Google actualiza Gemini 1.5 Pro y recorta a la mitad el precio de su API

Google ha actualizado esta semana Gemini 1.5 Pro, su modelo de gran ventana de contexto, con mejoras de rendimiento y un recorte drástico de precios en la API que utilizan los desarrolladores para integrar el modelo en sus propias aplicaciones.

La compañía ha explicado que la nueva versión de Gemini 1.5 Pro mejora en tareas de matemáticas, generación de código más extenso y seguimiento de instrucciones complejas respecto a la versión disponible hasta ahora. Gemini 1.5 Flash, la variante más ligera y económica pensada para tareas rápidas y de gran volumen, también ha recibido ajustes de calidad.

El recorte de precios, la novedad que más pesa

Más allá de las mejoras de calidad, el movimiento que va a notar de verdad el sector es el precio. Google ha bajado el coste de uso de Gemini 1.5 Pro a través de la API para prompts de hasta 128.000 tokens: el precio por millón de tokens de entrada pasa de 7 a 3,5 dólares, y el de salida, de 21 a 10,5 dólares. Es decir, la mitad. Para contextos que superan esos 128.000 tokens —donde Gemini 1.5 Pro presume de su ventana de hasta un millón de tokens, una de las más amplias del mercado— los precios se mantienen más altos, aunque también se han ajustado a la baja.

Un token es, aproximadamente, la unidad mínima de texto que procesa un modelo de lenguaje: una palabra corta o parte de una más larga. Cuantos más tokens admite un modelo en su contexto, más texto puede "leer" de una vez —un libro entero, horas de vídeo transcrito, bases de código completas— sin perder el hilo de lo anterior.

Por qué Google mueve ficha ahora

Desde que OpenAI lanzó GPT-4o en mayo con precios más bajos que su predecesor, y Anthropic hizo lo propio con su familia Claude 3.5, la competencia por ofrecer inteligencia a menor coste por token se ha vuelto uno de los frentes más visibles entre los grandes laboratorios de IA. El precio por token es, hoy, uno de los argumentos comerciales más directos para que las empresas elijan un modelo u otro a la hora de construir productos: cuanto más barata la llamada a la API, más viable resulta desplegar el modelo a gran escala, en asistentes, buscadores internos o herramientas de atención al cliente que procesan miles de consultas al día.

Google lleva meses insistiendo en que el contexto largo de Gemini 1.5 —su capacidad de manejar cantidades masivas de información de una sola vez— es su ventaja diferencial frente a rivales como GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet, cuyas ventanas de contexto son notablemente menores. Abaratar el acceso a esa capacidad busca convertir esa ventaja técnica en adopción real por parte de desarrolladores, que hasta ahora podían encontrar el coste de explotar contextos muy largos como una barrera de entrada.

Qué cambia para quien ya usa Gemini

Para los desarrolladores que ya integran Gemini 1.5 Pro en sus aplicaciones, el cambio es automático: no hace falta actualizar código ni cambiar de versión del modelo para beneficiarse de los nuevos precios. Para quienes usan Gemini a través de Google AI Studio o Vertex AI, la plataforma en la nube de Google para empresas, la actualización de calidad llega también sin pasos adicionales.

El movimiento se produce en un momento en que Gemini compite por hueco frente a ChatGPT y Claude tanto entre desarrolladores como entre el público general, y en el que el propio Google ha ido ampliando el acceso a su familia de modelos abiertos Gemma, presentada como alternativa ligera para quien quiere ejecutar modelos en local o adaptarlos a medida.

La pregunta que queda abierta es cuánto durará esta guerra de precios sin que afecte a los márgenes de las compañías que la libran. Por ahora, el principal beneficiado es quien construye productos con estos modelos: pagar menos por cada token procesado, cuando se opera a escala de millones de llamadas diarias, se traduce en una diferencia de costes nada simbólica.