Calculadora de costes de agentes de IA
Estima gratis y online los costes de agentes de IA autónomos. Modela bucles de razonamiento de varios pasos, llamadas LLM por paso, uso de herramientas (búsqueda web, ejecución de código, navegador, API), lecturas de memoria y sobrecarga de orquestación. Compara modelos en paralelo y prevé el gasto diario, mensual y anual. Totalmente privada: funciona en tu navegador.
Estimate the running cost of autonomous AI agents. Model multi-step reasoning loops, per-step LLM calls, tool usage (web search, code execution, browser, APIs), memory operations, and orchestration overhead - then forecast daily, monthly, and yearly spend.
Multi-step web research + synthesis
Agent Loop (per task)
Token Totals per Task
Tool Usage (per step)
e.g. Brave Search, Bing Search API - per query
Model & Scale
Monthly Agent Cost - GPT-4o mini
Cost / Task
$0.0979
LLM Cost
$0.007440
Tool Cost
$0.0800
Memory Cost
$0.001600
Cost Breakdown per Task
Daily
$19.59
200 tasks
Monthly
$587.66
6,000 tasks
Yearly
$7,149.91
73,000 tasks
LLM Cost Comparison
Same tool & memory costs, all models| Model | LLM/Task | Total/Task | Monthly Cost |
|---|---|---|---|
Mistral Small(Mistral)Budget | $0.004320 | $0.0945 | $567.07 |
GPT-4o mini(OpenAI)Budget Active | $0.007440 | $0.0979 | $587.66 |
DeepSeek-V3(DeepSeek)Budget | $0.0135 | $0.1046 | $627.79 |
Gemini 2.5 Flash(Google)Budget | $0.0232 | $0.1153 | $691.68 |
Claude 3.5 Haiku(Anthropic)Budget | $0.0448 | $0.1390 | $834.24 |
o4-mini(OpenAI)Budget | $0.0546 | $0.1498 | $898.66 |
Mistral Large(Mistral) | $0.0864 | $0.1848 | $1,108.80 |
Gemini 2.5 Pro(Google)Capable | $0.0940 | $0.1932 | $1,158.96 |
o3(OpenAI)Capable | $0.0992 | $0.1989 | $1,193.28 |
GPT-4o(OpenAI)Capable | $0.1240 | $0.2262 | $1,356.96 |
Claude 3.7 Sonnet(Anthropic)Capable | $0.1680 | $0.2746 | $1,647.36 |
Grok 3(xAI) | $0.1680 | $0.2746 | $1,647.36 |
Click any row to select that model.
Por qué usar esta calculadora de costes de agentes de IA
Los agentes de IA no son un único prompt: repiten un ciclo de razonamiento, llamadas a herramientas y consultas de memoria muchas veces por tarea. Esta calculadora reúne todas esas capas de coste en un solo lugar para que veas el gasto real antes de desplegar en producción.
Elige entre 5 ajustes predefinidos de agente reales (investigación, programación, soporte, canalización de datos y navegador) o configura tu propio bucle de agente con tokens, pasos, volumen de tareas y herramientas personalizadas.
- Modela cada capa de coste: razonamiento multi-paso, llamadas a herramientas, lecturas de memoria y sobrecarga de orquestación.
- Elige entre 8 tipos de herramientas preconfiguradas con costes realistas o añade tus propias tarifas por llamada.
- Compara GPT-4o, GPT-4o mini, Claude, Gemini y DeepSeek con el mismo flujo de agente.
- Previsiones diarias, mensuales y anuales al instante según tu volumen de tareas.
- 100 % privada: todo se calcula en tu navegador, sin registro y sin subir datos.
Cómo funciona la calculadora de costes de agentes de IA
El modelo reproduce el bucle completo del agente para que el resultado refleje el coste real por tarea, no solo la tarifa de tokens del LLM.
- Coste de razonamiento del LLM: entrada y salida de tokens en todos los pasos, el mayor componente en la mayoría de agentes.
- Coste de herramientas: tarifas por llamada a búsquedas web, cajas de arena de código, automatización de navegador y API REST.
- Coste de memoria: tarifas por consulta de memoria vectorial (Mem0, Zep) o almacenes de contexto basados en embeddings.
- Sobrecarga de orquestación: porcentaje configurable para el alojamiento del framework, reintentos, registros y monitorización.
