Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
Los costos de los tokens de IA pueden salirse de control sin un seguimiento adecuado. Un solo paso en falso, como un aviso mal configurado, puede hacer que los gastos diarios se disparen De 100 a 17 000 dólares durante la noche. Con modelos de precios basados en el uso, por ejemplo, GPT-4 cargos 0,06 USD por cada 1000 fichas de entrada y 0,12 USD por cada 1000 fichas de salida - las empresas se enfrentan a costos impredecibles a medida que escalan las operaciones de IA. El uso no supervisado de la IA también presenta riesgos de cumplimiento, ya que El 11% de los datos de los empleados se copian en Chat GPT ser confidencial y posibles multas en virtud de las próximas regulaciones, como la Ley de IA de la UE (septiembre de 2026).
¿La solución? Herramientas de seguimiento de tokens en tiempo real, como prompts.ai, que proporcionan visibilidad del consumo de fichas, establecen límites de gasto y garantizan el cumplimiento. Estas plataformas ofrecen funciones como tableros dinámicos, análisis de uso, y controles presupuestarios, ayudando a las empresas a reducir los costes de IA hasta 50% manteniendo la eficiencia. Al gestionar el uso de los tokens de forma eficaz, los equipos pueden evitar los sobrecostes presupuestarios, mejorar el ROI y alinear las inversiones en IA con los objetivos empresariales.
Conclusiones clave:
Estás a un paso de recuperar el control de tus gastos en IA.
Los tokens de IA actúan como la «moneda» que alimenta las plataformas inteligentes. Cada interacción con un sistema de IA consume fichas, lo que se traduce directamente en costes. A diferencia del software tradicional con tarifas de suscripción fijas, la IA funciona según un modelo basado en el uso. Esto significa que los gastos fluctúan en función del uso de las herramientas, lo que recompensa a las empresas que gestionan su uso de forma eficiente.
La estructura de costos de la mayoría de los modelos de IA depende del consumo de tokens: cuantos más tokens se usen, mayor será el gasto computacional. Esto hace que entender los límites de los tokens sea esencial para controlar los costos y mejorar la eficiencia. Muchos servicios de IA fijan sus precios en función de la cantidad de tokens procesados durante las etapas de entrada y salida. El alto consumo de fichas, especialmente en tareas como la generación de contenido, puede mermar los márgenes de beneficio. Además, el procesamiento de grandes volúmenes de tokens puede ralentizar los tiempos de respuesta, lo que es particularmente problemático para las aplicaciones en tiempo real, como los chatbots.
No monitorear el uso de los tokens puede generar desafíos importantes para las empresas. Sin una supervisión adecuada, las empresas corren el riesgo de incurrir en gastos inesperados, de tener discrepancias en la facturación y de no rendir cuentas por los gastos relacionados con la IA. Entre marzo de 2023 y marzo de 2024, el volumen de datos corporativos que se introducen en las herramientas de inteligencia artificial aumentó un 485%, y la proporción de datos confidenciales pasó del 10,7% al 27,4%.
Las organizaciones que carecen de marcos sólidos de administración de costos pueden experimentar un sobregasto del 500 al 1,000%. De acuerdo con Nube ceroSegún el informe sobre el estado de los costos de la IA de 2025, el 21% de las grandes empresas no tienen un sistema formal para rastrear el gasto en IA. Además, las encuestas revelan que el 75% de los trabajadores del conocimiento utilizan herramientas de inteligencia artificial en el trabajo, y casi la mitad sigue haciéndolo aunque su empleador las restrinja. Este uso no regulado a menudo conduce a la duplicación de esfuerzos, a la ineficiencia y a problemas de cumplimiento. Además, la visibilidad inadecuada de las interacciones de la IA dificulta que los equipos de seguridad rastreen el uso de los datos, lo que aumenta la probabilidad de que se impongan sanciones reglamentarias. Estos riesgos ponen de relieve la necesidad crítica de una supervisión en tiempo real.
El seguimiento de los tokens en tiempo real transforma la IA de una responsabilidad económica a una ventaja estratégica. Al identificar qué agentes consumen la mayor cantidad de tokens y monitorear los picos de costos, las empresas pueden descubrir patrones de uso y alinear los gastos con sus objetivos. Este nivel de conocimiento permite tomar decisiones más inteligentes sobre las inversiones en inteligencia artificial y la asignación de recursos.
