Cuatro modelos en una semana dejan a las empresas con fatiga de modelos
Anthropic, Meta, Google, OpenAI y Nvidia lanzaron modelos nuevos en la misma semana: elegir modelo se ha vuelto un gasto continuo para las empresas.
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Anthropic, Meta, Google, OpenAI y Nvidia lanzaron modelos nuevos en la misma semana: elegir modelo se ha vuelto un gasto continuo para las empresas.
GitHub reduce los costes de inferencia de su agente de código Copilot en un 5,5%, 3,1%, 2,9% y 2,3% con cuatro cambios que no tocan el modelo, solo depuran el contexto.
El Índice de Gasto en Tokens de LLM de Silicon Data cayó por primera vez por debajo de 0,97 dólares por millón de tokens, la mitad de su máximo veraniego, y expone la presión de precios sobre los laboratorios de modelos fundacionales.
Google lanza en la Gemini API el modo agentic video: el modelo elige los fotogramas por sí mismo, recortando hasta un 88% los tokens y un 66% el costo, con hasta un 7% más de precisión.
OpenAI dice que sus modelos ya llegan a más de mil millones de usuarios activos y más de dos millones de empresas, junto con recortes de precio de GPT-5.6 y mejoras de inferencia.
OpenAI habría reducido a la mitad el coste de inferencia。
El CEO de Microsoft se definió como token-maxer, pero advirtió que cada token adicional debe traducirse en productividad real.
Un AI Gateway rastrearía gasto, detectaría picos y asignaría presupuestos de tokens mientras Meta empuja a usar MetaCode.
Datos de Ramp y OpenRouter muestran que DeepSeek acelera cuando agentes de código y datos convierten el precio del token en coste central.