¿Cómo estimar el coste por solicitud de un LLM?

La calculadora toma las tarifas por millón de tokens del modelo elegido, aplica tus tokens de entrada, salida y caché para una sola solicitud, y devuelve un coste estimado por request.

¿Cómo pasar de una solicitud al coste mensual de LLM?

Cuando activas el modo repetido, la página toma el coste estimado de una solicitud y lo escala al número de requests que esperas por día o por mes.

¿Qué diferencia hay entre tokens de entrada, salida y caché?

Los tokens de entrada son los del prompt, los de salida son los que devuelve el modelo y los tokens en caché son una parte del prompt facturada con tarifa reducida cuando el proveedor admite caching.

¿Por qué esta estimación puede no coincidir con la factura real?

La factura final puede diferir por tokenizadores distintos, reintentos, tool calls, grounding, tramos de contexto largo, procesamiento regional, cambios de precio del proveedor y diferencias entre datos agregados y lógica final de facturación.

¿Qué proveedores y modelos cubre esta calculadora de precios de IA?

La página se centra en OpenAI, Anthropic y Google, e intenta cubrir un rango más amplio de sus modelos de texto y razonamiento con precio publicado, dejando fuera categorías como imagen, audio, embeddings y otros SKUs menos comparables.

Calculadora de costes de LLM

Estima coste por solicitud, coste por prompt y coste mensual de API de IA a partir de tokens. Esta página es una herramienta práctica de estimación, no una vista de facturación ni de conciliación exacta.

Estimar el coste de uso del modelo

Elige un proveedor y un modelo, luego introduce los tokens que esperas por solicitud. Cambia al modo repetido cuando quieras una estimación diaria o mensual.

Modo de cálculo

Proveedor

Esta calculadora se centra en OpenAI, Anthropic y Google, con una cobertura más amplia de modelos dentro de cada proveedor compatible.

Modelo

El precio del modelo se basa en una tabla local verificada frente a los enlaces oficiales mostrados abajo.

Tokens de entrada por solicitud

Usa los tokens facturables del prompt antes de aplicar cualquier ahorro por caché.

Tokens de salida por solicitud

Usa los tokens de respuesta o completion que esperas recibir del modelo.

Tokens de entrada en caché

Cuenta solo los tokens de entrada facturados con tarifa de caché. Los tokens en caché no deben superar el total de tokens de entrada.

Solicitudes en el horizonte seleccionado

Solo se usa en modo repetido. Introduce cuántas solicitudes esperas por día o por mes.

Horizonte de carga de trabajo

Los resultados son aproximados. Las reglas de facturación del proveedor, las diferencias del tokenizador, los reintentos y las funciones adicionales pueden cambiar tu factura final.

Los precios proceden actualmente de @pydantic/genai-prices más nuestra capa de mapeo de modelos. Las páginas oficiales de precios siguen siendo la fuente de verdad.

Aviso de precisión

Esta calculadora es una estimación de buena fe, no un sistema de facturación exacto. Los precios pueden estar incompletos o desactualizados porque los proveedores no publican datos perfectamente legibles por máquina para todas las reglas y tramos de precio.

Si vas a tomar una decisión de finanzas, compras o despliegue en producción, verifica el modelo seleccionado en la página oficial de precios del proveedor antes de confiar en la estimación.

Desglose estimado del coste

La tarjeta de resultados muestra el coste por solicitud, el total del horizonte seleccionado y cómo contribuyen al cálculo la entrada, la salida y la entrada en caché.

Elige un modelo e introduce tokens para ver la estimación

La calculadora estimará primero el coste por solicitud y luego lo ampliará a una carga diaria o mensual si activas el modo repetido.

Planificación de costes de IA

Cómo funciona esta calculadora de costes de LLM

La primera versión se mantiene simple a propósito: tú aportas los tokens, la página aplica la tabla de precios local del modelo y el resultado se escala a una carga diaria o mensual cuando hace falta.

Elige un proveedor y un modelo

Selecciona uno de los modelos compatibles de OpenAI, Anthropic o Google.

Introduce los tokens

Rellena los tokens de entrada, salida y, de forma opcional, los tokens de entrada en caché para una solicitud.

Escala la estimación

Cambia al modo repetido cuando quieras proyectar la misma solicitud a una carga diaria o mensual.

Notas y límites

Esta página estima el coste de API basado en tokens a partir de un conjunto de precios agregado por terceros y nuestro mapeo actual de modelos. No intenta reconciliar facturas exactas del proveedor, exportaciones de facturación, cargos por uso de herramientas ni reintentos.

El precio de entrada en caché depende del proveedor. En esta calculadora, los tokens en caché se tratan como una parte con descuento de los tokens de entrada, no como tokens adicionales encima del prompt.

Algunos proveedores aplican precios especiales por contexto largo, lotes, búsqueda con grounding o procesamiento regional. El panel de supuestos muestra lo que se modela en la estimación actual, pero las páginas oficiales del proveedor prevalecen ante cualquier discrepancia.

Preguntas frecuentes sobre la calculadora de costes de LLM

¿Cómo estimar el coste por solicitud de un LLM?: La calculadora toma las tarifas por millón de tokens del modelo elegido, aplica tus tokens de entrada, salida y caché para una sola solicitud, y devuelve un coste estimado por request.
¿Cómo pasar de una solicitud al coste mensual de LLM?: Cuando activas el modo repetido, la página toma el coste estimado de una solicitud y lo escala al número de requests que esperas por día o por mes.
¿Qué diferencia hay entre tokens de entrada, salida y caché?: Los tokens de entrada son los del prompt, los de salida son los que devuelve el modelo y los tokens en caché son una parte del prompt facturada con tarifa reducida cuando el proveedor admite caching.
¿Por qué esta estimación puede no coincidir con la factura real?: La factura final puede diferir por tokenizadores distintos, reintentos, tool calls, grounding, tramos de contexto largo, procesamiento regional, cambios de precio del proveedor y diferencias entre datos agregados y lógica final de facturación.
¿Qué proveedores y modelos cubre esta calculadora de precios de IA?: La página se centra en OpenAI, Anthropic y Google, e intenta cubrir un rango más amplio de sus modelos de texto y razonamiento con precio publicado, dejando fuera categorías como imagen, audio, embeddings y otros SKUs menos comparables.

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Estas herramientas se sitúan junto al cálculo de costes de LLM dentro del clúster de IA planificado y ayudan a pasar del precio a la comparación y a la planificación de tokens.

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