¿Cuánto Cuestan 1 Millón de Tokens AI en 2026?
1 millón de tokens AI cuesta entre $0.06 y $75 en 2026 según modelo y dirección. Desglose completo de precios en OpenAI, Claude, Gemini, Llama y DeepSeek.
Un millón de tokens AI cuesta entre $0.06 y $75 en 2026 según el modelo y dirección (input vs output). Los tokens output cuestan 3-5× más que los input en la mayoría de proveedores porque la generación es compute-bound. Esta guía muestra exactamente lo que cuesta 1M tokens en 22 modelos. Para precios en tiempo real, usa nuestro Token & Pricing Comparator.
La unidad "1 millón de tokens" es la referencia estándar porque es aproximadamente la unidad donde las facturas de proveedores se vuelven no triviales. Un chatbot de 100k requests/mes a tamaños típicos consume 200M+ tokens — multiplica por tu tarifa blended por millón y esa es tu factura inference mensual.
¿Cuánto cuesta 1 millón de tokens en los modelos principales?
Tabla completa de precios 2026 para tokens output (típicamente el costo dominante):
| Modelo | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|
| Amazon Nova Lite | $0.06 | $0.24 |
| Mistral Small 3 | $0.20 | $0.60 |
| Google Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 |
| DeepSeek V3 | $0.27 | $1.10 |
| GPT-5 mini | $0.40 | $1.60 |
| Cohere Command R | $0.15 | $0.60 |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 |
| Amazon Nova Pro | $0.80 | $3.20 |
| DeepSeek R1 | $0.55 | $2.19 |
| Llama 4 70B (Together) | $0.88 | $0.88 |
| Mistral Large 2 | $2.00 | $6.00 |
| Cohere Command R+ | $2.50 | $10.00 |
| OpenAI GPT-4o | $2.50 | $10.00 |
| Google Gemini 2.5 Pro | $2.50 | $15.00 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
| Llama 4 405B (Together) | $3.50 | $3.50 |
| xAI Grok 4 | $5.00 | $25.00 |
| OpenAI o3 | $10.00 | $40.00 |
| OpenAI GPT-5 | $10.00 | $30.00 |
| Claude Opus 4.7 | $15.00 | $75.00 |
Hay un spread 1,250× entre input más barato (Nova Lite $0.06) y output más caro (Opus 4.7 $75). La estrategia ganadora 2026 es tiered model routing: modelo barato para 80% de requests, premium solo cuando se necesita.
¿Por qué el output cuesta más que el input?
Tres razones por las que output es estructuralmente más caro:
- Generación secuencial. Los tokens output se producen uno a la vez — token N depende de tokens 1 a N-1. Cada token output requiere un forward pass completo. Los tokens input se procesan en paralelo.
- Memory bandwidth domina. En inference, el cuello de botella es leer pesos del modelo desde HBM de GPU por cada token output, no el compute. Output es ~5× más bandwidth-intensive por token.
- Patrones de utilización GPU. La generación output subutilizada clusters GPU grandes (batch pequeño = paralelismo bajo). Los proveedores cobran este opportunity cost.
Implicación práctica: si tu workload es heavy en input (RAG, análisis de documentos), puedes usar modelos con menor ratio output:input. Claude tiene ratio 5:1 en Sonnet; Llama en Together es 1:1.
¿Qué tan grande es 1 millón de tokens en términos reales?
Dimensionamiento práctico para 1 millón de tokens:
- ~750,000 palabras en texto inglés (1.33 tokens/palabra promedio)
- ~4 novelas promedio de prosa (200k palabras cada una)
- ~3 millones de caracteres de código (más tokens que inglés por sintaxis)
- ~50 horas de discurso transcrito a 150 palabras/minuto
- ~600 conversaciones chatbot típicas de 10 turnos (1,700 tokens/conversación)
Calibración de producción real:
- Chatbot de customer-support: 200k-300k tokens por 1,000 conversaciones
- Producto de code-completion (estilo Copilot): 100k-500k tokens por usuario activo/día
- Producto agente de research (estilo Devin): 50k-200k tokens por tarea
¿Cómo calculo mi costo por millón de tokens?
Para un chatbot con 2,000 input + 400 output tokens por request, usando Claude Sonnet 4.6 a $3 input + $15 output por millón:
Por request:
Input: 2000 × $3 / 1M = $0.006
Output: 400 × $15 / 1M = $0.006
Total: $0.012
Por 100,000 requests:
$0.012 × 100k = $1,200
Eso es efectivamente $5 por millón de tokens blended (200M tokens usados para generar $1,200 de factura).
Nota que la tarifa blended depende de tu ratio input-to-output. Un workload RAG-heavy con 95% input y 5% output ve una tarifa efectiva mucho más barata. Plug tus números en Token & Pricing Comparator.
¿Cómo reduzco el costo por millón de tokens en 2026?
Tres movidas de máximo leverage:
1. Cambiar modelos (reducción 5-50× posible)
La mayoría de workloads corren bien en Claude Haiku 4.5 ($0.80 input, $4 output) en vez de Claude Sonnet 4.6 ($3 input, $15 output) — corte 4× costo. O bajar a Gemini 2.5 Flash ($0.30 / $2.50) para 3× más. Siempre evalúa con 100 ejemplos antes de cambiar.
2. Prompt caching (40-80% reducción input)
Para RAG donde el mismo contexto se reusa, Anthropic cobra solo 10% del precio input normal en cache hits. OpenAI cobra 50%. Google 25%. Hit rates steady-state reales son 50-70%.
3. APIs batch (50% descuento en non-realtime)
OpenAI Batch API cobra 50% del precio normal para jobs que pueden esperar 24h. Anthropic similar. Úsalo para: summarization nocturno, content moderation backfills, embedding generation, eval runs.
Un workload mature de producción combina los tres: tiered routing + caching + batch. Reducción total vs naive: 70-90%. Plug tus números en LLM Monthly Cost Estimator.
¿Qué costos ocultos hacen engañosa la tarifa por millón?
Cinco items no en la tarifa listada:
- Rate limits output. Algunos proveedores throttle tokens output/minuto. Tráfico burst incurre queueing.
- Generaciones fallidas. Safety refusals, JSON outputs malformados, desconexiones mid-stream. Waste real es 3-8%.
- Speculative decoding. Algunos proveedores cobran por tokens generados speculativamente que son rechazados. Suma 5-15%.
- Surcharges de contexto largo. Google Vertex cobra 2× por token para contextos >128k.
- Transferencia cross-region. Modelos self-hosted incurren fees egress no capturados.
Presupuesta un buffer 15-20% sobre tu matemática raw per-million-token. El Agent Dev Cost Calculator hornea esto como "inference tax" default de 30%.
¿Cuál es el camino más barato a 1 millón de tokens en 2026?
Si solo importa costo por millón de tokens:
- Amazon Nova Lite a $0.06 input, $0.24 output — 100M tokens por $30 total
- DeepSeek V3 a $0.27 input, $1.10 output — reasoning fuerte a precio barato
- Self-hosted Llama 4 8B en H100 alquilado — break-even a ~500M tokens/mes
- Together Llama 4 8B a $0.22 / $0.22 — open-weight en infra hosted
Para calidad flagship-class más barata, Claude Sonnet 4.6 a $3 / $15 es el sweet spot. GPT-5 a $10 / $30 es premium-priced.
La mejor práctica 2026 es trackear costo efectivo por tarea resuelta, no por millón de tokens. Mide outcomes, no unit cost.
Para modelado comprehensivo, usa Agent Dev Cost Calculator. Para solo el LLM, Token & Pricing Comparator.