“¿Cuánto costará esto?” es la pregunta más difícil de responder sobre la automatización de IA. Los precios de tokens son por millón, los modelos cobran diferente por entrada y salida, y el costo de una sola ejecución depende de cuánto texto entra y sale. La mayoría de los equipos ignoran los costos hasta que llega la factura u optimizan en exceso usando el modelo más barato para todo.
Ningún enfoque funciona. Así es como pensar sobre los costos de workflows de IA de manera práctica.
Lo básico: cuánto cuesta una ejecución de recipe
Una ejecución de recipe tiene dos componentes de costo: tokens de entrada (su prompt + contexto) y tokens de salida (la respuesta de la IA). Los tokens de salida son típicamente 3-5x más caros que los tokens de entrada.
Esto es lo que cuestan las ejecuciones típicas de recipes entre proveedores (aproximado, a principios de 2026):
Extracción o clasificación simple (entrada corta, salida estructurada):
- Claude Haiku 4.5: ~$0.002-0.005 por ejecución
- GPT-5-mini: ~$0.002-0.004 por ejecución
- Gemini 2.5 Flash Lite: ~$0.001-0.003 por ejecución
Generación de contenido (entrada moderada, salida más larga):
- Claude Sonnet 4.5: ~$0.01-0.03 por ejecución
- GPT-5.1: ~$0.01-0.025 por ejecución
- Gemini 2.5 Pro: ~$0.008-0.02 por ejecución
Análisis complejo con pensamiento extendido (entrada larga, razonamiento + salida):
- Claude Opus 4.5: ~$0.05-0.15 por ejecución
- o3: ~$0.04-0.12 por ejecución
- Gemini 3 Pro: ~$0.03-0.10 por ejecución
Estos son rangos aproximados. Los costos reales dependen de la longitud de entrada, longitud de salida y si funciones como búsqueda web o pensamiento extendido están habilitadas.
Cuánto cuesta un workflow
Un workflow encadena múltiples recipes. El costo es la suma de todos los costos de los pasos. Aquí hay un ejemplo realista:
Workflow de Procesamiento de Facturas (4 pasos):
- Extraer datos de factura (Haiku 4.5): $0.003
- Verificar discrepancias (Sonnet 4.5): $0.015
- Generar resumen de aprobación (Haiku 4.5): $0.002
- Escribir informe final (Sonnet 4.5): $0.02
Total por ejecución: ~$0.04
Ejecute esto 50 veces a la semana (10 facturas por día), y el costo mensual es de aproximadamente $8. Para contexto, el proceso manual toma a un miembro del equipo de finanzas 15-20 minutos por factura — aproximadamente 12 horas de trabajo por semana.
Pipeline de Nuevos Leads (4 pasos con búsqueda web):
- Investigación de prospectos con búsqueda web (Sonnet 4.5): $0.04
- Calificación de lead (Haiku 4.5): $0.005
- Verificación de condición: gratis (solo lógica, sin llamada a IA)
- Borrador de alcance (Sonnet 4.5): $0.02
Total por ejecución: ~$0.065
A 200 leads por mes, eso es aproximadamente $13/mes en costos de IA.
La palanca de optimización: selección de modelo por paso
La mayor optimización de costos en JieGou no es usar modelos más baratos en todas partes — es usar el modelo correcto para cada paso.
En el workflow de facturas anterior, la extracción y el resumen de aprobación usan Haiku (rápido, barato, bueno en tareas estructuradas). La verificación de discrepancias y el informe final usan Sonnet (mejor razonamiento, mejor prosa). Si usara Opus para todo, el workflow costaría ~$0.35 por ejecución en lugar de $0.04 — casi 10x más por una mejora marginal de calidad en los pasos más simples.
JieGou le permite configurar el modelo independientemente para cada recipe, así puede optimizar a nivel de paso sin cambiar la estructura del workflow.
Estimar costos antes de ejecutar
JieGou incluye un estimador de costos que proyecta el costo de una ejecución de workflow antes de que la ejecute. El estimador usa el historial de uso de tokens de ejecuciones anteriores de cada recipe para predecir los costos de la ejecución actual.
Para nuevas recipes sin historial, el estimador usa valores predeterminados específicos del modelo basados en los tamaños del esquema de entrada y salida.
Rastrear costos después de ejecutar
El panel de analíticas desglosa el uso de tokens y costos por:
- Recipe — ¿Cuáles recipes son más costosas por ejecución?
- Workflow — ¿Cuál es el costo total de cada workflow?
- Departamento — ¿Cuánto está gastando cada equipo?
- Modelo — ¿Cuál es la distribución de costos entre proveedores?
Esta visibilidad le permite detectar oportunidades de optimización. Si una recipe representa el 60% del costo de un workflow, ahí es donde experimentar con un modelo diferente o un prompt más corto.
El panorama de costos mensuales
Para un equipo ejecutando automatización moderada:
| Carga de trabajo | Ejecuciones mensuales | Costo estimado |
|---|---|---|
| Pipeline de leads de ventas | 200 | $13 |
| Reutilización de contenido de marketing | 20 | $1.50 |
| Clasificación de tickets de soporte | 800 | $4 |
| Revisión semanal de negocios | 4 | $0.80 |
| Procesamiento de facturas | 200 | $8 |
Total: ~$27/mes en costos de proveedores de IA. Ese es el costo real de tokens, pagado directamente a los proveedores. La suscripción de la plataforma JieGou es separada y no incluye sobrecargo de IA.
Compare eso con el tiempo manual reemplazado — docenas de horas por semana en todo el equipo — y el ROI es difícil de discutir.
Reglas generales
- Use el modelo más barato que produzca output aceptable. Para clasificación, extracción y categorización, Haiku o GPT-5-mini generalmente es suficiente. Reserve Opus y o3 para análisis complejo y contenido de alto impacto.
- Los prompts más cortos cuestan menos. Una plantilla de prompt concisa que le dice a la IA exactamente qué hacer cuesta menos que una larga llena de ejemplos y advertencias.
- Los esquemas de salida estructurada reducen el desperdicio. Cuando la IA sabe exactamente qué campos completar, produce una salida más corta y enfocada. Menos salida = menor costo.
- La búsqueda web agrega costo. La búsqueda en sí está incluida en los precios del modelo, pero los resultados de búsqueda se suman al contexto de entrada. Solo habilite la búsqueda web para recipes que necesiten información actual.