Un análisis del blog CatalystNeuro, basado en datos de Artificial Analysis, muestra que el coste por tarea de los grandes modelos de lenguaje se ha desplomado: el nivel de capacidad que en febrero de 2025 costaba 1,22 dólares por tarea se paga ahora a 0,022 dólares, una reducción de 56 veces en menos de seis meses, con la curva de caída acelerándose. El autor sostiene que el progreso de la IA se mide en dos ejes: el techo, lo que solo el mejor modelo puede hacer, y el suelo, lo barato que resulta una capacidad suficiente. El techo permite tareas nuevas, como depurar repositorios enteros o avanzar en problemas matemáticos abiertos; el suelo permite ejecutar la misma tarea miles de veces dentro de un presupuesto, por ejemplo leer diez mil artículos científicos para localizar los que reutilizan un conjunto de datos. El autor aplica esto a un proyecto propio con DANDI Archive: lo que en marzo costaba miles de dólares, hoy ronda los cien dólares con un modelo que en primavera estaba en la frontera. Para cuantificar la tendencia analiza 137 modelos desde diciembre de 2024 y reconstruye la frontera de Pareto inteligencia-precio cada dos meses. Los datos indican que en la segunda mitad de 2025 los avances fueron lentos, pero las instantáneas de febrero, abril y junio han sustituido la práctica totalidad de la frontera. El techo de capacidad subió de 35,3 en agosto de 2025, con GPT-5 a 0,26 dólares por tarea, a 63,1 con Claude Opus 5 a máximo esfuerzo. Al ritmo actual, el autor predice un descenso de 100 veces para un nivel de capacidad dado en aproximadamente un año.
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