Como se ven los costos de Tokens en un proyecto de AI.

Implementar una solución de inteligencia artificial para ventas, atención y soporte al cliente ya no es exclusivo de grandes corporaciones. Hoy, gracias a modelos como ChatGPT de OpenAI, Google, Meta, Antropic y y plataformas integradoras como Make, RetellAI, Twilio, entre otras, cualquier negocio puede comenzar con un agente conversacional básico, funcional y listo para escalar.

En un artículo anterior, sobre cómo se comportan los tokens en los diferentes modelos, me llegaron muchas preguntas sobre cómo se ve esto en la vida real en costos, y/o cómo debemos aplicarlo. Ahora explicaré de manera clara y práctica cómo se comportan los costos de tokens en tu propio agente de AI para dos estaciones de trabajo, qué elementos básicos debes considerar desde el inicio, y cómo luce una estructura realista de costos mensuales—no solo de los tokens del modelo de AI, sino un poco más allá.

La intención es ayudarte a entender los factores clave antes de tomar decisiones tecnológicas o presupuestarias ideal para PyMEs o emprendedores que buscan entender costos sin profundizar mucho en tecnicismos.. Este contenido es meramente ilustrativo y puede variar dependiendo del negocio, industria y objetivos específicos, pero ayudará a entender lo básico de la estructura de costos.

Estos son algunos de los Costos clave de modelos de IA, mas todos los elementos de integración para darle vida a una solución práctica de negocio, ahora abordaremos algunas, solo para ilustrar el comportamiento de los tokens en el modelo de costo de una solución con AI:

• Uso de tokens: cantidad de texto procesado (entrada y salida, ya que el costo de cada tipo de token varia) y depende el caso de uso si las respuestas o el output es intensivo en tokens, como resúmenes de documento, análisis de contratos, traducciones, verificación de texto, etc.
• Tamaño del modelo: complejidad y parámetros del modelo (más grande = más caro)
• Idioma: algunos idiomas requieren más recursos de procesamiento y/o más tokens por palabra como el español  (ej. 1.2x vs. inglés).
• Frecuencia de interacción: número de consultas por minuto/hora/día.
• Método de implementación: API cloud, servidor propio, o instancia dedicada.
• Entre otros.

Ejemplo Base para efectos demostrativos: 2 Estaciones con Agente de IA y Voz

Imagen cortesía de Open AI

Supuestos Operativos:

• 2 estaciones de trabajo para ventas, seguimiento, soporte y atención a clientes
• 18,000 minutos mensuales de conversación, estimados con base en un promedio de 2 estaciones operando 8 horas diarias, 6 días a la semana.
• Cada llamada dura en promedio 7 minutos (depende del caso de uso )
• 80% de las llamadas terminan con un mensaje de WhatsApp
• Se utiliza voz (text-to-speech y speech-to-text), interfaz web o telefónica
• ChatGPT 4.0 como modelo base, en configuración balanceada (50% input, 50% output)
• Uso estimado de uso de estación de trabajo física: entre 70% y 85% (equilibrio entre productividad y descanso). Los agentes de AI no descansan y esto puede ser una ventaja de productividad
• Base de datos básica con Google Sheets.

a considerar ( ya hablaremos en otro artículo a detalle de estos temas).

• • • ¿Qué porcentaje del tiempo se destinará a monitoreo humano?
    • ¿Se integrará feedback del usuario para aprendizaje continuo?
    • ¿Qué métricas de desempeño vas a monitorear? (CSAT, tasa de resolución, NLU accuracy, etc.)
    • ¿Utilizarás embeddings para búsquedas semánticas (RAG)?

Análisis de Costos de Tokens LLM (GPT-4.0)

Como lo vimos en el artículo de análisis e Tokes vemos los costos asociados y algunas consideraciones importantes, pero es importante aclarar que esto depende mucho el caso de uso que implementemos.

Precios de referencia:

• • Input: $60 USD por 1M tokens
  • Output: $120 USD por 1M tokens

Cálculo:

• • 7 minutos = 1,200 tokens (600 input + 600 output)
  • 18,000 minutos mensuales = 3,086,000 tokens aproximadamente

Costo estimado por tokens:

• • Input: 1,543,000 × $60 / 1,000,000 = $92.58 USD
  • Output: 1,543,000 × $120 / 1,000,000 = $185.16 USD

Total tokens GPT-4.0 = $277.74 USD/mes

Recomendación: Iniciar con GPT-4.0 mini, ideal para entrenar, probar interacciones, entender los costos y migrar después.

