Claude Sonnet 5.5 se ofrece a mitad de precio que Claude Opus 5.5, y aun así dos rastreadores independientes los clasifican de forma diferente en lo que cuesta una tarea. La razón es simple: pagas por los tokens que usa un modelo, y los modelos usan cantidades muy diferentes. Esta guía muestra cómo medir el coste por tarea en tu propio trabajo.
Dos rastreadores, dos respuestas
Por millón de tokens, Sonnet 5.5 cuesta $2 de entrada y $10 de salida, y Opus 5.5 cuesta $4 y $20.
En el Vals Index, Sonnet 5.5 costó $21.34 por prueba y Opus 5.5 costó $32.14, por lo que Sonnet fue más barato por prueba.
Artificial Analysis, según lo informado por AI Weekly y otros, midió lo contrario al máximo esfuerzo. Sonnet 5.5 usó unos 193,000 tokens de salida por tarea y costó $7.60, mientras que Opus 5.5 usó unos 119,000 y costó $5.98.
Los dos rastreadores usan tareas diferentes y configuraciones de esfuerzo distintas, por lo que no se contradicen entre sí. Muestran que el coste por tarea depende de lo que pidas y de cuánto se le indique al modelo que piense.
La aritmética
Un modelo que cuesta la mitad por token pero escribe 60% más tokens sigue costando aproximadamente 20% menos solo en la salida: 0.5 × 1.6 = 0.8. Añade la entrada, los tokens en caché y los turnos adicionales de llamadas a herramientas, y la brecha puede cerrarse o invertirse. Eso es lo que Artificial Analysis informó al máximo esfuerzo.
La fórmula es:
- Coste por llamada = tokens de entrada × precio de entrada + tokens en caché × precio en caché + tokens de salida × precio de salida
- Coste por tarea = la suma de cada llamada que requiere, incluidos los reintentos
- Coste por tarea completada = gasto total ÷ tareas que realmente pasaron
Solo la última cifra te dice cuánto cuesta el trabajo terminado.
El esfuerzo cambia la respuesta
El esfuerzo predeterminado de Opus 5.5 es medio, y el pensamiento adaptativo no se puede desactivar. Un informe señala que Sonnet 5.5 usa unos 14,000 tokens de salida por tarea en esfuerzo bajo, 19,000 en medio, 34,000 en alto y 74,000 en xalto. Trata esos números como los de ese evaluador, no los tuyos, pero la forma importa: el mismo modelo puede costar cinco veces más por tarea con una configuración superior.
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Mide el tuyo en una tarde
- Elige 20 tareas reales de tu trabajo, con los datos de clientes eliminados.
- Ejecuta cada tarea en cada modelo con la configuración de esfuerzo que planeas usar.
- Del bloque de uso que devuelve cada API, registra los tokens de entrada, en caché y de salida para cada llamada.
- Marca cada tarea como aprobada o no aprobada, utilizando una regla que hayas escrito antes de empezar.
- Registra cuántos minutos pasaste revisando y corrigiendo cada resultado.
- Calcula el coste por tarea completada y añade tu tiempo de revisión a tu propia tarifa por hora.
Usa una tabla como esta para registrarlo:
| Modelo y esfuerzo | Tareas aprobadas | Tokens (ent. / caché / sal.) | Coste de API | Minutos de revisión | Coste por tarea completada |
|---|---|---|---|---|---|
| Tu modelo y configuración | Tu recuento | Tus totales | Tu coste | Tus minutos | Total dividido por aprobadas |
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Qué hacer con la respuesta
- Usa el modelo más barato a un esfuerzo bajo o medio para el trabajo rutinario.
- Mueve una tarea al modelo más grande solo si el más barato no la supera con un esfuerzo aceptable.
- Vuelve a medir después de cada lanzamiento de modelo. Los precios, los hábitos de tokens y el comportamiento del esfuerzo cambian.
Preguntas frecuentes
¿Es Sonnet 5.5 más barato que Opus 5.5?
Por token, sí: se ofrece a mitad de precio. Por tarea, depende de la configuración de esfuerzo y del trabajo. Vals y Artificial Analysis apuntan en direcciones diferentes.
¿Qué es el costo por tarea completada?
El gasto total dividido por el número de tareas que superaron tu control de calidad. Cuenta el costo de los fallos y reintentos.
¿El almacenamiento en caché cambia qué modelo es más económico?
Puede hacerlo. Las lecturas en caché cuestan $0.20 por millón de tokens en Opus 5.5, por lo que una tarea que relee un contexto grande es más barata de lo que sugiere su precio de lista. Mídelo con tus prompts reales.
¿Estás eligiendo un modelo para un proyecto real?
Probamos modelos en tus tareas, registramos el costo por tarea completada y establecemos límites de gasto antes del lanzamiento. Consulta nuestros servicios de integración de IA.
