Tengo 58 tareas automatizadas con agentes de IA corriendo 24/7 en una Raspberry Pi y gasto unos 5 dólares al mes en APIs de DeepSeek. Ese es el número real, medido contra mi saldo, no estimado. Y sí, ahora mismo tengo 14,44 dólares de saldo y la semana pasada DeepSeek anunció que sube los precios.
En esta guía te enseño mis números exactos, cómo se desglosan, qué significa el anuncio de suba de precios para un setup como el mío y qué haría si el coste se duplica.
Qué anunció DeepSeek sobre los precios
El 6 de agosto de 2026, DeepSeek avisó en platform.deepseek.com que aplicará una suba significativa en los precios de toda su API. Sin cifras exactas ni fecha concreta. La razón reportada por Bloomberg: el uso está "por las nubes".
Esto importa porque DeepSeek fue el jugador que definió la guerra de precios de 2025-2026. Mientras OpenAI y Anthropic cobraban decenas de dólares por millón de tokens, DeepSeek vendía su modelo rápido a 0,14 dólares por millón de tokens de entrada. Todos construimos infraestructura asumiendo que ese precio era el piso. No lo era.
Para que te hagas una idea de lo que significa el cambio: mi sistema completo de publicación, investigación, monitorización y auto-reparación corre por menos de lo que cuesta una suscripción de ChatGPT durante 10 días.
Mis números reales: qué pago exactamente
No te voy a dar estimaciones. Te doy lo que veo en mi dashboard de facturación.
- 58 crons activos en el sistema, de los cuales 31 llaman a un LLM y 27 son scripts puros que no gastan ni un token.
- Modelo rápido (deepseek-v4-flash): 0,14 $/M tokens de entrada, 0,28 $/M de salida. Es el que uso para el 90% de las tareas: resúmenes, clasificación, extracción, generación de borradores.
- Modelo complejo (deepseek-v4-pro): 0,55 $/M tokens. Lo reservo para auditorías, decisiones estratégicas y las tareas que de verdad requieren razonamiento.
- Gasto total: unos 5 dólares al mes. En julio de 2026 me costó 4,87 dólares. El grueso son crons diarios pequeños, no una tarea monstruosa.
- Saldo actual: 14,44 dólares (verificado hoy contra la API de DeepSeek). Con eso tengo para casi 3 meses al ritmo actual.
La lección de estos números es simple: el coste no está en el volumen de tareas, está en qué modelo usas para cada una. Mis 27 crons sin LLM no cuestan nada. Mis 31 con LLM cuestan 5 dólares porque casi todas son tareas ligeras que resuelve el modelo barato.
Por qué gasto tan poco (la parte que nadie cuenta)
Cuando lees "agentes IA" piensas en Claude Code ejecutándose durante horas y facturando decenas de dólares por sesión. Mi setup es distinto, y esa es exactamente la diferencia que hace el coste bajísimo.
- La mayoría de mis crons son scripts, no agentes. El 47% de mis tareas no llaman a ningún modelo. Son watchdogs, health checks y sincronizaciones. La IA solo entra cuando hace falta interpretar algo.
- Model routing: tarea simple, modelo barato. Solo las tareas que históricamente necesitan más de 3 pasos de herramienta suben al modelo pro. Esto solo recorta el coste a menos de la mitad.
- Output con JSON estricto: forzar un esquema de salida reduce los tokens generados entre un 30% y un 40% y elimina errores de parseo. Menos tokens, menos dinero, menos bugs.
- Contexto comprimido: cuando una tarea larga acumula contexto, resumo los pasos previos en 1-2 líneas por paso en vez de arrastrar todo el historial. El coste de un loop de agente no es N × C, es el contexto que crece en cada iteración.
Si tu factura de API te parece alta, el problema casi nunca es que uses "demasiada IA". Es que usas el modelo caro para tareas que el barato resuelve igual.
Qué significa la suba de precios para mí (y para ti)
Aquí va mi estimación honesta. No sé las cifras exactas, nadie las sabe todavía. Pero si DeepSeek multiplica sus precios por 2 o por 3, mi sistema pasa de 5 dólares a 10-15 dólares al mes. Sigue siendo barato en términos absolutos, y ese es exactamente el punto.
El coste de la infraestructura de IA para un proyecto personal es de los pocos gastos que no crecen con el tamaño del proyecto. Mi servidor completo — electricidad de la Raspberry Pi, dominio y APIs — cuesta unos 15 euros al mes. Incluso con una suba agresiva de DeepSeek, seguiría por debajo de 25 euros al mes por un sistema que publica, investiga y se repara solo.
Lo que sí cambia es la planificación. Si construyes un producto que depende de una API cuyo precio puede duplicarse sin aviso, tienes que diseñar para ese escenario desde el día uno. No para el precio de hoy.
