Nota rápida: los precios y los límites cambian periódicamente. Los ejemplos y cifras que aparecen aquí son válidos a modo orientativo y corresponden a otoño 2025, pero comprueba siempre la página de precios del proveedor antes de desplegar producción.

¿Has intentado entender la tarifa de AWS Bedrock y te has perdido entre números y siglas? Este artículo explica en lenguaje claro qué es Bedrock, qué son los tokens, cómo se factura y cuánto pueden costar realmente las cosas, además de comparar con OpenAI y Anthropic.

Qué es AWS Bedrock: AWS Bedrock funciona como una tienda de modelos de lenguaje. Amazon gestiona la infraestructura pesada por ti. Solo necesitas elegir un modelo, enviar texto y recibir respuestas, y pagar por uso. A diferencia de proveedores que solo ofrecen su propio modelo, con Bedrock puedes mezclar modelos nativos de Amazon y de terceros detrás de una experiencia AWS unificada, aprovechando seguridad consolidada, herramientas conocidas de AWS y una facturación centralizada.

Qué son los tokens: piensa en piezas de Lego de texto. Los modelos no procesan las palabras exactas como lo hacemos nosotros, sino que dividen el texto en unidades llamadas tokens. En inglés un token suele ser cerca de 4 caracteres, más o menos tres cuartas partes de una palabra. Como referencia aproximada, 1 000 tokens equivalen a unas 750 palabras, es decir una o dos páginas escritas. Por eso los precios suelen indicarse por 1 000 tokens.

Cómo se factura: te cobran por los tokens que envías al modelo y por los tokens que el modelo devuelve. Si mandas una pregunta de 300 tokens y recibes una respuesta de 200 tokens, tu consumo total es de 500 tokens. Ese total se multiplica por la tarifa por cada 1 000 tokens del modelo que uses. Este sistema de tokens es muy similar entre AWS Bedrock, OpenAI y Anthropic, lo que permite comparaciones directas.

Qué son las embeddings y en qué se diferencian del texto normal: cuando envías texto para obtener una respuesta legible estás pidiendo salida en formato texto. Una embedding convierte el texto en un vector numérico que representa el significado. Es como obtener coordenadas en un espacio semántico: textos con significado cercano quedan cerca en ese espacio aunque estén redactados de forma distinta. Las embeddings son muy útiles para búsqueda semántica, recomendaciones y para sistemas RAG de recuperación y respuesta. En la práctica, las embeddings suelen facturarse por los tokens de entrada únicamente, porque no se genera texto de salida grande. En Bedrock, Titan Embeddings es una alternativa muy económica para convertir texto en vectores para búsqueda y RAG.

Cómo cobra AWS Bedrock: no hay tarifa plana mensual: pagas por el volumen de texto procesado en tokens. Bedrock ofrece tres modalidades: On-Demand pago por petición ideal para pilotos y tráficos impredecibles; Batch más barato pero asíncrono, útil para procesos grandes sin urgencia; y Provisioned para reservar capacidad y obtener rendimiento y costes predecibles en cargas estables y altas.

Cómo elegir la modalidad adecuada: On-Demand para experimentos y tráfico variable; Batch para trabajos masivos y nocturnos; Provisioned cuando ya tienes patrón de uso estable y necesitas rendimiento garantizado a menor coste por token. Muchos equipos comienzan en On-Demand, usan Batch para tareas por lotes y pasan a Provisioned al estabilizar la carga.

Precios indicativos de modelos de Amazon (orientativos a otoño 2025 y sujetos a cambio): Nova Micro On-Demand coste entrada 0.000035 por 1 000 tokens y salida 0.00014 por 1 000 tokens. Nova Micro Batch aproximadamente la mitad. Nova Lite entrada 0.00006 salida 0.00024. Nova Pro entrada 0.0008 salida 0.0032. Titan Embeddings 0.00002 por 1 000 tokens de entrada y capacidad para procesar alrededor de 8 000 tokens por petición; una de las opciones más económicas para embeddings.

