La nueva batalla entre OpenAI y Anthropic: atraer empresas con la IA más barata

Compartir en Facebook Compartir en Twitter Compartir en LinkedIn Enviar por email Seguir a Expansión en Google Haz que nuestras noticias aparezcan en tus búsquedas OpenAI comercializará sus modelos más avanzados en Google Cloud Anthropic factura 15.000 millones en el tercer trimestre, según el folleto actualizado de su OPV OpenAI y Anthropic han entrado en una guerra de precios para atraer al cliente empresarial, lo que ha reducido casi a la mitad el coste de usar los modelos de inteligencia artificial desde primavera.

En abril de este año, Uber decidió limitar el uso de la IA. La compañía estadounidense de VTC había quemado todo el presupuesto anual destinado a inteligencia artificial en tan solo cuatro meses, con unos 5.000 ingenieros gastando hasta 2.000 dólares al mes en tókenes por persona en Claude Code , la herramienta de programación de Anthropic. Desde entonces, la firma limitó los tókenes por empleado y confesó que el gasto en IA no estaba justificado si los costes operativos escalaban sin control.

En el primer trimestre del año, no sólo Uber tuvo problemas con las facturas disparadas en inteligencia artificial por el elevado coste de los modelos de frontera, pues otras como Meta, Cisco y Walmart también han tenido que establecer límites al gasto . Pero en seis meses, el panorama ha ido cambiando por completo.

Según el índice de Silicon Data sobre el gasto en token de modelos de lenguaje, a finales de mayo los precios marcaron el máximo de 2,07 dólares. Desde entonces, la curva ha ido cayendo y en septiembre descendió por primera vez por debajo del dólar hasta cerrar en 0,92 céntimos a finales de octubre, un 56% menos que en mayo.

Ramp, otra empresa que calcula lo que las compañías estadounidenses pagan por la IA, marcaba un gasto medio de 0,64 dólares por millón de tókenes en la semana del 11 de octubre, un 48% menos que su máximo de 1,22 dólares a finales de febrero.

¿Esto en qué se traduce? “La IA se está abaratando en todos los segmentos, tanto en los modelos más avanzados como en los modelos estándar y ligeros”, explica Ara Kharazian, economista jefe de Ramp. Para el analista, las empresas están adoptando una postura cada vez más sensible al precio por lo que a medida que avanzan en la adopción de la inteligencia artificial, es más probable que utilicen mecanismos de control del gasto en esta tecnología que limitan el uso de determinados modelos cuyo coste es elevado.

Los índices tanto de Silicon Data como de Ramp muestran dos tendencias que ocurren simultáneamente. Por un lado, los principales laboratorios están lanzando nuevos modelos de IA con tarifas mucho más baratas , entrando en una nueva competición por captar clientes por precio. Y por otro, esos mismos clientes, las empresas, se han dado cuenta de que para muchas de las labores en las que utilizan la IA no son necesarios los modelos de frontera más avanzados, si no que pueden emplear soluciones mucho más asequibles e incluso mezclar varias compañías.

La ofensiva china, con laboratorios que apuestan por modelos de pesos abiertos que cualquiera puede descargar y ejecutar en su propia infraestructura y a precios muy ajustados, ha hecho cambiar la estrategia de los laboratorios estadounidenses.

Tanto OpenAI como Anthropic han lanzado en los últimos meses nuevos modelos baratos pensados para competir con las alternativas abiertas. Este verano, OpenAI lanzó su gama GPT-5.6 (Sol, Terra y Luna), las versiones más rentables de su IA, lo que algunos analistas consideran el punto de inflexión en el que los gigantes de la IA estadounidense comenzaron a bajar precios. La compañía de Sam Altman ha actualizado su apuesta por la IA más barata con el lanzamiento la semana pasada de GPT-6.1 Terra, pensado para tareas de oficina, a un dólar por millón de tókenes de entrada y cinco de salida, la mitad que GPT-6.1 Sol y mucho más económico que su propuesta más avanzada, GPT-6 Astra.

Anthropic, por su parte, lanzó en octubre Haiku 5.5 a 0,10 y 0,50 dólares, un 75% más barato de media que su antecesor. Dentro de un mismo laboratorio, entre el modelo más barato, Haiku 5.5, y el más caro, Fable 5.5, hay un 9.900% de diferencia.

Estas opciones low cost están atrayendo a las compañías que no quieren recibir facturas desorbitadas a final de mes y que utilizan varios modelos de distintos proveedores para economizar las tareas sin tener que pagar por los modelos más caros.

De hecho, según los datos de Ramp, la IA más avanzada de Anthropic, Fable 5, no está siendo muy usada por las empresas. En un estudio realizado un mes después de su relanzamiento (tras haber sido suspendido por el Gobierno de EEUU), Fable 5 representaba solo el 6% de los tókenes que las empresas compraron a Anthropic, y a pesar de ser su modelo más caro con diferencia, solo suponía el 11,4% del dinero gastado en modelos de Anthropic. En comparación, GPT-5.6 Sol representaba el 25% de los tókenes de OpenAI y el 23% del gasto, con un precio más ajustado que Fable.

