Anthropic estudia precios dinámicos por tarea: los tokens que valen millones y los que valen un dólar
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha planteado un cambio de paradigma en la facturación de la inteligencia artificial: no todos los tokens que generan los modelos valen lo mismo, y el precio debería fijarse según la complejidad de la tarea. La propuesta llega cuando la compañía, inmersa en su salida a bolsa, reconoce que el 80% de sus ingresos depende de la venta por volumen.
La idea: precios dinámicos según la tarea
En una entrevista concedida al podcast de Dwarkesh a comienzos de año, y que ha recuperado relevancia en los últimos días, Amodei explicó que el valor de los tokens producidos por los modelos de Anthropic no es uniforme. Para ilustrarlo, puso dos ejemplos extremos: una respuesta que indica al usuario que reinicie su Mac, repetida millones de veces, podría valer un dólar o menos; en cambio, si el modelo ayuda a una farmacéutica a reorganizar una molécula en desarrollo, esos tokens podrían alcanzar decenas de millones de dólares.
El ejecutivo sugirió que, en el futuro, podrían surgir modelos de "pago por resultados", en los que la tarifa se vincula al impacto real de la respuesta. No obstante, Amodei admitió que no sabe qué modelo de negocio será el ganador, dado que la industria es nueva y habrá espacio para probar múltiples enfoques.
La propuesta no es baladí. Según el documento S-1 que Anthropic presentó ante la SEC con motivo de su salida a bolsa, los precios basados en el uso representaron alrededor del 80% de los ingresos de la compañía durante el primer semestre de 2026, mientras que las suscripciones aportaron el 20% restante. Un cambio hacia la facturación por valor de tarea alteraría esa estructura de forma significativa.
Las cifras que explican el interés de Anthropic
Los números que maneja Anthropic ayudan a entender por qué la compañía busca alternativas al precio por volumen. Según el S-1, la empresa obtuvo 16.300 millones de dólares en ingresos en el primer semestre de 2026, y en nueve meses los ingresos crecieron unas 13 veces hasta los 33.200 millones de dólares. Sin embargo, en ese mismo periodo la compañía perdió 104.000 millones de dólares.
De acuerdo con Associated Press, esa pérdida se explica principalmente por un cargo contable de 94.000 millones de dólares vinculado a acuerdos de financiación. Amodei, por su parte, sostiene que la economía subyacente es rentable y que las pérdidas provienen de haber calculado mal la demanda al comprar capacidad de computación por adelantado.
Los compromisos de infraestructura son colosales: Anthropic tiene más de 600.000 millones de dólares comprometidos a futuro, con la posibilidad de sumar 150.000 millones adicionales. El compromiso total en computación asciende a unos 895.400 millones de dólares, de los cuales 70.000 millones son exigibles en los próximos 12 meses. Ante semejante desembolso, vender tokens a precio de commodity parece insostenible.
La defensa del modelo API y la incógnita bursátil
Pese a la apuesta por la diferenciación de precios, Amodei también defendió el modelo de API actual, al que considera más duradero de lo que muchos suponen. Su argumento: permite a los desarrolladores seguir construyendo sobre las nuevas capacidades que ofrecerán los próximos modelos de IA.
La compañía tiene previsto cotizar en el Nasdaq a finales de este mes, y la SEC aún está revisando el formulario S-1. La gran pregunta que sobrevuela la operación es cómo planea Anthropic convertir su enorme capacidad de computación en ingresos recurrentes. Una duda que, como apunta el propio análisis, se extrapola al resto de laboratorios de IA.
La propuesta de precios dinámicos por tarea no es una política oficial, sino una reflexión del CEO en un podcast. Pero el hecho de que llegue en pleno proceso de salida a bolsa, con los inversores examinando cada declaración, le da un peso particular. Si Anthropic logra validar que ciertos tokens pueden valer decenas de millones de dólares, el sector de la IA podría replantearse su modelo de facturación.
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