Economía Unitaria de Inferencia: El Verdadero Costo Por Millón de Tokens

Actualizado el 8 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre 2025: Los costos de inferencia LLM disminuyeron 10x anualmente—más rápido que la computación de PC o el ancho de banda del dotcom. El rendimiento equivalente a GPT-4 ahora cuesta $0.40/millón de tokens versus $20 a finales de 2022. Los precios de H100 en la nube se estabilizaron en $2.85-$3.50/hora después de una caída del 64-75% desde los picos. DeepSeek disrumpió el mercado con precios 90% más bajos que los incumbentes. El autoalojamiento alcanza el punto de equilibrio con más del 50% de utilización de GPU para modelos 7B, más del 10% para modelos 13B. La cuantización reduce los costos operativos entre 60-70%. La decodificación especulativa reduce la latencia 2-3x.

El mercado de inferencia LLM desafía la economía tecnológica convencional. Los precios cayeron más rápido que la computación de PC durante la revolución del microprocesador o el ancho de banda durante el boom del dotcom—el rendimiento equivalente cuesta 10x menos cada año.¹ Una capacidad que costaba $20 por millón de tokens a finales de 2022 ahora cuesta $0.40.² Sin embargo, las organizaciones aún luchan por entender sus verdaderos costos de inferencia porque el precio por token oculta las realidades de infraestructura, la utilización de GPU determina la economía unitaria real, y las técnicas de optimización crean variaciones de un orden de magnitud en la eficiencia de costos. Dominar la economía de inferencia determina si los despliegues de IA generan valor o hemorragian capital.

El panorama de precios de inferencia en diciembre 2025

Los precios de API abarcan tres órdenes de magnitud dependiendo de la capacidad del modelo, el proveedor y la optimización. Comprender el panorama actual proporciona contexto para la toma de decisiones económicas.

Los modelos de nivel económico ahora cuestan fracciones de centavo por millón de tokens. Gemini Flash-Lite de Google lidera con $0.075 por millón de tokens de entrada y $0.30 por millón de tokens de salida.³ Los modelos de código abierto a través de proveedores como Together.ai o Hyperbolic alcanzan precios aún más bajos—Llama 3.2 3B funciona a $0.06 por millón de tokens, logrando puntuaciones MMLU de 42 a 1/1000 del costo de hace tres años.⁴

Los modelos de producción de nivel medio equilibran capacidad contra costo. Claude Sonnet 4 tiene un precio de $3 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida.⁵ El modelo R1 de DeepSeek disrumpió el mercado a $0.55 de entrada y $2.19 de salida por millón de tokens—90% por debajo de los competidores occidentales para capacidad de razonamiento comparable.⁶ Los proveedores chinos consistentemente subcotizan a los incumbentes occidentales, introduciendo presión de precios que beneficia a todos los compradores.

Los modelos de capacidad frontera exigen precios premium. Claude Opus 4 cuesta $15 por millón de tokens de entrada y $75 por millón de tokens de salida.⁷ GPT-4 y modelos frontera similares tienen precios similares, justificados por capacidades que los modelos más pequeños no pueden replicar independientemente de la optimización de costos.

La variación entre proveedores añade complejidad. Para modelos idénticos, los precios varían 10x entre el proveedor más barato y el más caro.⁸ Un modelo podría costar $0.90 por millón de tokens del proveedor más barato, $3.50 en la mediana, y $9.50 del más caro. Comparar entre proveedores impacta significativamente la economía antes de cualquier optimización técnica.

La asimetría de precios de tokens de salida refleja los costos reales. OpenAI, Anthropic y Google cobran los tokens de salida 3-5x más que los tokens de entrada porque la generación de salida requiere procesamiento secuencial mientras que el procesamiento de entrada se paraleliza eficientemente.⁹ Las aplicaciones que generan salidas largas enfrentan una economía diferente a las que procesan entradas largas con respuestas breves.

Entendiendo los verdaderos costos de infraestructura GPU

Detrás de los precios de API se encuentra la infraestructura GPU con su propia estructura de costos. Comprender esta economía permite tomar decisiones informadas de construir versus comprar.

Los costos de adquisición de hardware comienzan altos y continúan acumulándose. Las GPU NVIDIA H100 cuestan $25,000-$40,000 por tarjeta, con sistemas de servidor completos de 8 GPU alcanzando $200,000-$400,000 incluyendo infraestructura.¹⁰ El costo de fabricación de NVIDIA es aproximadamente $3,320 por H100—la brecha entre el costo de producción y el precio de venta refleja márgenes impulsados por la demanda que solo recientemente han comenzado a moderarse.

