IA barata de China: qué debe revisar el departamento de compras

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Los modelos de IA chinos suelen tener un precio de lista que es solo una fracción de los modelos occidentales de gama alta. Para las pymes, esto representa una ecuación con incógnitas. Seis factores determinan si esa ventaja de precio se mantiene: licencia, espacio de datos, calidad en alemán, costes operativos, regulación y disponibilidad. Quien solo compara con la tarifa más cara de EE.UU. está comprando un descuento que pagará más caro en otro lugar.

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¿Qué es un modelo de pesos abiertos (Open-Weight)? Un modelo de pesos abiertos es un modelo de lenguaje cuyos pesos entrenados pueden descargarse libremente. Una empresa puede ejecutarlo en su propia infraestructura sin enviar consultas al proveedor. Sin embargo, el código fuente del entrenamiento y los datos de entrenamiento suelen permanecer bajo secreto. Lo que está permitido viene definido por la licencia de cada versión del modelo.

¿Por qué la comparación de precios suele empezar en el lugar equivocado?

El precio de lista de los modelos chinos es real y, a menudo, espectacularmente bajo. DeepSeek V4 Flash tiene un coste de aproximadamente 0,12 euros por millón de tokens de entrada y 0,25 euros por millón de tokens de salida. El modelo puntero gpt-5.6-sol de OpenAI, en cambio, cobra unos 4,40 euros por millón de tokens de entrada y 26,39 euros por millón de tokens de salida. Todas las cifras en euros de este artículo están convertidas según el tipo de cambio de referencia del Banco Central Europeo (BCE) del 28 de julio de 2026.

Esta comparación induce al departamento de compras a sobrestimar la diferencia. Los proveedores occidentales aplican escalas de precios por niveles, desde el modelo premium hasta la versión económica. Por ejemplo, Anthropic cobra por Claude Haiku 4.5 unos 0,88 euros por millón de tokens de entrada y 4,40 euros por millón de tokens de salida, mientras que OpenAI pide 0,88 euros y 5,28 euros por el modelo gpt-5.6-luna. Si se compara un modelo económico chino con uno premium occidental, se están midiendo dos categorías de producto distintas.

La diferencia depende, por tanto, del nivel de comparación elegido. Frente al gpt-5.6-sol, el coste de salida de DeepSeek V4 Flash es aproximadamente una centésima parte. Frente a Claude Haiku 4.5, es una dieciochoava parte. Y frente a Mistral Large 3, de Francia, es una quinta parte. En este último caso, se elimina el proyecto adicional de alojamiento de datos en la UE. Las tres comparaciones son correctas, pero solo una refleja el escenario real al que se enfrenta el departamento de compras.

El bajo precio de lista de varios proveedores responde, en ocasiones, a una estrategia de lanzamiento. DeepSeek V3 arrancó con unos 0,12 euros por millón de tokens de entrada y 0,24 euros por millón de tokens de salida. Tras finalizar la promoción el 9 de febrero de 2025, el precio estándar pasó a ser de unos 0,24 euros por millón de tokens de entrada y 0,97 euros por millón de tokens de salida. El coste de salida se multiplicó por cuatro de la noche a la mañana.

La competencia también presiona a la baja los precios desde el lado europeo. Al pasar de Mistral Large 2 a Large 3, los costes pasaron de unos 1,76 / 5,28 euros a 0,44 / 1,32 euros por millón de tokens.

La clasificación por precio de salida refleja el núcleo de la pregunta de compras. El origen de los modelos no se correlaciona con el precio: Mistral Large 3, de Francia, se sitúa entre dos modelos chinos. Las versiones occidentales más económicas superan en precio a las chinas más caras. El coste sigue la clase de rendimiento. El mapa geográfico explica menos de lo que sugiere el debate.

Cuando se reutiliza el contexto, el coste de entrada de DeepSeek V4 Flash se reduce a unos 0,0025 euros por millón de tokens. En estos casos, los grandes volúmenes con textos similares resultan especialmente rentables. El cálculo es más favorable, sobre todo, en tareas sencillas o de complejidad media: clasificación, extracción de datos o resúmenes internos.

Lo que dice la letra pequeña cuando el modelo no tiene coste

Las versiones gratuitas no resuelven automáticamente las cuestiones de licencia. DeepSeek V4 se distribuye bajo la MIT License, una licencia estándar reconocida que regula claramente el uso comercial y la redistribución en productos propios.

Qwen3.5, en sus versiones descargables gratuitamente, emplea la licencia Apache 2.0, también un estándar. Modelos anteriores de Qwen, como Qwen2.5-72B, contaban con una licencia propietaria del proveedor. Para empresas con más de 100 millones de usuarios activos mensuales, era necesario firmar un acuerdo separado con Alibaba.