- Elige un ajuste predefinido de tipo de agente (investigación, programación, soporte, canalización de datos o navegador) o selecciona Personalizado para introducir tu propia configuración.
- Configura el bucle: número de pasos de razonamiento por tarea, tokens de entrada y salida por llamada al LLM y volumen diario de tareas.
- Añade herramientas y memoria: tipo de herramienta principal con su tarifa por llamada, llamadas por paso y costes de consulta del almacén de contexto.
- Aplica la sobrecarga de orquestación (normalmente del 5 al 20 %) y revisa el desglose de costes y la comparación entre modelos.
Consejos para reducir el coste de ejecución de agentes de IA
La mayor parte del gasto de un agente procede de la profundidad del bucle y del tamaño del contexto. Estas cuatro optimizaciones suelen tener el mayor impacto y pueden modelarse en la calculadora antes de implementarlas.
- Limita los pasos del agente: cada paso adicional multiplica a la vez los costes de LLM, herramientas y memoria.
- Usa modelos económicos en la mayoría de los pasos y reserva los más capaces para el razonamiento complejo (GPT-4o mini, Gemini 2.5 Flash o DeepSeek-V3).
- Recorta el contexto por paso: usa resúmenes o ventanas deslizantes en lugar de arrastrar todo el historial.
- Guarda en caché los resultados de las herramientas para no repetir búsquedas o llamadas de API dentro de la misma tarea.
Preguntas frecuentes
Una calculadora de costes de agentes de IA estima el coste total de ejecución de un agente de IA autónomo, es decir, un sistema que usa un LLM para planificar, razonar y actuar en varios pasos hasta completar una tarea. Modela el bucle completo del agente: llamadas al LLM en cada paso, llamadas a herramientas (búsqueda web, ejecución de código, API), lecturas de memoria y sobrecarga de orquestación. Después multiplica por tu volumen diario de tareas para obtener previsiones precisas del periodo.
Los agentes de IA hacen varias llamadas al LLM por tarea (una por paso de razonamiento), no solo una. Cada paso también genera tarifas de llamadas a herramientas, costes de consulta de memoria y sobrecarga del framework. Una tarea de 10 pasos con 3000 tokens de entrada por paso consume 30 000 tokens de entrada, 6 veces más que un único prompt de 5000 tokens. Multiplicado por cientos de tareas diarias, estos costes se disparan rápidamente.
La sobrecarga de orquestación es un porcentaje que se añade al coste base para modelar el alojamiento del framework del agente, la lógica de reintentos, el análisis de salidas estructuradas, la observabilidad y el trazado, y los costes de proxy o pasarela. Un valor típico es del 5 al 20 %, según la complejidad de tu stack.
Los tokens de entrada por paso suelen incluir: prompt de sistema e instrucciones (unos 300-1000 tokens), descripción de la tarea actual (unos 200-500 tokens), historial de conversación acumulado (unos 500-5000 tokens) y salidas de herramientas inyectadas como contexto (unos 500-3000 tokens por respuesta). Para un paso típico de agente de investigación, 2000-5000 tokens es una estimación inicial realista.
La calculadora incluye 8 tipos de herramientas preconfiguradas: búsqueda web (~0,005 $/llamada), ejecución de código (~0,002 $/llamada), navegador/scraping (~0,01 $/página), lectura/escritura de archivos (~0,0005 $/operación), consulta a base de datos (~0,001 $/llamada), llamada a API externa (~0,003 $/llamada), llamada de embedding (~0,0001 $/fragmento) y correo/notificación (~0,001 $/mensaje). También puedes añadir herramientas personalizadas con tus propias tarifas.
Sí. Para arquitecturas multiagente, ejecuta la calculadora de costes de agentes de IA por separado para cada rol de agente, con su propio número de pasos, tamaño de tokens y uso de herramientas. Suma los costes por tarea de todos los agentes para obtener el coste total de un flujo de trabajo completo. El campo de sobrecarga de orquestación refleja el coste de coordinación del metaagente.
Sí. La calculadora de costes de agentes de IA realiza todos los cálculos íntegramente en tu navegador. La configuración de tu agente, los volúmenes de tareas, la selección de herramientas y las estimaciones de coste se calculan localmente en tu dispositivo y nunca se envían a ningún servidor. Ningún dato sale de tu navegador y no hace falta registrarse.