Compará costos de GPT-4o, Claude, Gemini por tokens
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Cuando trabajás con APIs de LLMs, el costo depende de dos variables: la cantidad de tokens de entrada (tu prompt, el contexto, el historial de chat) y la cantidad de tokens de salida (la respuesta generada). Casi todos los proveedores cobran por separado estos dos tipos de tokens, con distintas tarifas. Un error común es estimar el costo solo por el input sin considerar que el output — especialmente en tareas de generación larga — suele costar 3x a 5x más por token. Esta herramienta te permite comparar en tiempo real el costo total de una llamada para los modelos más populares de OpenAI (GPT-4o, GPT-4o mini, o1, GPT-3.5 Turbo), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku, Claude 3 Opus) y Google (Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash). Los precios mostrados son los publicados en las páginas oficiales en agosto 2025. Los precios de APIs de LLM cambian con frecuencia — esta herramienta siempre muestra la fecha de los datos y enlaza directamente a las páginas de precios oficiales para que puedas verificar.
¿Por qué los tokens de salida son más caros que los de entrada?
Generar texto (output) requiere que el modelo ejecute un paso de inferencia completo por cada token producido — es computacionalmente intensivo y secuencial. Procesar el prompt de entrada (input) es más eficiente porque se puede paralelizar. Los proveedores reflejan esta diferencia en sus tarifas: GPT-4o cobra $2.50/1M de input pero $10/1M de output (4× más caro); Claude 3.5 Sonnet cobra $3/1M de input y $15/1M de output (5× más caro).
¿Los precios se actualizan automáticamente?
No. Los precios mostrados corresponden a agosto 2025 y están hardcodeados en la herramienta. Los precios de APIs de LLM cambian con frecuencia — OpenAI y Anthropic han reducido precios varias veces en los últimos años. Esta herramienta siempre muestra la fecha de los datos y enlaza directamente a las páginas de precios oficiales. Para facturación o decisiones de presupuesto, verificá siempre en la fuente oficial.
¿Cómo estimo cuántos tokens usará mi aplicación?
Para el input: contá los tokens de tu prompt + contexto + historial de chat. La herramienta LLM Token Counter de Kuvron puede ayudarte con eso. Para el output: depende de la tarea. Una respuesta conversacional corta son 100-300 tokens; un análisis detallado puede ser 1.000-3.000 tokens; generación de código complejo puede superar los 5.000 tokens. En APIs de producción, podés usar max_tokens para limitar el output y controlar el costo.
¿Qué modelo conviene usar para reducir costos?
Depende del caso de uso. Para clasificación, extracción de datos o tareas simples: GPT-4o mini ($0.15/$0.60 por 1M) o Gemini 1.5 Flash ($0.075/$0.30) son 10x-40x más baratos que GPT-4o o Claude Sonnet con calidad suficiente. Para razonamiento complejo o código crítico: o1, GPT-4o o Claude Sonnet justifican el costo mayor. La estrategia habitual es usar modelos baratos para el 80% de los casos y reservar los caros para los casos que realmente lo requieren.
¿Los costos son exactos?
No. Son estimaciones basadas en los precios publicados en agosto 2025 y en los tokens que vos ingresás. El costo real puede diferir por: (1) precios que cambiaron desde agosto 2025, (2) caching de prompts que algunos proveedores aplican automáticamente reduciendo el costo de tokens repetidos, (3) overhead de tokens de sistema que las SDKs agregan internamente, y (4) redondeos en la facturación del proveedor. Para presupuestos, agregá un margen del 20-30% y verificá en la consola de facturación del proveedor.