¿Por qué se aceleró el gasto en tokens mientras se moderaba el crecimiento del uso?

  • La muestra de OpenRouter que sigue J.P. Morgan muestra que el gasto en tokens aumentó un 40% intermensual en octubre, más rápido que el 28% de septiembre; sin embargo, el uso de tokens creció un 25% intermensual, por debajo del 71% de septiembre.
  • La estructura de precios elevó el gasto: el precio de los tokens ponderado por uso subió un 12% intermensual en octubre, y el uso del modelo caro Claude Opus 5.5 aumentó en unos 7,9 billones tokens; algunos modelos existentes también subieron de precio. Por ejemplo, el precio de GPT-5.6 Sol se duplicó al finalizar su descuento del cincuenta por ciento.
  • Los precios no subieron de forma generalizada: el precio medio simple de los tokens cayó un 5% intermensual en octubre; aunque el precio ponderado por uso repuntó frente al mes anterior, siguió un 38% por debajo del nivel de un año antes.

¿Qué demanda cubren estos datos de tokens?

  • El banco toma una muestra de una semana de datos cada mes y sigue aproximadamente 300 modelos grandes en la plataforma OpenRouter. El tráfico de la plataforma se concentra en desarrolladores, empresas emergentes y programación con agentes, y no incluye el tráfico que accede directamente a puntos finales alojados por OpenAI, Anthropic y proveedores de nube a hiperescala.
  • Los modelos de código cerrado representaron el 28% del uso de tokens en octubre, pero el 77% del gasto; el gasto en ellos creció un 49% intermensual, por encima del 15% de los modelos de código abierto. La diferencia entre las cuotas de uso y de gasto de los modelos ayuda a explicar cómo influyen los modelos caros en el gasto total.

¿Qué señales dan los precios de alquiler de GPU?

  • Entre la capacidad de cómputo GPU suministrada por proveedores que no son de nube a hiperescala, el precio medio de alquiler de A100 cayó un 3,5% intermensual en octubre, hasta 1.53 dólares por hora de GPU; el de H100 repuntó un 6,5%, hasta 2.83 dólares.
  • El precio medio de alquiler de B200 subió un 4,7% intermensual, hasta 6.00 dólares por hora de GPU, un aumento superior al 1,8% de septiembre; pero su múltiplo de precio frente a H100 bajó de 2.16 veces en septiembre a 2.12 veces. La dirección de los precios de alquiler y los precios relativos difirieron entre los modelos nuevos y antiguos.

¿Por qué algunos precios de memoria se debilitan mientras otros siguen respaldados?

  • En octubre, el precio al contado de DDR5 de 16 Gb repuntó un 4,4% intermensual, hasta 51.80 dólares, poniendo fin a la leve caída de septiembre; el precio al contado de NAND de 1 Tb cayó un 2,6% intermensual, hasta 29.40 dólares, y descendió por segundo mes consecutivo.
  • TrendForce prevé que los precios contractuales de DRAM convencional y NAND suban respectivamente un 10%–15% y un 15%–20% intertrimestral en el cuarto trimestre de 2026, por debajo del 16% y el 21% del tercer trimestre. Las subidas anteriores, la presión sobre la demanda de consumo, las abundantes existencias de los compradores de SSD para clientes y algunos acuerdos de precios a largo plazo para DRAM de servidores moderaron conjuntamente las subidas.
  • Mientras tanto, la demanda de servidores de IA y la reasignación de capacidad hacia productos para servidores siguen respaldando los precios; TrendForce prevé que los SSD empresariales sean la única categoría de memoria cuyo aumento de precios se acelere en el cuarto trimestre.