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Modelos chinos lideran el volumen de tokens en OpenRouter impulsados por su menor precio

Juniper Research plantea que los modelos de inteligencia artificial chinos, impulsados por sus tarifas reducidas, están liderando el volumen de procesamiento en plataformas como OpenRouter. Esta tendencia podría amenazar la rentabilidad de la infraestructura tecnológica occidental.

Un análisis de Juniper Research plantea que el avance de modelos chinos con pesos abiertos y precios reducidos puede alterar la economía de la inteligencia artificial. La consultora considera que una migración de cargas de trabajo hacia opciones más baratas podría reducir los ingresos con los que los proveedores occidentales esperan financiar su expansión de centros de datos.

La advertencia se apoya en precios y actividad registrados por OpenRouter, una plataforma que permite utilizar modelos de distintos proveedores mediante una misma interfaz. El alcance del dato exige cautela: las clasificaciones de OpenRouter miden tokens procesados, no número de clientes, solicitudes o dinero gastado. Además, excluyen la actividad que sus usuarios mantienen privada y no representan todo el mercado de IA.

Una diferencia amplia de precios

En OpenRouter, DeepSeek V4 Flash ha estado disponible mediante algunos operadores por alrededor de US$ 0,14 por millón de tokens de entrada y US$ 0,28 por millón de tokens de salida, según su registro de precios. En comparación, OpenAI cobra oficialmente US$ 5 por la entrada y US$ 30 por la salida de un millón de tokens con GPT-5.5. Claude Opus 4.8 aparece en OpenRouter con precios de lista de US$ 5 y US$ 25, respectivamente.

Las tarifas dependen del proveedor de infraestructura, el uso de caché, el horario y el modelo seleccionado. La API oficial de DeepSeek, por ejemplo, diferencia entre horario plano y horario de mayor demanda. Estas variaciones confirman que existen rutas de inferencia considerablemente más baratas, pero no prueban una equivalencia de desempeño, precisión o fiabilidad.

La comparación de Juniper tampoco abarca toda la oferta estadounidense disponible. OpenAI presentó posteriormente la familia GPT-5.6, que incluye modelos con distintos niveles de precio y capacidad. GPT-5.6 Luna cuesta US$ 1 por millón de tokens de entrada y US$ 6 por los de salida, lo que reduce parte de la brecha frente a GPT-5.5, aunque algunas opciones chinas continúan siendo más económicas.

La adopción crece dentro de OpenRouter

Un estudio de OpenRouter basado en más de 450 billones de tokens procesados entre el 1 de enero y el 14 de junio de 2026 encontró que los modelos chinos superaron a los estadounidenses en volumen de tokens dentro de la plataforma a comienzos de junio. DeepSeek se acercó entonces al 20 por ciento de participación, impulsada por cargas de trabajo asociadas con agentes de IA.

El resultado muestra un cambio relevante dentro de ese mercado de intermediación, pero no permite concluir que los proveedores chinos hayan superado a sus competidores en ingresos o adopción empresarial global. El volumen de tokens puede aumentar por el tipo de tarea, la extensión de las respuestas o la menor tarifa, sin que ello implique necesariamente más usuarios.

Una presión sobre el modelo de negocio

La tesis expuesta por Juniper Research en su comunicado es que los ingresos por inferencia podrían debilitarse si las empresas reservan los modelos más costosos para tareas complejas y trasladan el resto a alternativas económicas. Esto dificultaría justificar algunas inversiones en infraestructura, pero constituye un escenario de riesgo y no una consecuencia financiera demostrada.

Para las organizaciones, el precio por token es solo una parte del costo total. La elección de un modelo también debe considerar calidad, cantidad de tokens necesarios para completar una tarea, latencia, soporte, privacidad, residencia de datos y controles de seguridad. La ventaja económica de los modelos chinos es verificable en determinadas configuraciones, pero su impacto dependerá de si pueden mantener esa diferencia sin sacrificar los requisitos de cada aplicación.

Fuentes

Ilustración: captura del sitio de Juniper Research – editado

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