos abiertos sigue a la frontera con unos 8 meses de retraso. Estos hallazgos constan en la evaluación oficial publicada en nist.gov, que describe un marco amplio de 35 modelos y 16 criterios. El naufragio de los modelos abiertos en la prueba científica de Terminal-bench, donde los punteros triunfan, cuenta la misma historia. Cada vez más, lo que justifica los precios insignia son cargas totalmente nuevas.

Las pruebas de edición de vídeo lucen mediocres pero mejoran deprisa, mientras en juegos Astra produce de una sola toma demos jugables dignas de Minecraft, cargas que nadie intenta siquiera en modelos abiertos. La brecha de alucinaciones llega a dos contra uno: los modelos punteros duplican a los abiertos en no inventar respuestas que desconocen. La seguridad sigue el mismo patrón, con los modelos abiertos autohospedados mucho más expuestos al secuestro. El ponente cierra con un balance honesto: los grandes usuarios de los insignia recibirán menos que antes, pero la mayoría jamás necesitó insignias. Comprar un Mac no sustituirá una suscripción a corto plazo, aunque como apuesta larga tiene sentido.