Sam Altman revela por qué OpenAI descartó eliminar el sistema de precios por tokens

OpenAI valoró abandonar la facturación por tokens para su próximo modelo, pero la negativa de los usuarios a recibir un precio sin desglose detallado llevó a la empresa a mantener el método tradicional. Sam Altman explica las razones detrás de esta decisión y las limitaciones del sistema actual.

OpenAI llegó a plantearse eliminar la facturación basada en tokens para su próximo modelo, optando por un esquema en el que los desarrolladores envían una petición y reciben directamente un precio cerrado. Sin embargo, la reacción negativa de los clientes hizo que la compañía reconsiderara esta idea, según declaraciones de su CEO, Sam Altman.

La propuesta de tarifa fija

En una entrevista con John Collison, presidente de Stripe, en el podcast Cheeky Pint, Altman explicó que OpenAI estuvo a punto de tomar una decisión que considera errónea: eliminar por completo la tarificación por tokens para el nuevo modelo y, en su lugar, establecer un sistema en el que el desarrollador solo aporta la solicitud y OpenAI devuelve un precio directo.

Este método de cobro habría funcionado «como AWS», indicó Altman, donde el usuario simplemente realiza una acción y posteriormente recibe una factura, dejando de lado la medición token a token. No se especificó cuál sería el modelo afectado ni en qué momento se barajó la idea.

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El rechazo de los usuarios a la falta de transparencia

Cuando OpenAI consultó con sus clientes sobre la aceptación de recibir únicamente un precio global sin desglose, la respuesta fue contundentemente negativa. Altman relata que los usuarios insistieron: «Necesito saber por qué estoy pagando».

Los desarrolladores ya dedican tiempo a monitorizar tokens de entrada y salida para controlar los costes y prever gastos conforme aumenta el uso. Recibir un coste único sin detalles habría complicado aún más la gestión y planificación económica.

Dispuestos a pagar más por transparencia

Lo más revelador es que Altman consultó a varios usuarios si aceptarían pagar un precio mayor manteniendo la estructura basada en tokens para conservar la claridad en la facturación. La respuesta fue afirmativa: los clientes preferirían pagar más si eso significa entender exactamente en qué consiste el coste.

Como explicó el CEO de OpenAI, los desarrolladores desconfían de cargos opacos porque temen ser perjudicados a largo plazo, un recuerdo que proviene de una época en la que se pagaba por horas de CPU y no por resultados finales.

Esta propuesta de tarifa plana habría tenido un impacto considerable en los desarrolladores que crean agentes con flujos de trabajo complejos, en los que el consumo de recursos es imprevisible y cuesta prever el gasto incluso con el sistema actual basado en tokens. Altman no dio detalles sobre cómo se fijarían estos precios por tarea ni si se podría comparar el coste de unas operaciones con otras.

Los tokens, una unidad imperfecta

Durante la charla, Collison cuestionó si los tokens eran realmente la medida adecuada para determinar el uso de inteligencia artificial. Altman reconoció sus limitaciones pero admitió no tener una alternativa clara.

“Los tokens son una especie de unidad ficticia… en cierto modo son reales, pero no son una buena unidad.”

Altman rechazó la idea, medio en broma, de crear un token equivalente a una unidad de inteligencia, comparando esta noción con el marketing engañoso que hacen los fabricantes de chips usando medidas en nanómetros que ya no reflejan características físicas reales.

Asimismo, explicó que los desarrolladores enfrentan una carga cognitiva significativa al tener que elegir entre modelos más baratos o más potentes y al intentar estimar la complejidad de las tareas. Esta complejidad añade dificultades sin aportar valor tangible.

El futuro de la facturación en OpenAI

A pesar de estas discusiones, OpenAI mantiene actualmente su sistema de facturación por tokens, aunque Altman reconoce que el coste de determinados servicios de IA disminuye aproximadamente diez veces cada año. La empresa continúa explorando alternativas para mejorar este modelo, conscientes de sus limitaciones y del rechazo inicial a soluciones menos transparentes.

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