Una Nota Importante sobre el Consumo de Tokens con Voz:

El tema de los tokens es más sencillo de lo que parece. Básicamente, el costo depende de qué modelo de IA uses y que tan complejas sean las interacción de voz y/o  texto mandes, recibas y de qué tipo ( Ventas o Marketing, servicios, autentificación, etc.. ya que hay costos asociados distintos por cada tipo de interacción sobre todo en WhatsApp).

Donde se pone interesante es cuando usas la función de voz en lugar de escribir. Con voz gastamos más tokens porque hablamos diferente: decimos «eh», «este», repetimos cosas, nos saludamos más largo, la gente se siente más cómoda preguntando más detalles porque no le gusta mucho leer. Es como cuando hablas por teléfono versus cuando escribes un mensaje, ¿no? Pero también las respuestas suelen ser más cortitas porque la conversación fluye más natural.

Al final, estos cambios hacen que el consumo de tokens sea un poco impredecible al principio, pero conforme lo vayas usando te vas a dar cuenta de los patrones y puedes ajustar cómo lo usas para optimizar el costo.

Estructura Completa de Costos Mensuales

TOTAL MENSUAL APROXIMADO$1,446.74 USD

Nota: La licencia de Make cubre las funciones básicas necesarias para integrar flujos automáticos, pero si se requieren funcionalidades más complejas, podría ser necesario escalar a un plan más costoso o alguna otra plataforma similar como Zapier, n8n o código personalizado, entre otras.

El manejo de la voz como el ASR y TTS, sonido ambiental realista, etc… hay plataforma que lo incluyen en una renta mensual por que puedes ahorrar significamente en tu solución pero todo depende de la calidad de interface de audio que desees.

• • Los costos de ASR ($270) y TTS ($270) son estimados por lo que si se usan APIs como Google Cloud Speech-to-Text ($0.016/minuto) o AWS Polly ($4 por 1M caracteres) esto puede variar.

Servicios Adicionales Estimados

Si se requieren funcionalidades más complejas como scraping web, generación de imágenes, transcripción de YouTube, edición de video o procesamiento documental, deberás sumar costos adicionales:

Ya existen muchas herramientas con paquetes que puedes integrar por un monto fijo al mes que te da acceso a un sin número de funcionalidades para que tu solución de AI funciones de manera profesional.. (VertexAI, SleekFlow, WhatsApp Business, Twilio, firebase, automatiza.dev, retellai, Latenode, entre muchas mas…….) Aunque sea un piloto o proyecto de prueba, esto puede sumar $500–$2,000 USD en consultoría o tiempo interno de desarrollo e implementación.

Como podemos ver, en la mayoría de aplicaciones sencillas los costos de IA no son el factor principal, sino toda la infraestructura y desarrollo necesario alrededor para implementar la solución.

Sin embargo, cuando hablamos de aplicaciones intensivas—como análisis masivo de textos, generación de resúmenes o razonamiento complejo—ahí sí necesitas hacer un análisis detallado de uso intenso de Token, ya que puede ser un dolor de cabeza para la rentabilidad de tu modelo. En estos casos conviene implementar algoritmos de optimización, usar modelos más económicos para tareas básicas específicas, y diseñar estrategias para minimizar el consumo de tokens, así como técnicas de monitoreo y optimización ( FinLLMOps -Financial Large Language Model Operations) , reservando los modelos más costosos para tareas críticas de la solución, entre otras.

Estrategia de Optimización
Una buena técnica es combinar diferentes modelos de IA según el proceso: usar uno potente pero costoso solo donde realmente lo necesites, y modelos más económicos para tareas rutinarias, optimización de prompts, prompt compression, desviación a preguntas frecuentes y más….   Ya para modelos profesionales de gran escala,  esta combinación estratégica te ayuda a maximizar el presupuesto operativo de tu solución de IA con un uso óptimo de tokens.