Las tarifas de alquiler de GPU en la nube se han estabilizado después de caídas dramáticas. Las instancias H100 SXM van desde $1.49/hora (Hyperbolic) hasta $6.98/hora (Azure), con la mayoría de los proveedores agrupándose alrededor de $2.85-$3.50/hora después de caídas del 64-75% desde los precios pico.¹¹ La capacidad reservada reduce las tarifas aún más—Lambda Labs ofrece $1.85/hora y Hyperstack comienza en $1.90/hora con compromisos.

Los costos de energía y refrigeración componen los gastos de hardware. Cada H100 consume hasta 700W bajo carga. Los clusters multi-GPU requieren unidades de distribución de energía dedicadas que potencialmente cuestan $10,000-$50,000 para mejoras de instalaciones.¹² La infraestructura de refrigeración líquida o sistemas HVAC mejorados añaden $15,000-$100,000 dependiendo de la escala. Estos costos se amortizan a través de las horas de GPU pero impactan significativamente la economía de propiedad total.

Los gastos operativos cierran la brecha entre el alquiler de hardware y el costo real. Factorizando refrigeración, instalaciones y mantenimiento se añaden aproximadamente $2-7 por hora a las tarifas brutas de alquiler de GPU, llevando el verdadero costo operativo de 8×H100 a $8-$15/hora cuando se amortiza correctamente.¹³ Las organizaciones que comparan alquiler en la nube con precios de API deben incluir estos costos ocultos para hacer comparaciones válidas.

La ecuación de utilización que determina la viabilidad

La utilización de GPU determina si la inferencia autoalojada tiene sentido económico. Pagar por una GPU funcionando al 10% de carga transforma $0.013 por mil tokens en $0.13—más caro que las APIs premium.¹⁴

El análisis del punto de equilibrio depende del tamaño del modelo y los objetivos de utilización. Alojar un modelo 7B requiere aproximadamente 50% de utilización para costar menos que GPT-3.5 Turbo.¹⁵ Un modelo 13B alcanza paridad de costos con GPT-4-turbo con solo 10% de utilización porque el premium de capacidad del modelo más grande justifica una mayor inversión en infraestructura. El conocimiento crítico: los modelos más grandes alcanzan el punto de equilibrio con menor utilización porque reemplazan alternativas de API más caras.

Los patrones de tráfico determinan la utilización alcanzable. Las organizaciones con cargas de trabajo consistentes y predecibles logran mayor utilización que aquellas con demanda esporádica. Las aplicaciones orientadas al consumidor con ciclos de tráfico diarios desperdician capacidad de GPU durante las horas no pico a menos que las cargas de trabajo puedan desplazarse o la infraestructura escalarse dinámicamente.

Los umbrales de volumen de solicitudes establecen la escala mínima viable. El análisis sugiere necesitar más de 8,000 conversaciones por día antes de que la infraestructura autoalojada cueste menos que las soluciones gestionadas.¹⁶ Por debajo de este umbral, la complejidad operativa y los costos fijos del autoalojamiento superan los ahorros potenciales.

Las oportunidades de procesamiento por lotes mejoran la economía de utilización. Las organizaciones con cargas de trabajo diferibles—análisis offline, embeddings por lotes, procesamiento de conjuntos de datos—pueden agregar la demanda en ventanas de alta utilización, mejorando la utilización efectiva incluso con tráfico en tiempo real variable. Mezclar cargas de trabajo en tiempo real y por lotes en infraestructura compartida optimiza la eficiencia del capital.

Desglose de la estructura de costos para despliegues de producción

Los costos de inferencia de producción se descomponen en componentes que la optimización puede abordar individualmente.

La carga del modelo y la memoria consumen recursos fijos independientemente del tráfico. Un modelo de 70B parámetros en FP16 requiere aproximadamente 140GB de memoria GPU—excediendo la capacidad de una sola GPU y exigiendo configuraciones multi-GPU.¹⁷ Los costos de memoria escalan con el tamaño del modelo, no con el uso, creando umbrales mínimos de infraestructura independientemente del volumen de tráfico.

El cómputo por token impulsa los costos marginales durante la inferencia. El cómputo del pase hacia adelante escala con la arquitectura del modelo—los mecanismos de atención particularmente para contextos largos. Los costos de cómputo disminuyen con el procesamiento por lotes porque las operaciones matriciales se vuelven más eficientes en tamaños de lote más grandes, amortizando los gastos generales a través de más tokens.

La memoria de caché KV crece con la longitud del contexto y las solicitudes concurrentes. Cada solicitud activa mantiene cachés de clave-valor que consumen memoria proporcional a la longitud del contexto. Las aplicaciones de contexto largo enfrentan presión de memoria que limita las solicitudes concurrentes, degradando el rendimiento y aumentando los costos por token. La gestión del caché KV representa un objetivo principal de optimización.

