Cómo pagar menos por IA sin perder calidad
Idea principal
Muchas empresas están usando el modelo más caro para todas las tareas, aunque no siempre lo necesitan.
El error no es pagar por IA.
El error es pagar IA premium para tareas que una IA más barata puede resolver casi igual.
La regla es simple:
No uses el mejor modelo para todo. Usa el modelo suficiente para cada tarea.
El problema
Una misma tarea puede costar cantidades muy distintas dependiendo del modelo que uses.
Ejemplo del carrusel:
Modelo | Uso | Coste ejemplo |
Claude Opus | modelo premium | $0,46 |
DeepSeek | modelo barato potente | $0,02 |
Xiaomi MiMo | modelo barato | $0,01 |
El punto importante no es que esos precios exactos sean universales, sino que la diferencia entre modelos premium y modelos baratos puede ser enorme.
OpenRouter permite comparar modelos, precios y rendimiento desde una sola API, lo que lo convierte en una buena herramienta para hacer este tipo de pruebas.
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Por qué puede costar tanto menos
1. No todas las tareas necesitan máxima inteligencia
Hay tareas donde un modelo premium aporta poca diferencia real:
- Resumir textos simples
- Generar ideas de contenido
- Reescribir copies
- Clasificar emails
- Crear borradores básicos
- Convertir una tabla en texto
- Extraer puntos clave de una reunión
Para estas tareas, usar siempre Claude Opus, GPT premium o modelos top puede ser innecesario.
2. El coste viene de los tokens
Los modelos cobran normalmente por tokens:
- Tokens de entrada: lo que tú le mandas al modelo
- Tokens de salida: lo que el modelo responde
Una tarea con mucho contexto, PDFs largos, conversaciones largas o agentes que hacen muchos pasos puede multiplicar el coste.
Por eso, cuando una IA “lee todo” aunque solo necesita una parte, estás pagando de más.
3. El contexto importa más que el prompt
Ejemplo:
Mal enfoque:
“Lee estas 1.000 páginas y responde a esta pregunta.”
Mejor enfoque:
“Primero crea un índice. Detecta qué secciones son relevantes. Después responde usando solo esas secciones.”
Esto reduce tokens, coste y ruido.
DeepSeek tiene caché de contexto activada por defecto, lo que permite que partes repetidas del prompt se reutilicen como cache hit en futuras llamadas.
Clasificación práctica: 3 niveles de tareas
Nivel 1: Tareas públicas
Usa modelos baratos.
Ejemplos:
- Ideas de contenido
- Resúmenes de artículos públicos
- Reescritura de textos
- Traducciones simples
- Descripciones de producto
- Posts para redes sociales
- Primeros borradores
Modelos recomendados:
- DeepSeek
- Xiaomi MiMo
- Qwen
- Llama
- Modelos baratos en OpenRouter
Nivel 2: Tareas profesionales
Usa modelos premium cuando la calidad importe.
Ejemplos:
- Propuestas comerciales
- Emails importantes
- Landing pages de venta
- Estrategia de negocio
- Análisis de competencia
- Scripts de venta
- Atención al cliente delicada
- Guiones de anuncios
Modelos recomendados:
- Claude
- GPT
- Gemini Pro
- Modelos premium equivalentes
Regla: si el resultado puede afectar ventas, reputación o clientes, usa un modelo más fuerte.
Nivel 3: Tareas sensibles
No las mandes a cualquier API externa.
Ejemplos:
- Contratos privados
- Datos de clientes
- Información financiera interna
- Estrategia confidencial
- Documentos legales
- Datos médicos
- Bases de datos privadas
- Código propietario crítico
Recomendación:
- Modelo local
- Servidor privado
- API empresarial con contratos claros
- Anonimización previa de datos
Regla: si no lo subirías públicamente a internet, no lo metas sin pensar en cualquier modelo externo.
Prompt para probar modelos
Copia y pega este prompt en 3 modelos diferentes:
Prompt para comparar resultados
Después de probar 3 modelos, usa este prompt:
Estrategia recomendada para empresas
Flujo ideal
1. Modelo barato para borrador
Úsalo para:
- Ideas
- Resúmenes
- Primeras versiones
- Clasificación
- Extracción de información
2. Modelo premium para revisión
Úsalo para:
- Mejorar precisión
- Corregir errores
- Pulir tono
- Tomar decisiones importantes
3. Modelo local para datos sensibles
Úsalo para:
- Información privada
- Documentos internos
- Contratos
- Datos de clientes
Insight importante
El futuro no es usar “la mejor IA”.
El futuro es tener un sistema que elija automáticamente:
- Qué modelo usar
- Cuánto contexto enviar
- Qué información ocultar
- Cuándo usar un modelo barato
- Cuándo escalar a un modelo premium
Las empresas que entiendan esto no solo usarán IA.
La usarán con margen.
Conclusión
No necesitas dejar de usar modelos premium.
Necesitas dejar de usarlos para todo.
La fórmula es:
Modelo barato para volumen. Modelo premium para valor. Modelo local para privacidad.
Ahí es donde una empresa empieza a ahorrar de verdad con IA.
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