Estudios de Epoch AI y MIT muestran caídas de 13x y 3x anuales en el coste de igualar el rendimiento de IA
Hecho Qué ha ocurrido
Epoch AI calcula que el coste de alcanzar un nivel fijo de rendimiento en benchmarks de IA cae un 47% por trimestre, unas 13 veces al año, más rápido que cualquier tecnología transformadora previa. Investigadores del MIT, usando datos de Artificial Analysis, estiman una caída de 5x a 10x anual, y tras descontar el abaratamiento del hardware y la presión competitiva, sitúan la mejora algorítmica pura en unas 3x al año. Epoch pone como ejemplo que un modelo de la familia GPT-5.6 igualó en 2025 un 75% en GPQA Diamond que o3 lograba por 30 centavos, pero por cuatro centésimas de centavo, una reducción de 1/725. El MIT advierte que los modelos de razonamiento más nuevos pueden costar más por consulta al usar mucho más cómputo por tarea.
Resumen generado mediante IA a partir de The Decoder (original en inglés). Naturaleza de la información: análisis u opinión.
Análisis Por qué importa
Para las empresas que eligen modelos de IA, entender esta dinámica evita decisiones basadas solo en el precio por token, ya que el modelo más barato no siempre es el más eficiente en coste real por tarea resuelta.
- Quién se ve afectado
- Equipos de IT, desarrollo y responsables de compras tecnológicas que evalúan y presupuestan el uso de modelos de IA en producción.
- Qué puede cambiar
- La comparación de modelos debe basarse en coste total por resultado correcto (incluyendo reintentos y latencia), no solo en precio por token, especialmente con modelos de razonamiento que consumen más cómputo.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Conviene vigilar si la tendencia de caída de costes se mantiene tras los nuevos lanzamientos como GPT-6 Sol y Luna, y si aparecen métricas más robustas contra el 'benchmaxxing' que distorsionan las comparaciones de precio-rendimiento.
Recomendación Qué debería hacer una empresa
Evaluar en los próximos 6-12 meses el coste total por tarea (no solo por token) al seleccionar modelos, usando plataformas de comparación como Artificial Analysis para decisiones de compra de IA.
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.
Ver fuente original ↗LLMmodelos de razonamientobenchmarks Epoch AIMITOpenAIArtificial Analysis benchmarkscostes de IAEpoch AIGPT-5.6MIT
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