El consumo de tokens en OpenRouter crece un 25.000% y reaviva el debate sobre la burbuja de la IA
Hecho Qué ha ocurrido
El consumo semanal de tokens en OpenRouter pasó de 0,5 a 126,2 billones entre enero de 2025 y septiembre de 2026, un aumento superior al 25.000%. El artículo atribuye este salto a modelos de razonamiento que generan grandes cantidades de tokens de 'pensamiento' y a agentes de IA sin optimizar que consumen tokens de forma ineficiente. GPT 5.6 Luna de OpenAI lidera el consumo de tokens, mientras que Astra lidera en ingresos; modelos chinos como Kimi, GLM y DeepSeek multiplicaron por diez su gasto mensual en 2026.
Resumen generado mediante IA a partir de The Decoder (original en inglés). Naturaleza de la información: análisis u opinión.
Análisis Por qué importa
El dato desmonta la idea de que más tokens equivale a más adopción real o valor de negocio, lo que es clave para interpretar correctamente las métricas de crecimiento de IA que circulan en el mercado. Para directivos, sugiere que el gasto en inferencia puede dispararse sin un retorno proporcional si los agentes no están bien diseñados.
- Quién se ve afectado
- Empresas que despliegan agentes de IA, equipos de IT y finanzas que gestionan presupuestos de inferencia, y analistas de mercado que evalúan el crecimiento del sector.
- Qué puede cambiar
- Las empresas deberán auditar la eficiencia de tokens de sus agentes y modelos de razonamiento antes de escalar su uso, ya que el coste puede crecer mucho más rápido que el valor generado.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Vigilar si OpenRouter u otras plataformas publican métricas de eficiencia por tarea (no solo tokens totales) y si las empresas empiezan a optimizar agentes para reducir consumo innecesario.
Recomendación Qué debería hacer una empresa
Las empresas que operan agentes de IA deberían auditar en los próximos 3-6 meses el consumo de tokens por tarea para detectar ineficiencias antes de escalar el gasto en inferencia.
Recomendación generada por IA con la evidencia disponible; no es asesoramiento profesional.
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Fuente original: The Decoder. La referencia es siempre el artículo original.
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