Kimi K3 de Moonshot opera bajo su propia licencia, distinta a la MIT. Aunque existen umbrales mencionados, su verificación exacta requiere consultar el texto contractual específico de cada versión. En este caso, el departamento de compras debe revisar directamente el archivo de licencia de la versión concreta utilizada.

La tendencia reciente apunta hacia una mayor flexibilización: DeepSeek migró a la licencia MIT, mientras que Qwen adoptó Apache 2.0. La conclusión clave para la liberación de modelos sigue siendo la misma: la licencia depende de la versión específica del modelo. Afirmar que «DeepSeek utiliza licencia MIT» sin verificar la versión concreta equivale a basarse en un nivel de análisis incorrecto.

El espacio de datos determina qué opciones están siquiera disponibles

El espacio de datos actúa como filtro antes de comparar precios. Según su propia declaración de privacidad, DeepSeek procesa y almacena datos en la República Popular China. No se pudo encontrar un contrato público de procesamiento de datos conforme al artículo 28 del RGPD para la API alojada.

La situación regulatoria está documentada y fechada. En febrero de 2025, la autoridad italiana Garante bloqueó la aplicación de DeepSeek. El 27 de junio de 2025, el Comisionado de Protección de Datos de Berlín calificó la transferencia de datos a China como ilegal y se dirigió a Apple y Google. En febrero de 2025, el organismo neerlandés emitió una advertencia. En el estado alemán de Hesse se llevó a cabo un procedimiento de investigación.

Alibaba opera su *Model Studio*, entre otros, en una región de Fráncfort. Esto significa que existe una opción de despliegue dentro de la UE. El contrato de procesamiento de datos y la objeción al entrenamiento deben incluirse en la negociación. El texto exacto no ha sido verificado para este artículo.

Si se opera de forma autónoma, se elimina la transferencia de las entradas al operador chino. Sin embargo, persisten las responsabilidades propias, así como las obligaciones de registro y seguridad. En el caso de datos de entrenamiento personales para su adaptación, sigue aplicándose el RGPD.

El alemán es el puesto que nadie prueba por usted

Para el lenguaje técnico especializado en alemán, en 2026 no existirá un benchmark sistemático fiable con tasas de error concretas. MMLU-Pro, donde Qwen3.7-Max lidera con aproximadamente un 89,6 por ciento, evalúa conocimientos técnicos multidisciplinares principalmente en inglés. Max es la variante más potente de la familia; en la tabla de precios anterior aparece la tarifa Plus, más económica. El benchmark no refleja el alemán contractual, el estilo administrativo ni la ortografía alemana.

Existe un Índice de Multilingüismo que incluye una sección para el alemán. Los modelos occidentales punteros ocupan los primeros puestos. En la lista aparece un modelo de DeepSeek. Para este artículo no se disponía de cifras exactas. Por tanto, las afirmaciones genéricas sobre la calidad del alemán carecen de respaldo.

La conclusión para el área de compras es clara. La empresa debe probar por sí misma con sus propios textos. Las únicas métricas fiables son las ofertas, cláusulas contractuales, correspondencia administrativa y términos técnicos del sector. Sin esta prueba, cualquier suposición sobre calidad sigue siendo una especulación.

Por qué el autohospedaje no es un programa de ahorro

Los costes de hardware para el autohospedaje están en otra liga comparados con el precio de los tokens de las API. DeepSeek V4 Flash requiere entre 140 y 158 gigabytes de memoria gráfica en precisión reducida. Dos tarjetas A100 con 80 gigabytes cada una cubren justo esa necesidad.

En precisión total, la cifra asciende a unos 500 gigabytes. DeepSeek V4 Pro alcanza los 2,4 terabytes, lo que implica varios nodos de servidor. Ocho H100 en modalidad de alquiler en un proveedor costaban alrededor de 30,54 euros por hora. Esta es la entrada en los costes operativos, sin incluir aún electricidad ni personal.

No existe un cálculo completo de costes totales para la mediana empresa del área DACH que incluya electricidad, personal y amortización. El funcionamiento productivo con supervisión, actualizaciones y fallos no es una actividad secundaria de un empleado de TI. No hay cifras públicas fiables sobre el número de puestos a tiempo completo necesarios.

Precisamente porque la API es tan económica, el autohospedaje no compensa en términos de precio por token. Quien aloja sus propios sistemas adquiere control sobre los datos y el entorno de ejecución. Quien busca ahorro debería optar por la API e incluir en sus cálculos los costes derivados de los seis factores mencionados.

El plazo que entra en vigor el 2 de agosto

El Reglamento de IA de la UE entró en vigor el 1 de agosto de 2024. Las obligaciones para modelos de IA de uso general comenzaron el 2 de agosto de 2025. El 2 de agosto de 2026 entrará en vigor la aplicación general junto con su aplicación por parte de la Comisión Europea. Este es el próximo plazo clave en esta hoja de ruta.

