OpenAI ha revelado cuánto cuesta el uso de inteligencia artificial (AI) entre sus investigadores: a mediados de agosto, el investigador mediano utilizaba más de $600 dólares diarios en tokens, calculados a precios de API. Algunos superaban los $7,000 al día.
De acuerdo con OpenAI, el uso de agentes de programación por parte de sus investigadores ha aumentado significativamente durante el último año y, paralelamente, los flujos de trabajo diarios de los investigadores individuales han cambiado drásticamente.
De hecho, los investigadores están escribiendo más código y “ejecutando más experimentos” tras la llegada masiva de agentes.
“A lo largo de este año, el trabajo diario de los investigadores de OpenAI ha cambiado sustancialmente. Los investigadores utilizan agentes de programación a lo largo del día (a menudo en sesiones simultáneas) y el uso total está aumentando rápidamente, superando el crecimiento observado en otros equipos de OpenAI”.
En una publicación de blog, la empresa indicó que “la forma en que los investigadores utilizan los agentes también está cambiando: estos se encargan de tareas cada vez más complejas y tienen éxito en ellas con mayor frecuencia. La investigación en AI es un proceso complejo con muchos posibles cuellos de botella, por lo que es probable que el ritmo general de progreso no siga el mismo paso que estas métricas específicas”.
OpenAI no es la única empresa que enfrenta un aumento en los costos asociados con el uso intensivo de AI.
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Tendencias y costos de tokens
La startup de AI afirmó que los resultados son consistentes con su percepción interna de que las herramientas de AI agéntica están acelerando significativamente el progreso de la investigación. Las cifras acumuladas por los usuarios más intensivos coinciden con un momento en que las empresas de todo el mundo enfrentan costos crecientes relacionados con la AI.
Tendencias como el tokenmaxxing (maximización del uso de tokens), combinadas con la transición hacia modelos de precios basados en el consumo, han convertido los costos de los tokens en un problema recurrente para las empresas en los últimos 12 meses.
Un estudio de Gartner, por ejemplo, proyectó que los costos de AI coding podrían superar el salario promedio de un desarrollador para 2028, debido al aumento en el consumo de tokens y a la adopción de modelos de precios basados en el consumo.
Los casos de Uber y Accenture
Afortunadamente, los precios están empezando a bajar. Los datos del Índice de gasto en tokens de LLM muestran que los precios superaron los $2 dólares por millón de tokens en junio de 2026. Para el pasado 5 de septiembre, esa cifra había descendido a 99 centavos por millón.
Sin embargo, esa bajada servirá de poco consuelo a las empresas que han recibido facturas exorbitantes este año.
Uber reveló que agotó su presupuesto anual para AI en apenas cuatro meses, después de haber incentivado fuertemente a sus empleados a utilizar herramientas de AI. En respuesta, la empresa de transporte compartido estableció límites de gasto para los usuarios.
Asimismo, Accenture intentó frenar el consumo de tokens entre sus empleados no técnicos, después de detectar que estos generaban buena parte del gasto. De acuerdo con un audio interno obtenido por 404 Media, la empresa identificó tareas como convertir archivos PDF en presentaciones como una fuente de ese consumo.
