La brecha entre la demo y la producción

En la demo todo suena barato: usaremos GPT-4 para soporte al cliente y cuesta 2 dólares al día en pruebas. En producción la realidad golpea: mes 1 factura de 4,200, mes 2 de 6,800. Finanzas pregunta ¿qué pasó con los 2 dólares al día

Por qué la calculadora de Microsoft puede dar una falsa sensación de coste

La calculadora de precios de Azure OpenAI muestra principalmente el coste por token, pero omite cargos críticos que inflan la factura real. Entre los costes que no aparecen claramente están:

- Tarifas de hosting para modelos afinados: $1,836 por mes mínimo solo por alojar un modelo finetuneado, aunque no se use.

- Costes de PTU o capacidad dedicada: $2,448 por mes mínimo para capacidad dedicada en escenarios de producción.

- Costes de embeddings: a menudo más caros que las completions cuando se indexan millones de documentos.

- Relación de tokens en la práctica: los tokens de salida suelen costar 3 veces más que los tokens de entrada en muchos modelos, por lo que la proporción input/output importa mucho.

Precios reales (diciembre 2025)

- GPT-4o (nuevo, más barato de la clase GPT-4) Input: $0.005 por 1K tokens Output: $0.015 por 1K tokens

- GPT-4 Turbo Input: $0.01 por 1K tokens Output: $0.03 por 1K tokens

- GPT-3.5 Turbo Input: $0.0015 por 1K tokens Output: $0.002 por 1K tokens

- Text Embedding ada-002: $0.0001 por 1K tokens, que suena barato hasta que indexas millones de documentos

Matemática de tokens que sí importa

Regla práctica: 1,000 tokens ≈ 750 palabras. Ejemplo típico para una interacción de soporte al cliente:

- Pregunta del usuario: 50 tokens

- Prompt del sistema: 200 tokens

- Contexto desde la base de conocimiento: 1,000 tokens

- Respuesta: 300 tokens

Total: 1,550 tokens por interacción

Coste por interacción con GPT-4o

- Entrada: 1,250 tokens × $0.005 / 1,000 = $0.00625

- Salida: 300 tokens × $0.015 / 1,000 = $0.0045

- Total: $0.01075 por interacción

Escala

- 1,000 consultas/día = $10.75/día ≈ $323/mes

- 10,000 consultas/día = $107/día ≈ $3,225/mes

Costes ocultos y cuándo compensan

- Tarifa fija de hosting para fine-tuning: $1,836/mes mínimo. Compensa cuando hay un caso de uso especializado de alto volumen (>1M tokens/mes) y la mejora de precisión justifica un coste fijo anual de alrededor de $22,000.

- Capacidad dedicada PTU: $2,448/mes mínimo para garantías de rendimiento en producción.

- Afinar modelos no siempre es la respuesta inicial: para la mayoría de casos de volumen bajo o mediano conviene empezar por prompt engineering y optimización de contexto antes de asumir una tarifa fija alta.

- Embeddings: si vas a indexar millones de documentos, calcula bien el coste recurrente y valora estrategias híbridas como caché, reducción de dimensionalidad o embeddings bajo demanda.

Recomendaciones prácticas

- Mide tokens reales durante la fase de piloto con tráfico representativo.

- Simula cargas y añade al presupuesto las tarifas de hosting y capacidad dedicada.

- Considera modelos más económicos para tareas de alta frecuencia y reserva modelos grandes para tareas críticas.

Sobre Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Diseñamos soluciones escalables que consideran tanto la factura de la API como los costes de infraestructura y seguridad, para que la demo no se convierta en una sorpresa en producción. Ofrecemos servicios de arquitectura y migración a la nube, optimización de costes y desarrollo de agentes IA y soluciones de automatización de procesos. Si necesitas una estrategia para desplegar IA en producción con control de costes podemos ayudarte a diseñarla de forma segura y eficiente, integrando prácticas de ciberseguridad y monitoreo.

Puedes conocer nuestros servicios de inteligencia artificial y cómo implantamos soluciones de IA para empresas en Inteligencia artificial para empresas y explorar opciones de infraestructura en servicios cloud aws y azure. También desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida, implementamos agentes IA, soluciones de inteligencia de negocio y cuadros de mando con power bi, además de ofrecer auditorías de seguridad y pentesting.

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Conclusión

La diferencia entre la demo y la producción suele deberse a costes fijos ocultos y a supuestos sobre tokens que no se cumplen a escala. Planifica con métricas reales, prueba con tráfico representativo y cuenta con un partner técnico que entienda tanto IA como infraestructura cloud y seguridad para evitar facturas inesperadas.