Sam Altman admite que los costos de IA son ya un «problema enorme» [Bonus: cómo reducir los tuyos]

Hace seis meses, nadie en OpenAI estaba preocupado por el dinero. Sam Altman lo dijo en voz alta. A principios de 2026, el costo de operar IA «nunca surgía como tema», según contó a una sala llena de clientes empresariales. «La gente estaba completamente satisfecha con lo que gastaba.»

Luego soltó la frase que ahora rebota por toda la industria. Hoy, los costos de IA son «un problema enorme».

Es algo notable que el CEO de la empresa de IA más valiosa del mundo admita esto en público. Y la historia no termina ahí, porque las cifras que reveló al mismo tiempo son genuinamente difíciles de creer.

La confesión de los 100.000 millones de tokens

Hablando en un evento empresarial de OpenAI el martes, Altman corrió el telón sobre el mayor cliente de la compañía. Esa sola cuenta consume aproximadamente 100.000 millones de tokens al mes.

Para contextualizarlo, son unos 75.000 millones de palabras. Al mes. De una sola organización.

Un token es la unidad básica que los modelos de IA leen y escriben, aproximadamente tres cuartos de una palabra. Cada pregunta que haces y cada respuesta que recibes se mide en tokens, y cada token cuesta dinero. Así que 100.000 millones de ellos no es una estadística de uso. Es una pequeña fortuna.

La cifra que avergonzó a Sam Altman

Aquí viene el giro que hizo reír a la sala. Ese cliente que consume 100.000 millones de tokens ni siquiera es el mayor gastador del planeta.

Altman admitió que OpenAI descubrió a alguien fuera de la empresa que gastaba todavía más, y lo calificó de «vergüenza» personal. Léelo de nuevo. La empresa que vende los tokens, mantiene un marcador interno de tokens y tiene empleados presumiendo de sus totales en redes sociales, fue superada en gasto por alguien de fuera.

Cuando quienes venden el producto compiten por consumirlo al máximo, empiezas a entender cómo las facturas se dispararon tanto.

Una explosión de un millón de veces en seis años

La curva de crecimiento es la parte que debería poner nervioso a cualquier equipo de finanzas.

Hace seis años y medio, el mayor usuario de OpenAI consumía unos 100.000 tokens al mes. En ese momento, dijo Altman, esa persona era «muy probablemente el líder mundial de tokens».

Hoy, esos mismos 100.000 tokens son aproximadamente el promedio global per cápita. La persona promedio ahora usa lo que el usuario más intensivo del mundo usaba hace seis años. Y el nuevo líder en OpenAI llega a 100.000 millones al mes.

Es un incremento de un millón de veces. No en el uso total de la industria, sino en lo que consume un solo usuario líder.

Las facturas que reventaron los presupuestos

Las cifras abstractas son asombrosas. Las facturas reales son peores.

Peter Steinberger, el creador de OpenClaw, publicó una captura de 603.000 millones de tokens gastados en 30 días, acumulando alrededor de 1,3 millones de dólares en un solo mes. OpenAI terminó cubriendo la factura después de que se unió a la empresa.

Mientras tanto, el resto del mundo corporativo está frenando en seco. Amazon cerró su marcador interno de tokens. Uber impuso límites estrictos de tokens después de que su COO dijera que el gasto se había vuelto imposible de justificar, habiendo quemado su presupuesto completo de IA para 2026 en cuatro meses. Ingenieros individuales llegaban a gastar entre 150 y 2.000 dólares al mes cada uno.

Altman incluso citó el meme que circula entre sus clientes: «Mi empresa gastó todo mi presupuesto de 2026 en el primer trimestre, ¿puedes hacer esto más eficiente?»

Por qué el cambio fue tan rápido

La velocidad del giro es la verdadera historia.