Límites de contexto y cómo influyen: cada modelo tiene un límite combinado de entrada y salida. Si excedes ese límite la petición falla, así que es habitual fragmentar documentos largos. Ejemplos de límites: Titan Text Lite alrededor de 4 000 tokens, Titan Express alrededor de 8 000 tokens, Titan Premier alrededor de 30 000 tokens, mientras que algunos modelos de Anthropic ofrecen ventanas de contexto mucho mayores, por ejemplo Claude Sonnet 4 hasta alrededor de 65 000 tokens y Claude 3.7 Sonnet hasta 131 000 tokens. Ten en cuenta que el parámetro max_tokens que defines para la respuesta cuenta dentro del límite total.

Comparación rápida con OpenAI y Anthropic: a nivel general Amazon suele ofrecer modelos muy baratos por token para tareas cotidianas. OpenAI y Anthropic pueden salir más caros, pero ofrecen en muchos casos capacidades de razonamiento más avanzadas, versiones optimizadas y ventanas de contexto más amplias según la familia de modelo. Por ejemplo, precios orientativos: OpenAI GPT-3.5 Turbo cerca de 0.0005 entrada y 0.0015 salida por 1 000 tokens y contexto alrededor de 16 000 tokens; OpenAI GPT-4 8K es sensiblemente más caro; Anthropic Claude 3.7 Sonnet tiene coste por token más alto pero puede procesar hasta 131 000 tokens.

Qué modelo elegir: Nova Micro, Lite o Pro para generación de texto, chatbots, resúmenes y reescritura; Nova Micro es muy económico para tareas sencillas, Lite y Pro aportan mayor calidad. Titan Text en sus variantes es recomendable si buscas integración nativa en AWS. Titan Embeddings es la opción para búsqueda semántica, recomendaciones y RAG. Rerank mejora el orden de resultados cuando ya tienes candidatos. Regla práctica: usa el modelo más pequeño que satisfaga la calidad que necesitas para ahorrar costes.

Consejos para reducir costes: mide y registra tokens por petición; recorta prompts y respuestas cuando sea posible; usa Batch para trabajos no interactivos y ahorrar hasta 50 por ciento en modelos soportados; ajusta max_tokens para evitar respuestas excesivamente largas; fragmenta documentos largos para evitar errores y aprovechar límites de contexto; cachea instrucciones repetidas mediante plantillas para no enviar el mismo bloque de texto en cada petición. Evitar estos errores puede reducir la factura entre 30 y 50 por ciento sin sacrificar calidad.

Ejemplo práctico de cálculo: supongamos 100 000 interacciones al mes, cada una con 300 tokens de entrada y 200 tokens de salida usando Nova Micro. Entrada 100 000 por 300 = 30 000 000 tokens = 30 000 unidades por 1 000 × 0.000035 = 1.05. Salida 100 000 por 200 = 20 000 000 tokens = 20 000 unidades por 1 000 × 0.00014 = 2.80. Coste mensual aproximado 3.85 para 100 000 interacciones. Con esta mentalidad de calculadora puedes prever costes antes de lanzar y ajustar longitud de salidas, inputs o modalidad de facturación si te resulta demasiado alto.

Errores comunes: no contar las tokens de salida; usar un modelo grande para una tarea sencilla; no fijar max_tokens y obtener respuestas largas inesperadas; mandar instrucciones largas en cada petición en lugar de reutilizarlas. Evitar estas prácticas reduce costes sin perder calidad.

Conclusión: la clave para desmitificar los precios de IA es entender que los tokens son la unidad de uso, que entrada y salida se facturan por separado, que cada modelo tiene un límite de contexto y que diferentes modelos sirven para distintas necesidades. Con estas nociones puedes proyectar costes, elegir el modelo adecuado y evitar sorpresas.

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Referencias y recursos recomendados: documentación oficial de AWS Bedrock, guías de precios de OpenAI y Anthropic. Si prefieres asistencia directa, en Q2BSTUDIO diseñamos la arquitectura, optimizamos prompts, configuramos modalidades Batch o Provisioned y aplicamos buenas prácticas de seguridad y coste para que tus proyectos de IA funcionen de forma eficiente y económica.