Factores Clave a Considerar en el Diseño
Para que tu implementación sea eficiente y escalable, debes definir desde el principio estos aspectos:

• Uso de tokens: cuánto texto genera tu agente por sesión
• Longitud promedio de interacciones: afecta el consumo de tokens
• Interfaz: solo texto (chat), voz, o ambas
• Canales de acceso: Web, App, teléfono, WhatsApp, etc.
• Uso previsto: atención, soporte, ventas, marketing
• Mix de interacciones de entrada y salida
• Acceso a datos: si tendrá conexión con tu base de datos de clientes
• Catálogo de productos y conocimiento empresarial: integración con sistemas internos
• Escalabilidad de almacenamiento
• Seguridad: ¿usas una API externa o montas tu modelo en un entorno propio?
• Open source vs servicios cerrados: por ejemplo, usar DeepSeek puede ser opción viable en entornos controlados
• Necesidad de subagentes en procesos distribuidos en el backend
• Escalabilidad técnica: ¿qué tan fácil es migrar de modelo o aumentar capacidad?
• Soporte y mantenimiento: quién da soporte técnico si algo falla
• Entrenamiento y afinación del modelo: ¿vas a usar prompts básicos o entrenar con datos propios?

Consideraciones sobre Open Source
Las soluciones open source como DeepSeek u otras pueden ser útiles si no hay riesgos críticos de seguridad. En empresas es poco recomendable a menos que tengas tu propia infraestructura y políticas de seguridad adecuadas.

No todo esta perdido, opciones como Llama 3 o Mistral para casos donde la privacidad es prioritaria, con costos estimados de infraestructura (ej. $200/mes en AWS para una instancia GPU). son una alternativa.

Casos de uso exitosos en PyMEs:

Startups tecnológicas que emplean modelos open source en servidores locales para automatizar atención vía chat sin comprometer datos sensibles

Agencias de marketing que integran soluciones como DeepSeek o LLaMA 2 para análisis de sentimientos y redacción automática de campañas

Pequeñas consultoras, abogados que utilizan modelos open source para clasificación documental y respuestas a preguntas frecuentes, aisladas de su core.

Talleres, doctores, barber shoop, restaurantes, centro de espectáculos locales, veterinarias, clinicas de belleza,  etc…..

Estos casos demuestran que con una arquitectura responsable, el open source puede ser una alternativa viable para ciertos escenarios empresariales.

¿Y si Quiero Escalar?
Una vez validado tu piloto, puedes considerar migrar a plataformas integradas (tipo DumplingAI o RetellAI) que ya ofrecen:

• Modelos entrenados
• Seguridad y respaldo en la nube
• Interfaz gráfica
• Integración con CRMs y bases de datos
• Soporte omnicanal

Estas plataformas tienen precios que rondan los $2,000 USD mensuales en adelante, que para algunos negocios pueden ser buena opción. pero también podemos evaluar opciones intermedias (ej. auto hospedar modelos open-source como Llama 3 con Infery, que reduce costos a ~$500/mes para 2 estaciones) pero ya requiere de una persona con conocimientos técnicos avanzados que no es el caso de este ejercicio.

Siempre esta la opcion de tener tus propios desarrolladores para implementar una solución tailor-made para tu empresa, que en muchos casos de soluciones profesionales es lo mas conveniente.

Este ejercicio tiene la intención de mostrar de manera práctica el comportamiento de los tokens de un LLM al operar una solución completa. Como vemos, los costos de tokens no son lo más relevante si desarrollas algo más integrado con voz, WhatsApp, manejo de base de datos, integración con tu CRM o ERP, etc.

Los elementos que consideramos son solo algunos importantes, pero ya en el proceso de diseño se abordarán otros más como la seguridad, prompt barriers, redundancias, etc. Es un muy buen approach, especialmente si inicias con un modelo pequeño y funcional.

Para probar: Puedes invertir solamente unos cientos de dólares sin arriesgar mucho
Para escalas profesionales: Una solución bien planeada desde la primera etapa te ahorrará tiempo, dinero y dolores de cabeza al momento de crecer

Lo importante es conocer los elementos que impactan en el costo y la escalabilidad: desde los tokens consumidos hasta la plataforma de integración, pasando por los canales de comunicación y los datos que necesita manejar.