Anthropic lanzó Claude Sonnet 5.5 el 28 de septiembre, el segundo de la serie Claude 5.5, mientras la empresa se prepara para una IPO. Esto marca un cambio importante en los criterios utilizados para evaluar las tecnologías de IA: si bien el rendimiento bruto en pruebas comparativas sigue siendo una consideración clave, ahora las empresas también se fijan en lo costoso que puede resultar obtener resultados con un modelo específico.
Anthropic afirma que Sonnet 5.5 funciona un 30% más rápido, en promedio, que Sonnet 5, y que su aplicación puede costar hasta un 30% menos en la mayoría de las tareas, incluso si los precios de los tokens permanecen sin cambios. Según la página de lanzamiento de Anthropic, la reducción de costos se logra gracias al menor uso de tokens para realizar la misma tarea.
Mismo precio en el rótulo, menos tokens
Sonnet 5.5 tiene un precio de 2 USD por millón de tokens de entrada, 10 USD por tokens de salida utilizados y 0.20 USD por tokens de lectura de caché utilizados. Opus 5.5, que se especializa en operaciones complejas de razonamiento y juicio, tiene un precio de 4 USD y 20 USD para tokens de entrada y salida, respectivamente. Sonnet está pensado para tareas sencillas como programación, generación de documentos y hojas de cálculo.
Esto lleva la eficiencia al centro del debate. Para muchas tareas, las empresas no tienen que ir por el modelo de mayor rendimiento. Si un modelo de bajo costo puede completar la tarea deseada de manera constante, eso puede ser más importante que obtener unos cuantos puntos más en un benchmark. Este aspecto es especialmente importante para Anthropic, ya que Reuters informa que alrededor del 80% de los ingresos de la empresa proviene de clientes empresariales.
Los benchmarks dejan de ser toda la historia
Anthropic afirma que Sonnet 5.5 obtiene 70.6% en Terminal-Bench 4.0, frente al 10.3% de Sonnet 5. Pero el ranking de Artificial Analysis muestra por qué las puntuaciones de benchmarks solo son parte de la historia.
Sonnet 5.5, en esfuerzo máximo, alcanza una puntuación de 56 en la escala de inteligencia, con un costo estimado de 7.60 USD por cada tarea individual. GPT-6 Sol puede lograr 48 puntos a 1.06 USD por tarea, mientras que el MiMo-V2.6-Pro de Xiaomi obtiene una puntuación de 46 con un costo irrisorio de solo 0.13 USD. Estas diferencias en el costo motivan a las empresas a preferir múltiples rutas: se pueden asignar las tareas más difíciles a sistemas de gama premium, mientras que todas las tareas rutinarias pueden realizarse con sistemas más baratos.
Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol vs MiMo-V2.6-Pro: costo por tarea vs puntaje de inteligencia
El precio del pensamiento sigue cayendo
Este cambio forma parte de una tendencia mucho más amplia observada a lo largo del tiempo. Según el informe de Epoch AI del 22 de septiembre, los costos para un nivel específico de rendimiento en IA han disminuido aproximadamente un 47% cada trimestre a partir de 2023, lo que equivale a una reducción anual de unas 13 veces.
Un informe de Cryptopolitan publicado el 29 de septiembre señala que los compradores corporativos cada vez favorecen el modelo más asequible que logra las tareas requeridas, mientras que los precios bajos también permiten a las empresas justificar el uso de varios modelos.
Tokens más baratos, facturas más grandes
Sin embargo, los costos más bajos no garantizan que haya gastos menores en IA. El informe de Gartner del 17 de agosto, titulado “Gartner Predicts AI Inference Costs Per Agentic Workflow Will Increase More Than Fivefold Through 2028”, habla del “paradoja de la inferencia”. La disminución en el precio de los tokens estimula flujos de trabajo más complejos, lo que resulta en un aumento del uso total de tokens.
“Los líderes de producto no pueden confiar en una economía de tokens más eficiente para racionalizar los costos de la IA.”
— Will Sommer, director senior de análisis de Gartner, en el informe de Gartner del 17 de agosto de 2026,
¿Quién recibe realmente la IA más barata?
Según el Global AI Diffusion Report publicado por Microsoft, los modelos de bajo costo y con pesos abiertos tienen el potencial de aumentar el acceso, especialmente en el Global South. Aunque es cierto que los costos más bajos de los modelos mejorarán el acceso, la infraestructura, la conectividad y las habilidades son factores determinantes para decidir si se usarán modelos de IA más baratos.
Para los compradores empresariales, Sonnet 5.5 muestra hacia dónde va el mercado: el mejor modelo no necesariamente es el más potente, sino el que puede hacer el trabajo bien a un costo razonable. Haiku 5.5, que llegará en las próximas semanas, podría impulsar ese cambio aún más al hacer más barato el trabajo de IA de alto volumen y más difícil para las empresas justificar el pago de precios más altos por tareas rutinarias.
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