Los beneficios son sustanciales e inmediatos. Las empresas que adoptan prácticas estratégicas de gestión de tokens reportan reducciones de costos del 50% o más. Algunas incluso han reducido el uso de fichas hasta en un 92%, al tiempo que mantienen (o mejoran) la precisión de sus sistemas de inteligencia artificial. Las herramientas como los paneles de control y los análisis en tiempo real son fundamentales para hacer un seguimiento del consumo y evitar gastos inesperados. ¿Con Gartner previendo que el gasto mundial en IA alcance los 297 900 millones de dólares en 2027, con un crecimiento anual del 19,1%, es esencial una gestión precisa de los costes.
Además de controlar los gastos, el seguimiento de los tokens contribuye a mejorar el análisis del ROI y la planificación estratégica. Comprender el uso de los tokens garantiza que las inversiones en IA generen un valor significativo sin aumentar los costos. El seguimiento transparente también ayuda a la toma de decisiones ejecutivas, especialmente porque solo el 28% de las organizaciones afirman que sus directores ejecutivos participan directamente en la gobernanza de la IA.
El seguimiento en tiempo real ofrece más que un ahorro de costes: ayuda a los equipos a identificar las ineficiencias, refinar la selección de modelos y alinear las aplicaciones de IA con los objetivos empresariales. Esto fomenta una cultura de responsabilidad y garantiza que cada interacción con la IA contribuya tanto a la eficiencia operativa como al valor empresarial.
A medida que los costos de los tokens de IA siguen aumentando y los riesgos operativos aumentan, contar con las herramientas de administración adecuadas ya no es opcional, sino esencial. La plataforma de gestión de gastos simbólicos adecuada puede marcar la diferencia entre mantener los costes bajo control y hacer frente a gastos inesperados. Las herramientas más eficaces combinan información en tiempo real con funciones predictivas, lo que permite a los equipos hacerse cargo de sus presupuestos. He aquí un análisis más detallado de las características clave que definen una solución sólida de administración de tokens.
Realizar un seguimiento del consumo de fichas en tiempo real es la piedra angular de una gestión de costes eficaz. Los paneles de control en tiempo real proporcionan un desglose claro del uso por proyecto, equipo o agente de IA individual, lo que ayuda a los administradores a detectar al instante las áreas de alto consumo.
Estos paneles suelen mostrar los patrones de uso diario, destacan las indicaciones que consumen la mayor cantidad de recursos y comparan los gastos con los presupuestos establecidos. Las herramientas avanzadas van un paso más allá, ya que ofrecen funciones desglosadas que permiten a los usuarios analizar el uso de los tokens a nivel individual. Esta vista granular permite una atribución precisa de los costos y garantiza que los recursos se utilicen de manera eficiente.
Analizar los datos anteriores es clave para identificar tendencias, optimizar las estrategias y encontrar formas de reducir el uso de los tokens. Las herramientas de análisis proporcionan a los equipos información detallada sobre los patrones de uso, lo que les ayuda a evaluar la eficacia de las diferentes estrategias rápidas y a identificar las áreas de mejora. Los informes suelen incluir desgloses por usuario o departamento, análisis de tendencias a lo largo del tiempo y comparaciones con puntos de referencia históricos.
Estos conocimientos no solo mejoran las operaciones diarias, sino que también ayudan a los equipos a anticipar las tendencias estacionales o los picos de uso, lo que facilita la planificación de la capacidad y la previsión de los presupuestos de forma más eficaz.
Predecir los gastos futuros es vital para evitar sobrecostos presupuestarios. Las plataformas con herramientas de previsión utilizan datos históricos, proyectos en curso y tendencias estacionales para proyectar los gastos futuros. Esto permite a los equipos anticipar los costos y ajustar sus estrategias de manera proactiva.