La E/S de red y almacenamiento impactan los despliegues multi-GPU y distribuidos. La comunicación entre GPU para paralelismo de tensor, la carga de pesos del modelo desde almacenamiento, y la transmisión de resultados consumen recursos. Las redes de alto ancho de banda (NVLink, InfiniBand) reducen los cuellos de botella de E/S pero aumentan la inversión en infraestructura.

Los gastos operativos incluyen monitoreo, registro, seguridad y gestión. Los sistemas de producción requieren infraestructura de observabilidad, personal de guardia y esfuerzo de optimización continuo. Las organizaciones a menudo subestiman estos costos "blandos" al comparar el autoalojamiento contra las alternativas de API.

Técnicas de optimización que transforman la economía

Las optimizaciones técnicas pueden reducir los costos de inferencia entre 60-70% o más, transformando una economía marginal en ventajas sostenibles.¹⁸

La cuantización reduce la precisión de los pesos del modelo de punto flotante de 32 bits a representaciones de 8 bits o 4 bits. La técnica reduce el tamaño del modelo entre 4-8x mientras mantiene una precisión aceptable.¹⁹ La cuantización de 8 bits reduce el uso de memoria un 50% con aproximadamente 1% de pérdida de precisión. La cuantización de 4 bits logra una reducción del 75% del tamaño mientras mantiene un rendimiento competitivo para muchas aplicaciones. El soporte FP4 de las GPU Blackwell permite ganancias de rendimiento de 4x solo con cuantización.

El procesamiento por lotes continuo agrupa las solicitudes dinámicamente en lugar de esperar a que se complete un lote fijo. El procesamiento por lotes tradicional espera a que la secuencia más larga termine antes de procesar nuevas solicitudes. El procesamiento por lotes continuo expulsa las secuencias completadas inmediatamente y comienza nuevas solicitudes mientras otras permanecen en vuelo.²⁰ La técnica mejora dramáticamente la utilización de GPU para cargas de trabajo con longitudes de secuencia variables—exactamente el patrón que exhiben la mayoría de los despliegues de producción.

La decodificación especulativa usa un modelo "borrador" pequeño para predecir múltiples tokens que un modelo "verificador" más grande comprueba en paralelo.²¹ Cuando las predicciones resultan correctas, se generan múltiples tokens por pase hacia adelante en lugar del token único estándar. La técnica reduce la latencia 2-3x para aplicaciones donde un modelo pequeño puede predecir con precisión las salidas del modelo más grande—particularmente efectivo para dominios restringidos o salidas estructuradas.

La optimización del caché KV incluyendo PagedAttention gestiona la memoria caché como memoria virtual, reduciendo la fragmentación y permitiendo mayor concurrencia.²² Las técnicas de compresión de caché reducen aún más la huella de memoria. El almacenamiento en caché de prefijos evita la recomputación cuando las solicitudes comparten prefijos comunes—valioso para aplicaciones con prompts estructurados o instrucciones del sistema.

La destilación de modelos crea modelos más pequeños que aproximan el comportamiento de modelos más grandes para dominios específicos. Un modelo 7B destilado que iguala el rendimiento de GPT-4 en tareas específicas funciona a una fracción del costo de infraestructura mientras mantiene la calidad relevante para la aplicación.²³ La destilación requiere inversión inicial en entrenamiento pero produce ahorros de inferencia continuos.

Combinadas, estas técnicas se componen. Una organización que aplica cuantización (4x), procesamiento por lotes continuo (2x), y decodificación especulativa (2x) podría lograr una reducción de costos efectiva de 16x comparada con un despliegue ingenuo—transformando una economía que parecía marginal en ventajas sustanciales.

Marco de decisión API versus autoalojamiento

La decisión de construir versus comprar depende de factores más allá de la simple comparación de costos.

Elige inferencia por API cuando: - El tráfico es esporádico o impredecible - El volumen está por debajo de 8,000 conversaciones por día - La capacidad de ingeniería es limitada - La iteración rápida en la selección de modelos es valiosa - Los requisitos de cumplimiento se satisfacen con las certificaciones del proveedor - Los requisitos de latencia coinciden con los SLAs del proveedor

Elige autoalojamiento cuando: - El tráfico es consistente y de alto volumen - La utilización de GPU puede superar el 50% de manera sostenible - La soberanía de datos impide el uso de API en la nube - Los modelos personalizados requieren servicio especializado - Los requisitos de latencia exceden las capacidades del proveedor - La optimización de costos justifica la inversión en ingeniería

Los enfoques híbridos a menudo resultan óptimos. Las organizaciones enrutan el tráfico base

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