Alternativas si DeepSeek deja de ser rentable
No voy a fingir que me da igual la suba. He construido todo el stack sobre DeepSeek y migrar tiene coste. Pero por eso mismo he mirado qué hay fuera, y esto es lo que veo:
- Kimi K3 (Moonshot AI): el open-weight del momento. 2,8 billones de parámetros, contexto de 1M y un precio de 3 dólares por millón de tokens de entrada (15 de salida). Compite con los modelos propietarios top a una fracción del coste. Si liberan los pesos, es mi candidato número uno para reemplazar a DeepSeek en los crons pesados.
- Qwen 3.8-Max (Alibaba): más pequeño que Kimi K3 y más barato por token. Buena opción si la tarea no necesita el contexto gigante.
- OpenRouter: un solo API key para acceder a decenas de proveedores, con fallback automático. Lo uso como capa de respaldo. Aprendí por las malas que depender de un único proveedor significa que un saldo agotado tumba todos tus agentes a la vez: me pasó con 4 centavos en la cuenta.
Mi regla a partir de ahora: ningún proveedor es permanente. Los precios de las APIs de LLM son tan volátiles como el mercado de cripto, solo que con menos transparencia. Reviso los costes cada mes y mantengo el stack desacoplado para poder migrar el modelo sin reescribir la lógica.
Cómo calcular cuánto te costaría a ti
Si quieres saber cuánto gastarías corriendo agentes IA, no necesitas una calculadora mágica. Necesitas tres números:
- Tus tokens de entrada y salida por tarea. La API te los devuelve en cada respuesta. Míralos una vez y haz la media.
- La frecuencia de ejecución. Una tarea cada hora son 720 ejecuciones al mes. Una diaria, 30.
- El precio por millón de tokens del modelo. Multiplica entrada por precio de entrada, salida por precio de salida, y suma.
Ejemplo real con mis números: una tarea que procesa 20.000 tokens de entrada y genera 500 de salida, ejecutada 4 veces al día con el modelo flash, cuesta unos 0,36 dólares al mes. Diez tareas así, 3,60 dólares. Veinte, 7,20 dólares. Ahí tienes tu presupuesto.
Mi veredicto: sigue mereciendo la pena
¿Me preocupa la suba de DeepSeek? Un poco, y mentiría si dijera lo contrario. Pero los números aguantan: aunque dupliquen o tripliquen precios, mi sistema sigue costando menos que un menú del día. La IA barata no se ha acabado; lo que se acabó es asumir que el precio de hoy es el de siempre.
Si estás montando tu propio sistema de agentes, mi consejo es que no te paralices esperando a que los precios se estabilicen. Monta con el modelo barato, mide tu gasto real desde el día uno y ten un plan B de proveedor. Eso es todo. El coste es lo de menos; el tiempo que ahorras es lo que no vuelve.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta al mes correr agentes de IA con DeepSeek?
En mi caso, 58 tareas automatizadas con 31 de ellas usando LLM me cuestan unos 5 dólares al mes. El modelo rápido cuesta 0,14 dólares por millón de tokens de entrada y el complejo 0,55. La clave está en usar el modelo barato para la mayoría de tareas y reservar el caro para las que de verdad lo necesitan.
¿DeepSeek ha subido los precios de su API?
Sí. El 6 de agosto de 2026 anunció una suba "significativa" en toda su API, sin cifras ni fecha concretas. La causa reportada es el uso desbordado. A día de hoy los precios oficiales se mantienen, pero hay que planificar asumiendo que subirán.
¿Qué alternativa barata hay a DeepSeek para agentes IA?
Kimi K3 de Moonshot AI es la más prometedora: 3 dólares por millón de tokens de entrada, contexto de 1M y rendimiento que compite con modelos propietarios top. Qwen 3.8-Max de Alibaba es otra opción, más barata por token y con menos contexto. OpenRouter sirve como capa de respaldo multi-proveedor.
¿Merece la pena montar agentes IA en una Raspberry Pi?
Si tus tareas son ligeras y pueden usar modelos API baratos, sí. Mi Raspberry Pi 5 corre 58 crons 24/7 y el coste total de infraestructura — electricidad, dominio y APIs — ronda los 15 euros al mes. No sirve para entrenar modelos ni para tareas que necesiten mucha GPU, pero para automatización es más que suficiente.
¿Cómo puedo reducir el coste de mis agentes de IA?
Tres cambios con impacto inmediato: usa el modelo barato para tareas simples, fuerza salidas en JSON para generar menos tokens, y comprime el contexto en tareas largas resumiendo pasos previos. También convierte en scripts puros todo lo que no necesite interpretar lenguaje: un watchdog no necesita un LLM.