Los controles presupuestarios son igualmente importantes, ya que permiten a las organizaciones establecer límites de gasto en varios niveles, ya sea por proyecto, departamento o períodos de tiempo específicos. Las alertas automatizadas y las restricciones de uso pueden activarse cuando los gastos se acercan a estos límites, lo que ayuda a los equipos a mantener la disciplina financiera. Algunas herramientas incluso ofrecen la planificación de escenarios, lo que permite a los equipos explorar las implicaciones financieras de ampliar las iniciativas de inteligencia artificial o modificar rápidamente las estrategias.
Los sistemas automatizados que supervisan el uso de los tokens en tiempo real pueden detectar actividades inusuales y enviar alertas inmediatas. Por ejemplo, si el consumo de tokens supera un umbral establecido, los equipos reciben una notificación de inmediato, lo que les da la oportunidad de investigar problemas como la mala configuración de las solicitudes o los picos de actividad inesperados.
La configuración de alertas personalizable permite a los equipos definir umbrales para diferentes proyectos o agentes. Por ejemplo, se puede activar una alerta si un agente de IA específico consume repentinamente muchos más tokens de lo habitual. Estos sistemas adaptativos minimizan las falsas alarmas y, al mismo tiempo, garantizan que los problemas reales se detecten con prontitud.
La integración perfecta con los sistemas financieros facilita la administración de los gastos simbólicos, desde la atribución de costos hasta la facturación y los informes de cumplimiento. Las mejores plataformas automatizan la conciliación de los gastos simbólicos con los registros contables, lo que garantiza que todos los gastos se ajusten a los controles financieros.
Esta integración también admite una facturación transparente, ya que proporciona detalles detallados para los clientes y las partes interesadas. Los registros detallados del uso y el gasto de los tokens no solo simplifican el cumplimiento y las auditorías, sino que también garantizan que los gastos de inteligencia artificial se clasifiquen con precisión junto con otros costos de tecnología. Al vincular los datos presupuestarios y los informes de uso, estas herramientas ofrecen una visión completa de los gastos relacionados con la IA.
Realizar un seguimiento del gasto en fichas es sencillo con prompts.ai. Al combinar una visibilidad de nivel fintech con una orquestación de inteligencia artificial integrada, la plataforma garantiza tanto el rendimiento como la responsabilidad financiera.
Comenzar con el seguimiento de los tokens es rápido y sencillo. Prompts.ai configura automáticamente el seguimiento de los tokens para los principales proveedores de IA, como IA abierta, Géminis, Claudio, y Mistral, eliminando la necesidad de una configuración manual. Tan pronto como los equipos conecten a sus proveedores de LLM preferidos, podrán acceder instantáneamente a los datos sobre el consumo de tokens. El sistema rastrea tokens enviados y recibidos a través de API de IA, que ofrecen un desglose completo del uso.
Para las organizaciones que utilizan sistemas de IA patentados, la plataforma ofrece opciones flexibles para configuraciones personalizadas. Los equipos pueden definir punteros JSON para extraer datos simbólicos e identificar los modelos en uso. Si bien esto requiere una configuración adicional, garantiza que incluso los sistemas de IA especializados se supervisen con precisión.
Además, los usuarios pueden especificar costo por token de entrada y salida, lo que permite realizar cálculos de gastos precisos. Dado que los costos de los tokens varían según el modelo, esta función garantiza un seguimiento en tiempo real de los gastos de uso, adaptado a cada proveedor.
Los paneles dinámicos de Prompts.ai ofrecen información detallada sobre el uso de los tokens, desglosados por agente, proyecto o departamento de IA. Esta visibilidad granular ayuda a los equipos a determinar dónde se consumen más recursos.
Los paneles se actualizan en tiempo real y muestran tanto el uso actual como las tendencias históricas. Los administradores pueden analizar en detalle las indicaciones individuales e identificar las ineficiencias, como las consultas mal optimizadas o los picos de uso inesperados. Si un agente de IA consume más fichas de lo previsto, los usuarios pueden investigar interacciones específicas para solucionar el problema.
Las herramientas de análisis comparativo mejoran aún más la visibilidad, lo que permite a los equipos evaluar la eficiencia y los costos en todos los proyectos o departamentos. Esta transparencia no solo destaca las mejores prácticas, sino que también fomenta una sensación de sana competencia entre los equipos.