Quien utilice un modelo ajeno sin más, actúa como operador y está sujeto a las obligaciones correspondientes. Entre ellas se incluyen la transparencia y la competencia en IA. En el caso de modelos de alto riesgo, se añaden otras obligaciones adicionales. Esto aplica con independencia del país de origen del modelo.

Quien comercialice un modelo bajo su propia marca, modifique sustancialmente su finalidad o lo altere de manera significativa, pasará a ser proveedor. La Comisión Europea menciona como referencia, entre otros aspectos, un reentrenamiento que supere un tercio del esfuerzo computacional original. Un reentrenamiento con datos propios puede alterar la clasificación según la normativa. Esta es la trampa más costosa en este apartado.

La excepción de código abierto no lo cubre todo. La guía sobre derechos de autor y el resumen de los datos de entrenamiento siguen siendo obligatorios. Quien utilice pesos libres (free weights) se ahorra la compra del modelo, pero las obligaciones de documentación siguen vigentes.

El debate estadounidense afecta indirectamente a los usuarios alemanes

Las restricciones estadounidenses a la exportación de chips siguen vigentes. El 20 de julio de 2026 se informó que el gobierno de EE.UU. está evaluando nuevas limitaciones para modelos de IA chinos. A día de hoy, no existe una prohibición generalizada aplicada. Para las empresas alemanas, este escenario repercute indirectamente a través de catálogos de nube, filiales estadounidenses y proveedores.

No se ha producido una eliminación masiva de modelos chinos en los catálogos de nube occidentales dentro de la UE. Sí han existido casos aislados. En abril de 2025, DeepSeek V3 desapareció del catálogo de modelos de GitHub. Sin embargo, este sigue siendo un suceso aislado en la lista de un único servicio.

¿Qué ocurre si el modelo desaparece en doce meses?

El 24 de julio de 2026, DeepSeek desconectó dos denominaciones de API establecidas que anteriormente referenciaban variantes actuales de modelos. Las integraciones que solo hacían referencia a estos nombres dejaron de funcionar. Este es el ejemplo más claro de riesgo de disponibilidad en este cálculo.

Los pesos descargados siguen funcionando siempre que el entorno de ejecución sea compatible. En licencias MIT y Apache no existe mecanismo de revocación ni obligación de conexión externa. Sin embargo, pueden desaparecer componentes adicionales de terceros: imágenes de contenedores, plantillas y filtros.

Muchos proveedores chinos se adhieren a la interfaz ampliamente adoptada de OpenAI. El esfuerzo de código para un cambio es mínimo. La complejidad reside en volver a evaluar la calidad de los resultados. En este caso, la programación y la aprobación son dos partidas separadas.

No existen datos públicos sobre la duración media de las versiones de modelos. Tampoco hay cifras sobre los costes de migración en empresas alemanas. Por ello, el departamento de compras incluye una cláusula de salida concreta en su proceso de aprobación. Sin una ruta de reemplazo designada, el precio de lista queda sin garantías.

La lista de verificación para la compra

La ventaja de precio de los modelos chinos es real. Se mantiene cuando se revisan y aprueban los seis puntos clave. La siguiente lista está diseñada para el proceso de aprobación. Cada punto es una pregunta que debe marcarse como completada.

1. ¿Estamos comparando dentro de la misma categoría de rendimiento? ¿O un modelo chino económico frente a un modelo occidental de gama alta?
2. ¿El precio por token mencionado es un precio de lista, un precio promocional o un precio reducido permanentemente a la mitad? ¿Hasta cuándo es válido?
3. ¿Qué licencia aplica exactamente a esta versión del modelo? ¿Permite su uso comercial planificado?
4. ¿Existe un contrato de procesamiento de datos según el artículo 28 del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos de la UE)? ¿En qué espacio de datos se gestionan y almacenan las entradas?
5. ¿Hemos probado con nuestros propios textos: ofertas, cláusulas contractuales, correspondencia con autoridades y términos técnicos del sector?
6. ¿Calculamos el autogestión como un proyecto de soberanía de datos o como un ahorro mediante el precio por token?
7. ¿Somos operadores o, al reentrenar el modelo o cambiar su propósito, nos convertimos en proveedores según el Reglamento de IA de la UE?
8. ¿Qué nombres de API están integrados de forma fija? ¿Qué ruta alternativa entra en vigor si el proveedor los desactiva?
9. ¿Están documentados los pesos descargados y el entorno de ejecución correspondiente como respaldo?
10. ¿Quién en la empresa aprueba la licencia, la protección de datos, la calidad y el plan de salida antes del inicio en producción?

Quien marque estas diez preguntas con fecha y responsable habrá adquirido una ventaja calculada. Quien solo compare el precio de lista con la tarifa más cara de EE.UU. estará comprando un descuento con partidas pendientes. La decisión recae en el proceso de aprobación. La fecha del 2 de agosto de 2026 no espera a la próxima licitación.

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Fuente de la imagen: Generada por IA (julio 2026)