¿Cuánto cuesta usar la API de IA en 2026: comparación de precios (OpenAI, Claude y Gemini)

Elegir entre OpenAI, Anthropic y Google para tu aplicación de IA ya no es solo una cuestión de capacidad. Los tres ofrecen modelos excelentes, y la diferencia de costo entre ellos, y entre los modelos de cada uno, puede ser de más de cien veces. Saber comparar precios es lo que separa un producto rentable de un presupuesto que se dispara.

Este artículo compara los precios de las principales APIs de IA, con valores actuales de junio de 2026. Como estos precios cambian con frecuencia, confirma siempre en la página oficial de cada proveedor antes de tomar una decisión final.

Cómo leer los precios

Todos los proveedores cobran por millón de tokens, con valores separados para input (lo que envías) y output (lo que el modelo genera). La notación habitual es input / output. Un valor de $3 / $15 significa tres dólares por millón de tokens de input y quince por millón de output.

Recuerda que el output cuesta casi siempre cinco veces más que el input, y que un millón de tokens equivale aproximadamente a 750 mil palabras.

Tabla comparativa (junio de 2026)

Valores en dólares por millón de tokens, input / output, antes de descuentos de caching o batch.

Lo que esta tabla muestra

En la gama alta, los precios han convergido. Los modelos más capaces de Anthropic y OpenAI rondan el mismo nivel en el input, con OpenAI un poco más caro en el output. El Gemini 3.1 Pro se sitúa por debajo de los dos en esta categoría.

En los modelos económicos, Google lidera. El Gemini 2.5 Flash-Lite, a $0,10 / $0,40, es uno de los modelos más baratos del mercado, muchas veces varias veces más barato que las opciones equivalentes de la competencia. Para tareas simples y de alto volumen, es difícil de batir en precio.

El mayor factor no es el proveedor, es el modelo. Observa que dentro de la propia OpenAI la diferencia entre el GPT-5.5 y el GPT-5.4 Nano es enorme. Elegir el modelo correcto dentro de un proveedor tiene más impacto en el coste que elegir entre proveedores.

Los descuentos que lo cambian todo

Los precios de tabla son solo el punto de partida. Los tres proveedores ofrecen mecanismos que reducen drásticamente el coste efectivo:

• Batch: procesamiento asíncrono con un 50 por ciento de descuento, en todos los proveedores.
• Prompt caching: reutilización de contexto repetido con hasta un 90 por ciento de ahorro en las lecturas.

Combinando ambos, es posible reducir el coste de cargas adecuadas en más del 90 por ciento frente al precio de tabla.

Cómo elegir

La pregunta correcta no es cuál es el más barato en absoluto, es cuál es el más barato para tu tarea, con la calidad que necesitas. Un camino práctico:

1. Define la tarea y la calidad mínima aceptable. No todo necesita el modelo de gama alta.
2. Prueba modelos económicos primero. A menudo un modelo barato resuelve tareas simples como clasificación, extracción o respuestas de soporte.
3. Reserva los modelos de gama alta para razonamiento complejo, código difícil o trabajo de alto valor.
4. Aplica caching y batch donde el patrón de uso lo permita.

Conclusión

En 2026, el precio ha dejado de ser una barrera para usar IA de calidad. Los costes por token han caído de forma acusada y hay opciones para todos los presupuestos. La decisión inteligente no es casarse con un proveedor, es elegir el modelo adecuado para cada tarea y aplicar los mecanismos de ahorro disponibles.

Como los valores cambian con frecuencia, trata esta tabla como una fotografía de junio de 2026 y confirma siempre los precios oficiales antes de cerrar una arquitectura.