Prompts.ai incluye controles presupuestarios sólidos para mantener el gasto bajo control. Estos controles permiten a los equipos establecer umbrales en varios niveles: proyectos, departamentos o en toda la organización. Las alertas personalizables notifican a los usuarios cuando el consumo se acerca o supera los límites predefinidos. Por ejemplo, si un agente de IA consume repentinamente más fichas de lo habitual, el sistema detecta la anomalía, lo que ayuda a los equipos a abordar los posibles problemas con prontitud.
Estas alertas pueden activar acciones automatizadas, como limitar temporalmente el acceso o solicitar la aprobación para seguir usándolas. Esto garantiza que los costos sigan siendo manejables sin interrumpir las operaciones. Además, las herramientas de planificación de escenarios pronostican el impacto financiero de ampliar el uso de la IA, lo que ayuda a los equipos financieros a preparar el presupuesto.
La plataforma también integra las previsiones de gastos con los datos históricos, lo que brinda a los equipos financieros una imagen clara de los costos futuros. Esto ayuda a alinear los presupuestos de inteligencia artificial con los esfuerzos de planificación financiera más amplios.
Prompts.ai integra a la perfección el seguimiento de los tokens con la orquestación de varios agentes, lo que permite a los equipos gestionar el rendimiento y los costes de forma simultánea. Cuando varios agentes de IA colaboran en una tarea, la plataforma hace un seguimiento del uso de los tokens por cada agente de forma individual y, al mismo tiempo, suma los costes de todo el flujo de trabajo. Esto ayuda a los equipos a identificar los pasos que consumen muchos recursos y a refinar sus procesos.
Al vincular los datos de costos con las métricas de rendimiento, los equipos pueden evaluar la eficiencia de diferentes flujos de trabajo. Por ejemplo, pueden comparar los costos de usar un modelo único y poderoso con los de coordinar varios modelos especializados para la misma tarea.
Para las organizaciones que gestionan diversos proyectos, la plataforma admite la asignación de costos entre las unidades de negocio o los clientes. Esto es particularmente útil para las agencias o empresas que necesitan una facturación precisa de los servicios de inteligencia artificial. También se pueden establecer presupuestos específicos para cada flujo de trabajo, lo que garantiza que incluso las tareas complejas con varios agentes sigan siendo rentables. Las alertas notifican a los equipos cuando los costos se desvían de las expectativas, lo que ayuda a mantener tanto la eficiencia operativa como la disciplina financiera.
El seguimiento del gasto simbólico ofrece beneficios financieros y operativos tangibles en varios escenarios empresariales. Al proporcionar información detallada sobre el uso y los costos de la IA, ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre sus inversiones en inteligencia artificial.
El seguimiento del uso de los tokens a nivel granular modifica la forma en que las empresas asignan los presupuestos a las herramientas de IA internas. Dado que se prevé que los gastos en inteligencia artificial representen el 30% del aumento del presupuesto de TI de aquí a 2025, los equipos financieros necesitan una visibilidad clara de cada dólar gastado.
Por ejemplo, Hazlo utiliza el seguimiento de tokens para supervisar las llamadas de servicio y los costes de su servicio de explicación de facturación de AWS. Esto ayuda a determinar si las funciones de IA personalizadas son viables desde el punto de vista financiero. Eric Moakley, director de gestión de productos de Hazlo, comparte su enfoque para la optimización de costos:
«Tenemos cuidado al eliminar los datos y las entradas. Y las respuestas no pueden tener una longitud superior a una determinada longitud; no estamos escribiendo un libro. Y cuando es posible, intentamos ser menos abiertos y más específicos. Cuanto más se pueda reducir la interactividad, más fácil será y los costos serán más fijos».
Al identificar herramientas redundantes y optimizar las licencias, las empresas pueden redirigir los fondos hacia iniciativas estratégicas. Además, establecer presupuestos específicos para cada departamento con alertas automatizadas garantiza que los gastos se alineen con las prioridades empresariales.
Las agencias confían en el seguimiento de los tokens para proporcionar una facturación transparente y basada en el uso de los servicios de IA. Esto genera confianza en los clientes al justificar los costos con datos claros.