Durante la mayor parte del auge de la IA, los precios estuvieron artificialmente bajos. Los grandes laboratorios fijaron el precio de sus modelos por debajo de lo que realmente cuesta operarlos, asumiendo la pérdida para ganar cuota de mercado. OpenAI supuestamente gasta alrededor de 1,35 dólares por cada dólar que ingresa, y sus pérdidas provienen principalmente de la inferencia, el costo de responder todas esas miles de millones de solicitudes diarias, no del entrenamiento de nuevos modelos.

Eso funciona bien cuando el uso es moderado. Pero una vez que llegaron las herramientas agénticas, la IA que funciona en bucles, se llama a sí misma repetidamente y trabaja de forma autónoma, el consumo de tokens dejó de crecer de forma lineal y empezó a multiplicarse. Añade que las empresas finalmente tuvieron visibilidad real de sus facturas, y el cómodo silencio de enero se convirtió en el pánico de junio.

Lo más inquietante es lo que Altman dice que viene después. Señaló la «IA proactiva en ejecución constante», agentes siempre activos que trabajan en segundo plano sin necesidad de instrucciones. Si los presupuestos de hoy están estallando con la IA que tienes que pedir, espera a pagar por una IA que nunca para.

Anthropic tomó la delantera en silencio

Mientras OpenAI quemaba tokens, un rival la superó en silencio.

Por primera vez desde que comenzó la carrera de IA, el índice de gasto de mayo de 2026 de Ramp mostró que Anthropic superó a OpenAI en adopción empresarial en EE. UU., con un 34,4 % frente al 32,3 %. El motor detrás fue un único producto, Claude Code, lo que más rápido ha crecido en la historia de Anthropic.

Hay un detalle que vale la pena nombrar. Estas empresas ganan más dinero cuando gastas más tokens, lo que significa que tienen un incentivo silencioso para empujarte hacia sus modelos más caros aunque uno más barato haría el trabajo perfectamente. La crisis de costos no es un accidente. Está integrada en el modelo de negocio.

Cómo reducir tu factura de IA de verdad

Aquí viene la parte práctica. No necesitas un presupuesto del tamaño de McKinsey para usar IA de frontera, y desde luego no necesitas acumular cinco suscripciones separadas para lograrlo.

Algunos mecanismos que realmente marcan la diferencia:

• Asigna tareas al modelo correcto. La mayoría de las solicitudes no necesitan el modelo más caro. Los modelos rápidos y económicos manejan la mayor parte del trabajo cotidiano, y reservas los modelos de razonamiento premium para los problemas difíciles. El enrutamiento inteligente solo ya reduce los costos entre un 60 y un 80 % para muchos equipos.
• Deja de pagar por suscripciones inactivas. Pagar por separado ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity suma el equivalente a una pequeña hipoteca al mes, y solo usas una a la vez.
• Adapta el modelo al momento. Programación, escritura, investigación y preguntas rápidas tienen cada una un modelo que las resuelve mejor y más barato. La clave es poder cambiar sin fricción.

Exactamente este problema es el que Fello AI fue creado para resolver. En lugar de malabarear varias suscripciones de IA costosas, Fello AI agrupa todos los modelos principales, Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Llama, Perplexity y más, en una sola aplicación nativa ligera para Mac, iPhone e iPad. Eliges el modelo adecuado para cada tarea desde una única interfaz y dejas de pagar cuatro veces por una capacidad que usas de una en una.

Cuando quienes dirigen los laboratorios de IA admiten abiertamente que los costos están fuera de control, la decisión inteligente para todos los demás es ser deliberado con lo que se paga.

La conclusión

Sam Altman acaba de decirle al mundo que el costo de la IA pasó de ser un no-tema a un «problema enorme» en aproximadamente cinco meses. Su propio mayor cliente gasta 100.000 millones de tokens al mes, y alguien gasta incluso más. Las empresas están limitando presupuestos, cerrando marcadores y quemando el gasto de un año en un trimestre.

La era de la IA barata y subvencionada está terminando. Los ganadores de aquí en adelante no serán quienes más gasten. Serán quienes gasten con más inteligencia.

Puedes probar todos los principales modelos de IA en un solo lugar, sin la pila de suscripciones, en Fello AI.