AI economy
El coste real de los LLM, no solo $/M tokens.
La mayoría de páginas de precios ocultan lo que de verdad mueve tu factura: el output cuesta 3–5× más que el input, el cached input es casi gratis y el context largo quema dinero en silencio. Esta página no lo esconde.
Model Context Protocol
Úsalo desde tu asistente de IA.
Mismo dataset, mismas tools — invocables desde Claude Desktop, Cursor, Claude Code o cualquier cliente compatible con MCP. Pega una URL en tu config. Sin instalación, sin auth, gratis.
Ver cómo funciona{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} Cuatro ángulos que las páginas de precios pasan por alto
Asimetría input vs output
Los tokens de output cuestan 3–5× más que los de input en todos los grandes proveedores. Casi ningún presupuesto lo tiene en cuenta.
Cached input
El prompt caching reduce los system prompts repetidos a ~10% del coste normal. Muchos equipos pagan precio completo porque nadie lo midió.
Trampa del context window
Más context = más coste, respuestas más lentas y peor calidad (lost-in-the-middle). Una ventana de 2M es una herramienta, no una virtud.
Tokenización por idioma
Un prompt en turco consume 30–40% más tokens que en inglés, según el tokenizer. En árabe son 50%+. Tus usuarios no anglófonos cuestan más.
Stay ahead of the bill.
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