Publicis Sapient mostró este enfoque mientras desarrollaba la funcionalidad de búsqueda mediante IA para Marriott Homes & Villas. Su equipo probó varios modelos y descubrió que la GPT 3.5 ofrecía tasas de conversión comparables a las de la GPT 4 a un costo menor. Sheldon Monteiro, director de productos de Publicis Sapient, destaca la importancia de elegir las herramientas adecuadas:
«No utilice un modelo de lenguaje grande para hacer algo que puede hacer un modelo de lenguaje pequeño o un sistema basado en reglas».
Este nivel de precisión permite a las agencias asignar los costos con precisión entre los clientes y los proyectos, lo que garantiza una facturación justa y transparente.
La experimentación con IA en los equipos de I+D a menudo conduce a un aumento de los costos. El seguimiento de los tokens proporciona una forma de gestionar estos gastos y, al mismo tiempo, fomentar la innovación.
KPMG se enfrentó a este problema al procesar miles de documentos a través de modelos lingüísticos. Swaminathan Chandrasekaran, director de soluciones digitales de KPMG, describe el desafío:
«Cuando ingerimos miles de documentos, en cualquiera de los LLM, el tiempo de respuesta oscila entre 30 y 60 segundos porque la ventana de contexto se llena. La gente dice que no puede esperar 60 segundos para hacer la siguiente pregunta. Por lo tanto, aumentamos la capacidad, agregamos instancias dedicadas y los costos comienzan a aumentar vertiginosamente».
Al establecer límites presupuestarios y alertas, el seguimiento de los tokens ayuda a los equipos de I+D a mantener el control de los costos durante la experimentación. Esto garantiza que los proyectos se mantengan dentro del presupuesto y, al mismo tiempo, ofrezcan resultados mensurables antes de ampliarlos.
Los equipos financieros utilizan el seguimiento de tokens para vincular las inversiones en IA con su retorno de la inversión (ROI). Dado que se espera que el gasto mundial en IA supere los 630 000 millones de dólares en 2028, demostrar el valor es más importante que nunca.
El seguimiento de los tokens permite a los equipos financieros identificar qué aplicaciones de IA generan los mayores rendimientos y ajustar los presupuestos en consecuencia. Matthew Mettenheimer, director asociado de Consultoría de inteligencia y riesgos de S-RM, explica:
«Un CIO o un consejo de administración quieren habilitar la IA en toda su empresa y, antes de que se den cuenta, hay bastantes gastos y casos de uso».
Esta información permite a los equipos financieros revisar periódicamente el rendimiento de los proyectos, garantizando que cada dólar invertido en IA contribuya de manera eficaz a los objetivos empresariales.
Al aprovechar la información de seguimiento en tiempo real, estas prácticas ayudan a garantizar que los flujos de trabajo de IA sigan siendo rentables. La gestión eficaz de los tokens no consiste solo en hacer un seguimiento de los gastos, sino también en combinar la supervisión con estrategias inteligentes para reducir los costes y, al mismo tiempo, mantener un rendimiento de la IA de primer nivel. Este enfoque maximiza el valor de la IA sin aumentar los gastos.
Crear indicaciones precisas es una forma sencilla de reducir el consumo de fichas, reducir los costos y mejorar la calidad de los resultados.
Además de las indicaciones refinadas, la aplicación de políticas de uso estrictas ayuda a mantener el control sobre los gastos relacionados con los tokens.
Definir límites claros es clave para gestionar los costes de forma eficaz y hacer que el gasto en IA sea predecible en los diferentes equipos y proyectos.
La supervisión constante desempeña un papel vital en el mantenimiento de la rentabilidad. El monitoreo y la presentación de informes garantizan el cumplimiento de los presupuestos y destacan las áreas en las que se pueden lograr más ahorros.
Compartir informes periódicos sobre el uso de los tokens, las tendencias de costos y las métricas de eficiencia mantiene a todos informados. Las actualizaciones semanales fomentan la responsabilidad, alinean a los equipos con los objetivos presupuestarios y revelan nuevas oportunidades de optimización.
Gestionar el gasto en tokens de IA ya no es solo una necesidad técnica, sino una ventaja estratégica. Dado que el 55% de las organizaciones ya están experimentando o implementando soluciones de IA generativa, quienes asuman el control de los costos hoy serán quienes darán forma a la economía impulsada por la IA del mañana.
