Por qué tu IA «barata» sale cara: pagas lo que le mandas

Guía · @vanlookeren

Por qué tu IA «barata» sale cara: pagas lo que le mandas

Gasté 271 dólares en un modelo barato. Entre el 98 y el 100 % fue por lo que yo le mandaba, no por lo que me respondía. Aquí está cómo lo medí, las dos causas que encontré y cómo revisar lo tuyo.

Primero, tres palabras

La intuición dice que pagas por las respuestas. En un sistema automatizado suele ser al revés: la respuesta es corta y lo que mandas es enorme, y lo mandas de nuevo en cada llamada.

Lo que medí

Mi cuenta de QwenCloud, medida el 4 de octubre de 2026
Gasto acumulado
271 USD
Gasto en los últimos 7 días
68,41 USD
Tokens en esos 7 días
125,9 millones
Parte del gasto que es entrada
98 a 100 %
Lo que pude reconstruir flujo por flujo
91,1 millones (72 %)

De todos los flujos que medí, solo uno tenía más salida que entrada. En el resto, la respuesta casi no pesa en la cuenta.

Los dos que más gastan
FlujoPor llamadaEn 7 días
Agente de tienda242.342 tokens de entrada, 100 de salida154 llamadas: 37,3 millones de tokens, el 36 % de lo medido
Bot de WhatsApp15.034 tokens de entrada1.530 llamadas

El agente de tienda se usa diez veces menos que el bot de WhatsApp y aun así gasta más, porque cada una de sus llamadas pesa dieciséis veces más.

Las dos causas

01 · Datos que no hacían falta

Las instrucciones del agente le ordenaban consultar siempre el catálogo completo de productos. Lo hacía, y lo metía entero en cada consulta, aunque la pregunta fuera por un solo producto. De ahí salen los 242.342 tokens.

02 · Un inicio que cambia en cada llamada

Muchos proveedores reutilizan la parte del mensaje que se repite igual de una llamada a otra: eso es la caché. Funciona desde el inicio del mensaje y se corta en el primer carácter distinto.

Mi mensaje empezaba con la fecha y la hora con milisegundos. Cambiaba en cada llamada, así que nunca había nada que reutilizar. Con solo la fecha, el inicio queda igual durante todo el día.

Lo que no sirve

Cambiar a un modelo más barato o pedirle respuestas más cortas casi no mueve la cuenta, porque la salida es entre el 0 y el 2 % del gasto. Lo que se paga es lo que se envía.

Cómo revisar lo tuyo

  1. Haz la lista de todo lo que llama al modelo

    Cada bot, agente o automatización. Yo encontré 29 puntos distintos usando la misma cuenta.

  2. Mira tres llamadas reales de cada uno

    Anota cuántos tokens entraron y cuántos salieron. El panel de tu proveedor lo muestra; si usas n8n, cada ejecución de un nodo de IA guarda esos dos números.

  3. Multiplica por las llamadas de la semana

    Tokens de entrada por llamada × llamadas en 7 días. Ordena de mayor a menor.

  4. En el primero de la lista, pregunta qué sobra

    ¿Manda un catálogo, un documento o un historial completo cuando la pregunta necesita una parte? Busca primero y manda solo lo que calza.

  5. Deja fijo el inicio del mensaje

    Lo que no cambia va primero: instrucciones, reglas, ejemplos. Lo que cambia va al final: la fecha, el nombre del cliente, la pregunta. Nada de horas con segundos al principio.

  6. Vuelve a medir

    Las mismas tres llamadas, después del cambio. Si la entrada no bajó, el cambio no sirvió.

Si usas n8n

El detalle exacto de mi caso, por si te sirve:

{{ $now.toISO() }}       → fecha y hora con milisegundos: cambia en cada llamada
{{ $now.toISODate() }}   → solo la fecha (2026-10-04): igual todo el día

Y en las instrucciones de un agente con herramientas, cuidado con la palabra «siempre»: «siempre consulta el catálogo» significa pagar el catálogo en cada mensaje.