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OpenAI recorta un 80% el precio de Luna y aprieta a Anthropic camino de su salida a bolsa
La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, aseguro el 7 de septiembre en la conferencia Communacopia + Technology de Goldman Sachs que la compania ha rebajado un 80% el precio de GPT-5.6 Luna y que su uso se ha multiplicado por diez. El movimiento llega justo cuando Anthropic prepara la documentacion de su salida a bolsa y responde tambien bajando tarifas, en una escalada que traslada la competencia del terreno de la capacidad al del coste.
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En resumen
- OpenAI recorto un 80% el precio de GPT-5.6 Luna y el uso del modelo se multiplico aproximadamente por diez, segun su directora financiera.
- Codex, el asistente de programacion de OpenAI, alcanzo 25 millones de usuarios.
- Anthropic contraataco con Fable 5.1, un 25% mas barato que Fable 5 en cargas de trabajo tipicas, y comprometio unos 80.000 millones de dolares en computo en cinco dias.
- Segun Artificial Analysis, GLM-5.3 de Z.ai puntua por encima de Luna en su indice de inteligencia, lo que situa la ventaja de OpenAI en el precio y no en la capacidad.
El recorte de precios dispara el uso de Luna
Friar intervino el 7 de septiembre en la conferencia Communacopia + Technology de Goldman Sachs en San Francisco, y Reuters informo de sus declaraciones el 9 de septiembre. La ejecutiva cifro en un 80% la rebaja aplicada al modelo economico GPT-5.6 Luna y sostuvo que el consumo se multiplico aproximadamente por diez tras el ajuste. Tambien situo en 25 millones de usuarios el alcance de Codex, la herramienta de programacion asistida de la compania.
The Information ya habia escrito en agosto que Luna generaba mas del doble de uso de tokens (unidades minimas de texto que procesan los modelos) que Opus 5 y Sonnet 5 de Anthropic en OpenRouter, el servicio que emplean los desarrolladores para acceder a distintos modelos desde un unico punto. Tras el recorte, OpenAI paso a ostentar la mayor cuota en esa plataforma.
La metrica ya no es el precio por token sino el coste por tarea
Friar defendio que la referencia relevante es el coste por tarea completada y no el precio por token: un modelo mas caro puede resultar mas economico si resuelve el encargo en menos intentos. La idea no es nueva en su discurso, ya que la habia formulado en un mensaje publico del 17 de julio bajo la etiqueta 'Useful Intelligence per Dollar' (inteligencia util por dolar).
En esa misma linea, OpenAI esta probando un modelo de precios vinculado al resultado obtenido por el cliente en lugar de al consumo de computo. Es un giro comercial relevante para un sector acostumbrado a facturar por volumen y que traslada parte del riesgo de rendimiento al proveedor.
Jalapeno, el chip propio de inferencia, entra en la ecuacion
Friar presento Jalapeno, un chip de inferencia (la fase de ejecucion de un modelo ya entrenado) disenado junto a Broadcom y destinado a uso interno. OpenAI afirma que paso del concepto al tapeout (cierre del diseno para su envio a fabricacion) en nueve meses con ayuda de sus propios modelos y reclama entre 1,5 y 1,9 veces mas rendimiento por vatio que los GB200 y GB300 de Nvidia ejecutando GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 y Kimi K2.5.
Conviene tomar esas cifras con cautela: son datos propios de OpenAI y, aunque SemiAnalysis observo las pruebas, no reprodujo la suite completa de forma independiente. La compania ofrece ademas sus modelos para diseno de chips, ciencias de la vida y finanzas, sin pretender sustituir a las herramientas EDA (automatizacion del diseno electronico).
Anthropic responde con precio y con una compra masiva de computo
La presion llega en un momento delicado para Anthropic, cuya documentacion de salida a bolsa se espera publica proximamente y cuya tasa de ingresos anualizada rondaba los 65.000 millones de dolares a finales de julio. La respuesta inmediata fue tarifaria: Fable 5.1, presentado la semana pasada, cuesta un 25% menos que Fable 5 para cargas de trabajo tipicas, segun la propia compania.
En paralelo, Anthropic comprometio en cinco dias en torno a 80.000 millones de dolares en computo con neoclouds (proveedores de nube especializados en GPU), con un acuerdo de 45.000 millones a seis anos con Nscale y otro de 35.000 millones con Lambda, ademas de acceso al cluster Colossus 1 de 300 MW y unas 220.000 GPU de NVIDIA vinculado a xAI/SpaceX.
Conclusión
La ofensiva de OpenAI desplaza el eje de la competencia desde la capacidad bruta hacia la economia unitaria del uso de modelos, justo cuando Anthropic necesita un relato solido de margenes para su salida a bolsa. El matiz lo aporta el analisis independiente: segun Artificial Analysis, GLM-5.3 de Z.ai puntua por encima de Luna en su indice de inteligencia, de modo que la ventaja de OpenAI se juega en la factura y no en el rendimiento. Para las empresas que integran estos modelos, la consecuencia practica es inmediata: conviene medir el coste real por tarea resuelta y no dar por buena ninguna cifra de eficiencia que no haya sido verificada por terceros.
Fuentes primarias
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