Para mantener los presupuestos de IA bajo control, los equipos necesitan información en tiempo real y medidas proactivas. Sin una gobernanza adecuada, los recursos de IA pueden salirse de control rápidamente, abrumando los sistemas y agotando los presupuestos. La respuesta está en las plataformas que combinan el seguimiento avanzado con la automatización inteligente, precisamente lo que prompts.ai ofrece a través de su plataforma de orquestación unificada.
Prompts.ai aborda los desafíos de la proliferación de herramientas y los costos ocultos al consolidar más de 35 modelos lingüísticos líderes en una interfaz optimizada, completa con controles FinOps integrados. Este enfoque no solo simplifica los flujos de trabajo, sino que permite a los equipos reducir los gastos de software de inteligencia artificial hasta en un 98%, a la vez que mantienen una visibilidad total para el crecimiento a largo plazo.
Los paneles dinámicos y la supervisión en tiempo real son su primera línea de defensa contra los aumentos inesperados de los costos. Los equipos financieros pueden hacer un seguimiento del ROI, las operaciones pueden garantizar que los presupuestos se mantengan dentro de los objetivos y los de ingeniería pueden ajustar el rendimiento, todo ello dentro de un único sistema escalable.
La gestión eficaz de los costos de la IA también requiere establecer límites claros, habilitar alertas y aprovechar las previsiones precisas. Al combinar las sólidas herramientas de supervisión de prompts.ai con una ingeniería rápida y disciplinada y políticas de uso bien definidas, los equipos pueden crear flujos de trabajo de IA que ofrezcan resultados mensurables sin arruinarse.
Las organizaciones que despliegan la IA de forma segura, eficiente y estratégica son las que están preparadas para prosperar en el cambiante panorama de la innovación.
Las herramientas de seguimiento de los tokens en tiempo real proporcionan a los equipos información inmediata sobre el uso de los tokens de IA, lo que garantiza que puedan controlar sus gastos. Al vigilar constantemente el consumo, estas herramientas ayudan a identificar anticipadamente los aumentos repentinos de los costos, hacer cumplir las políticas de gasto y establecer límites de uso claros.
Este enfoque de monitoreo práctico ayuda a los equipos a administrar los presupuestos de manera más eficaz, evitar gastos excesivos y maximizar el retorno de la inversión. Para las organizaciones que aprovechan la IA a gran escala, estas herramientas son un recurso clave para mantener la transparencia financiera y ajustar las estrategias de uso.
No vigilar el uso de los tokens de IA puede llevar a picos presupuestarios inesperados, lo que dificulta la gestión de los gastos y la asignación eficaz de los recursos. Más allá de la presión financiera, también puede abrir la puerta a brechas de seguridad y problemas de cumplimiento, especialmente en industrias con regulaciones estrictas que exigen una supervisión estrecha.
Desde una perspectiva operativa, el uso descontrolado de los tokens puede crear ineficiencias e interrumpen los flujos de trabajo, lo que podría ralentizar los sistemas de IA y frustrar a los equipos que dependen de ellos. Sin un seguimiento adecuado, las empresas también pueden perder la oportunidad de ajustar sus procesos de IA y asegurarse de que sus herramientas ofrecen el mejor retorno de la inversión posible. Vigilar de cerca el uso es clave para mantener el control, tanto desde el punto de vista financiero como operativo.
Para gestionar los gastos de forma eficaz y mantener el cumplimiento, las empresas deben centrarse en herramientas simbólicas de gestión de gastos equipadas con seguimiento de costos en tiempo real, análisis de uso detallados, y controles presupuestarios. Estas funciones permiten a los equipos vigilar de cerca el uso de los tokens por parte de los agentes, proyectos o equipos, lo que ayuda a evitar gastos excesivos y a mejorar la planificación financiera.
Las herramientas más eficaces también incorporan previsión de costes, aplicación automatizada de políticasy una integración perfecta con los flujos de trabajo de LLM de múltiples agentes. Estas funcionalidades no solo mejoran la transparencia y la responsabilidad, sino que también agilizan las operaciones de inteligencia artificial, lo que garantiza que su organización maximice su inversión sin salirse del presupuesto.
