Según Yonhap News, el Índice de Gasto en Tokens de LLM (LLM Token Expenditure Index) publicado por la institución de información del mercado estadounidense Silicon Data cayó el 31 de agosto a 0,97 dólares por millón de tokens, alcanzando el nivel más bajo histórico desde su creación a finales del año pasado, una caída de más del 50% respecto al pico de mayo (2,05 dólares). Los analistas consideran que los principales factores que impulsan esta caída son el lanzamiento por parte de la empresa china de inteligencia artificial Moonshot AI del modelo de código abierto "Kimi K3", la reducción de precios por parte de OpenAI en julio para la serie de modelos ChatGPT-5.6, y la implementación por parte de los principales fabricantes de mecanismos de precios dinámicos. Aunque la caída en el precio de los tokens ayuda a reducir los costos para los usuarios, genera presión sobre los ingresos de desarrolladores de modelos como OpenAI, Anthropic y Google. El responsable de inversiones de la institución financiera Seez Group señaló que las empresas de modelos base son las más afectadas directamente y recomendó enfocarse en fortalecer los canales de distribución, la memoria y las capacidades de contexto para aumentar el costo de migración de los usuarios y hacer frente a la erosión competitiva de los modelos de código abierto.
El precio del token AI alcanza su mínimo histórico, una caída de más del 50% desde el máximo de mayo
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Resumen
El precio del criptoactivo del token de IA cayó a 97 centavos por millón de tokens el 31 de agosto, un mínimo histórico desde su lanzamiento a finales del año pasado. El análisis de precios muestra una disminución de más del 50% respecto a su pico de $2.05 en mayo. Los analistas señalan factores como el modelo de código abierto 'Kimi K3' de Moonshot AI, el recorte de precios de OpenAI en julio para ChatGPT-5.6 y la fijación dinámica de precios por parte de grandes proveedores. Los menores costos para los usuarios implican una pérdida de ingresos para desarrolladores como OpenAI y Anthropic. El jefe de inversiones de Seez Group dijo que las empresas de modelos fundamentales son las más afectadas y deberían enfocarse en la distribución, la memoria y el contexto para aumentar la retención de usuarios.
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