“Con Fable 5, hemos encontrado un nuevo límite superior en cuanto a la inversión que las empresas están dispuestas a realizar en IA. En este caso, un mayor rendimiento no justifica el precio. Para fomentar la adopción empresarial de los modelos más recientes, los laboratorios deberán demostrar un rendimiento superior al que incluso Fable 5 es capaz de alcanzar y, al mismo tiempo, garantizar que la competencia no pueda acercarse a ese nivel. Esto parece cada vez más difícil, sobre todo a medida que los modelos de código abierto se ponen al día, quedando a tan solo unos meses de distancia”, explica el analista de Ramp.

En esta batalla de precios para captar clientes, tiene dos protagonistas principales, Anthropic y OpenAI, con la vista puesta en su salto a Bolsa.

Anthropic llegó a 2026 como líder de la IA empresarial, con los modelos más avanzados y con Claude Code, una herramienta de programación que entusiasmó a las compañías. En primavera, la demanda fue tal que sufrió caídas del servicio y saturación de su capacidad de cómputo. Pero muchas empresas, con facturas crecientes por el uso masivo de sus empleados, empezaron a combinar varios, incluidos modelos chinos baratos y abiertos.

OpenAI aprovechó el hueco con el lanzamiento de la gama GPT-5.6. Según un informe de OpenRouter, plataforma que da acceso a distintos modelos, el gasto en septiembre de unas 120.000 empresas analizadas se repartió de forma bastante equilibrada entre ambos competidores, cuando a principios de año Anthropic era el claro líder en gasto empresarial.

Ramp, que mide el gasto en IA de más de 80.000 compañías en EEUU, vio a mediados de septiembre que las empresas gastaban más en OpenAI que en Anthropic por primera vez desde diciembre del año anterior, aunque la compañía de Dario Amodei recuperó el liderato por poco margen esa misma semana.

Más allá de las cifras, cada vez son más las empresas que están optando por los modelos más baratos del laboratorio de Sam Altman. Según el diario The Wall Street Journal, compañías como Retool calculan que se ahorran un 20% al pasar de Anthropic a OpenAI. The Information añadió más casos recientemente con ejemplos de empresas como Rippling, que en mayo asignaba a Anthropic el 57% de su trabajo de programación y a OpenAI el 16%, pero ahora ha cambiado el reparto a un 18% y un 52%, respectivamente. El motivo principal es que OpenAI salía más barato. El laboratorio de Sam Altman asegura que 2,5 millones de empresas usan sus modelos, lo que representa más del 40% de los ingresos , un porcentaje que la compañía quiere elevar hasta el 50% para finales de este año.

El gasto de las empresas en tókenes es, en buena medida, una forma de conocer parte del origen de los ingresos de los laboratorios de IA en un momento en el que tanto Anthropic como OpenAI preparan su salida a Bolsa y necesitan demostrar a Wall Street que sus negocios son sostenibles.

Pero los datos no acompañan. “Mientras vemos como las empresas pagan menos por los tókenes de IA estamos observando un aumento del volumen de tókenes utilizados . Esto significa que las empresas están usando cada vez más la IA, algo que resulta coherente con la paradoja de Jevons (cuando una tecnología se vuelve más eficiente y barata se dispara su demanda global). Sin embargo, la competencia en precios está reduciendo el precio efectivo. Y el incremento del volumen de uso no ha sido suficiente, al menos en los últimos tiempos, para generar ingresos adicionales que compensen la caída de los precios”, añade Ara Kharazian.

Actualmente, el crecimiento de nuevos clientes de inteligencia artificial se ha ralentizado y el gasto, además, está muy concentrado. Según el índice de Ramp, el 80% del gasto en OpenAI y Anthropic es impulsado por el 1% de las empresas analizadas por la firma. A su vez, el gasto en IA por empleado de ese 1% está estancado y fue un 3,1% menor en septiembre respecto a su máximo en julio de 9.873 dólares por trabajador . Fuera de ese 1%, el 10% de las empresas con mayor inversión en IA y las compañías de tamaño mediano, aumentaron su gasto por empleado en más de un 11% de agosto a septiembre de este año, pero Kharazian advierte de que “a pesar del aumento, seguimos observando una desaceleración significativa del crecimiento del gasto en IA”.

La propia Anthropic, en su folleto de salida a Bolsa –que se espera para este mismo mes–, advierte de que la mayoría de los clientes no tiene contratos a largo plazo y puede reducir su gasto casi sin previo aviso, además de que los cinco mayores clientes aportaron en torno al 25% de los ingresos en nueve meses y de que los modelos abiertos y más baratos pueden atraer a clientes si la brecha de rendimiento se cierra. Asimismo, el laboratorio afirma que un 48% de los ingresos del semestre llegó a través de las nubes de Amazon, Google y Microsoft, no de venta directa.

Un gasto a la baja o estancado por parte de las empresas en IA sería un problema serio para las salidas a Bolsa de Anthropic y OpenAI en un momento en el que esta tecnología se vende como el gran motor de crecimiento para los mercados y la economía. Además, en el lado contrario a un gasto en tókenes a la baja contrastan las cifras de inversión de los gigantes tecnológicos Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta, que prevén destinar este año unos 735.000 millones de dólares a gasto de capital, un 79% más que en 2025.

“La inteligencia que ayer era frontera se está convirtiendo en una commodity, mientras los agentes multiplican el volumen de consumo y la necesidad de infraestructura. Es la paradoja de la industrialización de la inteligencia: cada unidad cuesta menos, pero la factura total sigue aumentando”, añade David Sanz, socio responsable de Analítica de Datos, IA y Tecnologías Emergentes de KPMG en España.

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Fuente: Expansión Economía