¿Cuál sale más barato: GPT-4o, Claude o Gemini? La respuesta corta es que depende de la tarea y del volumen, no del precio de lista. Un modelo puede costar cinco veces más por token que otro y, aun así, salir más barato en producción si resuelve la tarea con la mitad de tokens o al primer intento. Aquí tienes los precios comparados y, sobre todo, cómo leerlos sin llevarte una sorpresa en la factura.
Precios de API por millón de tokens
Las APIs cobran por token, y casi todas separan el precio de entrada (lo que le mandas: tu prompt, el contexto, los documentos) del de salida (lo que genera el modelo). La salida suele costar bastante más que la entrada.
| Modelo | Entrada ($/1M) | Salida ($/1M) |
|---|---|---|
| GPT-4o mini | 0,15 | 0,60 |
| Gemini 2.5 Flash | 0,30 | 2,50 |
| GPT-4.1 mini | 0,40 | 1,60 |
| Claude Haiku | 1,00 | 5,00 |
| Gemini 2.5 Pro | 1,25 | 10,00 |
| GPT-4.1 | 2,00 | 8,00 |
| GPT-4o | 2,50 | 10,00 |
| Claude Sonnet | 3,00 | 15,00 |
| Claude Opus | 15,00 | 75,00 |
Precios orientativos a agosto de 2026; verifica siempre las tarifas oficiales, que cambian a menudo. Entre el modelo más barato y el más caro de la tabla hay un factor de 100 en la salida. Esa diferencia es la que hace que elegir mal el modelo sea el error más caro que se comete con la IA en producción.
El precio de lista engaña: mira el coste por tarea
El número que importa no es el de la tabla, es el coste por tarea: los tokens que consume una petición real multiplicados por su precio, y eso por las veces que la repites al mes. Un modelo caro que responde bien al primer intento puede salir más barato que uno barato que necesita reintentos, prompts más largos o correcciones.
Por eso la comparación honesta no es «cuál cuesta menos por token» sino «cuál cuesta menos por tarea resuelta». Un modelo pequeño y barato que resuelve el 95 % de tus casos y deriva el 5 % a uno grande suele batir a cualquier modelo grande usado para todo.
Cómo elegir entre los tres
Para tareas de alto volumen y baja complejidad —clasificar, extraer datos, resumir textos cortos— los modelos pequeños (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) ganan casi siempre: el coste por tarea es una fracción y la calidad es más que suficiente.
Para razonamiento complejo, código o textos largos compensa un modelo grande (Claude Sonnet u Opus, GPT-4.1, Gemini Pro), pero solo en las tareas que de verdad lo necesitan. La estrategia que mejor funciona es enrutar: el modelo pequeño de primera línea y el grande solo cuando hace falta.
Ojo a los descuentos estructurales. El caché de prompts (pagar una vez por el contexto que se repite) y el procesamiento por lotes (hasta la mitad de precio si la tarea puede esperar) cambian la comparación por completo. Un modelo con buen caché puede adelantar a otro más barato de lista.
Compruébalo con tus números
La tabla te da el precio; tu factura la decide tu volumen. Antes de casarte con un modelo, pon tus tokens reales y tu número de tareas en la calculadora de coste de tokens y compara el coste mensual de cada uno lado a lado. Casi siempre el resultado sorprende.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, GPT-4o, Claude o Gemini? Por precio de lista, los modelos pequeños de cada familia (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) son los más baratos, con GPT-4o mini a la cabeza. Pero el más barato en tu caso depende de cuántos tokens gasta cada uno resolviendo tu tarea, no solo del precio por token.
¿Cuánto cuesta GPT-4o por millón de tokens? En torno a 2,50 $ la entrada y 10 $ la salida (orientativo, agosto de 2026). Su versión mini baja a unos 0,15 $ y 0,60 $.
¿El modelo más caro por token es el más caro en producción? No necesariamente. Lo que decide la factura es el coste por tarea —tokens por precio, por volumen—, así que un modelo caro que resuelve al primer intento y con menos tokens puede salir más barato que uno barato que necesita reintentos.
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