La misma cantidad de texto de IA: 50 dólares con Anthropic, 87 centavos con DeepSeek
Empresas estadounidenses sustituyen el tokenmaxxing por thrift-maxxing: mezclan modelos chinos baratos y reservan los caros para lo difícil. Durante una semana de julio, los modelos chinos representaron el 57 % de los tokens estadounidenses en OpenRouter.
Esta es la aritmética que cambió el comportamiento empresarial este mes. Unas 750.000 palabras cuestan cerca de 50 dólares con Fable de Anthropic, según Fortune. El mismo volumen cuesta 87 centavos con V4-Pro de DeepSeek, 4,40 dólares con GLM-5.2 de Z.AI y 15 dólares con Kimi K3 de Moonshot, caro según los estándares chinos. El Wall Street Journal llama a la reacción thrift-maxxing. El año pasado la insignia era tokenmaxxing, quemar tantos tokens como fuera posible. Ahora se busca terminar con el modelo más barato capaz de hacerlo.
Un token es aproximadamente un fragmento de palabra y la unidad de facturación. La primera respuesta a las facturas crecientes fue racionar, limitando el gasto de empleados. La segunda es sustituir, y esa daña a los laboratorios. Normalmente no es un reemplazo total. Telnyx ejecuta 1.400 agentes sobre Z.AI, con Fable de director y Sol de OpenAI revisando. La startup jurídica Harvey entrenó GLM-5.2 y le dio un botón para llamar a Fable 5 cuando algo es realmente difícil. Coinbase dijo en junio que había reducido el gasto a la mitad orientando al personal hacia Kimi y GLM. Airbnb usó Qwen en atención al cliente. En una semana de julio, los modelos chinos sumaron el 57 % de los tokens consumidos por empresas estadounidenses en OpenRouter; una encuesta de IDC a 260 decisores encontró que el 47 % usaba un modelo chino en al menos un caso.
La diferencia de precio no es generosidad. La electricidad es más barata en China, los centros nuevos sufren menos oposición local y los laboratorios aceptan márgenes finos para convertirse en predeterminados. Los controles a la exportación quizá ayudaron: sin los mejores chips Nvidia tuvieron que obtener más de hardware peor. Para OpenAI y Anthropic es incómodo, porque pasaron años buscando el modelo más capaz y descubrieron que muchos clientes querían uno meramente adecuado. Ambas preparan salidas a bolsa y el Journal afirma que el cambio presiona sus valoraciones. Anthropic respondió el viernes con Opus 5, un modelo avanzado más barato. Conviene moderar expectativas: Sean O’Kane de TechCrunch señala que el sector entra en pánico en cada ciclo y una semana después del impacto de Kimi K3 el ánimo se había calmado. Persisten fricciones: Amazon Bedrock, Azure Foundry y Vertex AI aún no ofrecen estos modelos chinos de pesos abiertos.
Qué significa esto para ti: Si pagas una suscripción, esta competencia explica por qué precios y límites se mueven, normalmente a tu favor. Si construyes mediante API, haz lo mismo que estas empresas: deja de usar el modelo más capaz para cada llamada y envíale solo los pasos realmente difíciles. Puedes probar alternativas en una tarde en OpenRouter. Si manejas datos sensibles, la cautela es real y no solo geopolítica: investigadores advierten contra enviar código propietario a cualquier proveedor extranjero, razón por la que atraen los modelos de pesos abiertos que puedes alojar tú mismo.
Fuentes
Fuentes: https://thenextweb.com/news/thrift-maxxing-chinese-models-openai-anthropic-ipo-valuations
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