# Agentes de IA: medir el costo por software entregado > El consumo de tokens no revela por sí solo si la IA ayuda a producir código útil. Una propuesta empresarial plantea medir costos, calidad y uso de infraestructura. Por Deivimar G.S. · 2 de noviembre de 2026 · Tecnología ![Mujer profesional usando una computadora portátil y auriculares con micrófono para trabajar a distancia, participando en una videoconferencia.](https://cdn.panorama.onl/uploads/259221f0ecede8aa-scaled.webp) Los agentes de inteligencia artificial para programación pueden consumir entre 10 y 50 veces más tokens que una consulta básica de chat, porque planifican, generan código, prueban y corrigen. Ante el aumento de los gastos, una propuesta empresarial recomienda evaluar el costo por cambio de software aprobado y fusionado, además del consumo. ## El volumen de uso puede disparar la factura La presión presupuestaria ya se refleja en cambios de política y proyecciones. Según trascendió, Uber agotó en abril su presupuesto de inteligencia artificial para 2026 tras ampliar el uso de Claude Code. GitHub Copilot pasó de una tarifa plana a un sistema de créditos por consumo. Gartner prevé que para 2028 el costo de los tokens de inteligencia artificial para programar superará el salario medio de un desarrollador, según su [pronóstico sobre el gasto en programación asistida por inteligencia artificial](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-24-gartner-predicts-ai-coding-costs-will-surpass-average-developer-salary-by-2028-as-token-consumption-surges). Racionar el acceso con topes y aprobaciones puede limitar tanto los reintentos improductivos como el trabajo que sí entrega software. El costo por token registra consumo, pero no distingue entre ambos. La métrica propuesta es el costo total del desarrollo asistido por inteligencia artificial dividido entre los cambios que superan la revisión y se fusionan; también recomienda seguir el retrabajo y los defectos para evitar que un menor costo oculte una caída de calidad. ## Asignar modelos según la tarea La propuesta consiste en reservar los modelos más potentes para planificación compleja y razonamiento novedoso, y derivar tareas repetitivas —como generar código, pruebas y refactorizaciones— a modelos de pesos abiertos gestionados por la empresa. Una pasarela podría dirigir cada solicitud según complejidad, sensibilidad de los datos, costo y latencia. Los modelos de pesos abiertos pueden acercarse al rendimiento de los modelos de frontera en algunas tareas, según pruebas de ingeniería de software citadas en el texto. Eso no demuestra que sean equivalentes en todos los repositorios o procesos: la recomendación es evaluarlos con el código, las pruebas y los criterios de aceptación propios antes de usarlos en producción. ## La infraestructura propia requiere medir su costo total Con servicios de inferencia alquilados, cada llamada se añade a la factura. La capacidad propia compromete más gasto por adelantado, pero puede abaratar cada solicitud cuando aumenta el uso. La comparación debe incluir energía, operaciones, mantenimiento y amortización, además del costo repercutido por cada cambio fusionado. La infraestructura local también puede mantener dentro de la empresa el código propietario durante la generación y las pruebas. Según la propuesta, solo las solicitudes de planificación aprobadas y las excepciones reguladas se enviarían a modelos externos mediante una pasarela controlada por la organización. HPE afirma que una plataforma híbrida dirige las cargas rutinarias de más de 150 aplicaciones internas a modelos de pesos abiertos ejecutados localmente y que, con ello, redujo entre 30 % y 50 % los costos de tokens. La compañía también recomienda medir el costo por desarrollador activo y por cambio fusionado. Estas cifras y recomendaciones corresponden a la experiencia que la empresa describe; no se presentan como resultados universales. En los datos de uso citados por HPE, el 5 % de los usuarios principales generó la mayor parte del consumo y los perfiles más intensivos gastaron unas 450 veces más que los moderados con la misma licencia. La empresa estima que, si los usuarios de mayor consumo pasaran de ser una minoría a la mitad de la plantilla, el gasto mensual podría multiplicarse aproximadamente por 4,4, manteniendo el mismo número de empleados. La recomendación es establecer una línea base del costo por desarrollador activo y por cambio fusionado antes de modificar la infraestructura, y luego probar un ciclo completo de desarrollo con capacidad propia. La empresa plantea que el uso escaso o imprevisible favorece los servicios alquilados, mientras que una demanda sostenida puede justificar infraestructura propia; para muchas organizaciones, propone combinarla con servicios externos para las tareas más exigentes o intermitentes. --- **Fuente:** https://panorama.onl/tecnologia/agentes-de-ia-medir-el-costo-por-software-entregado-20261102-0405.html Publicado por Panorama Online — contenido de libre lectura; se permite citar con atribución y enlace a la URL original.