APIs de IA en 2026: Cuál Elegir, Cuánto Cuestan y Cómo Empezar

Quieres integrar IA en tu aplicación, tu negocio o tu flujo de trabajo. Perfecto. Abres Google y te encuentras con esto: OpenAI API, Anthropic API, Google AI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Hugging Face, Groq, Together AI, Replicate...

Decenas de opciones, cada una con su modelo de precios, sus limitaciones y su jerga particular. Y lo peor: la mayoría de comparativas online están desactualizadas o son patrocinadas.

Esta guía no. Aquí te cuento lo que necesitas saber para elegir, basándome en uso real.

Qué es una API de IA (lo básico)

Una API (Application Programming Interface) es simplemente una forma de que tu aplicación hable con un servicio externo. En el caso de las APIs de IA, le envías texto (un prompt) y te devuelve texto (una respuesta).

No necesitas tener GPUs ni servidores potentes. No necesitas entrenar nada. Solo envías una petición HTTP y recibes una respuesta. El modelo corre en los servidores del proveedor.

Así es como funcionan ChatGPT, Claude y el 99% de las aplicaciones de IA que usas: todas llaman a una API por detrás.

Si puedes llamar a una API REST, puedes integrar IA en cualquier cosa. No es más complicado que eso.

Las APIs principales en 2026

OpenAI API

Modelos: GPT-4o, GPT-4o-mini, o3, o3-mini, DALL-E 3, Whisper, TTS

La API más popular y con mayor ecosistema. GPT-4o es el modelo multimodal estrella (texto, imagen, audio). Los modelos o3 son la serie de razonamiento para tareas complejas. GPT-4o-mini es la opción económica que rinde sorprendentemente bien.

Pros: documentación excelente, la mayor comunidad, SDKs en todos los lenguajes, ecosistema de herramientas enorme. Contras: rate limits agresivos en el tier gratuito, precios que pueden escalar rápido, menos transparentes sobre sus modelos.

Anthropic API (Claude)

Modelos: Claude Opus 4, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5

La API que yo más uso. Tres modelos para tres necesidades: Haiku (rápido y barato), Sonnet (equilibrio perfecto), Opus (máxima calidad). Ventana de contexto de 200K tokens en todos.

Pros: el mejor en instrucciones complejas, excelente para código, muy fiable, buen control de alucinaciones. Contras: menor ecosistema que OpenAI, sin modelo de imagen propio, precios algo más altos en Opus.

Google AI (Gemini)

Modelos: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Imagen 3

La apuesta de Google. Gemini 2.5 Pro tiene un contexto de 1 millón de tokens (sí, un millón). Flash es la versión rápida y económica. Muy bueno en multimodal nativo.

Pros: contexto gigantesco, tier gratuito generoso, integración con Google Cloud, multimodal nativo. Contras: la API ha cambiado varias veces (estabilidad cuestionable), menos fiable en instrucciones complejas.

Alternativas que merecen atención

Groq: no es un modelo, es una plataforma que ejecuta modelos open source (Llama, Mistral) a velocidades absurdas. Si necesitas baja latencia, es imbatible.

Together AI: ejecuta modelos open source en la nube. Buenos precios y flexibilidad para usar Llama, Mistral, Qwen y otros.

AWS Bedrock / Azure OpenAI: si ya estás en AWS o Azure, te permiten usar modelos de IA (incluyendo Claude y GPT-4) dentro de tu infraestructura existente con las mismas garantías de seguridad y compliance.

Comparativa de precios (febrero 2026)

Los precios se miden en dólares por millón de tokens. Un millón de tokens es aproximadamente 750.000 palabras, o unas 1.500 páginas de texto.

Modelo	Input ($/1M tokens)	Output ($/1M tokens)	Contexto
GPT-4o	$2.50	$10.00	128K
GPT-4o-mini	$0.15	$0.60	128K
o3	$10.00	$40.00	200K
Claude Opus 4	$15.00	$75.00	200K
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00	200K
Claude Haiku 4.5	$0.80	$4.00	200K
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	1M
Gemini 2.5 Flash	$0.15	$0.60	1M
Llama 4 (via Groq)	$0.05	$0.10	128K

Nota importante: estos precios cambian constantemente. La tendencia es clara: los precios bajan un 50-70% cada año. Lo que hoy cuesta $10, en un año costará $3.

Cómo elegir la API correcta

No existe "la mejor API". Existe la mejor para tu caso. Estas son las preguntas que debes hacerte:

¿Qué tarea vas a hacer?

• Chatbot de atención al cliente → Claude Haiku o GPT-4o-mini (baratos, rápidos, buenos para conversación)
• Análisis de documentos largos → Gemini 2.5 Pro (1M de contexto) o Claude Sonnet (200K)
• Generación de código → Claude Sonnet/Opus o GPT-4o (los mejores en código)
• Razonamiento complejo → o3 de OpenAI o Claude Opus (la élite, pero caros)
• Velocidad extrema → Groq con Llama (latencia mínima)
• Privacidad total → modelos open source en tu servidor

¿Cuánto volumen esperas?

Si vas a procesar poco texto (decenas de peticiones al día), cualquier API te vale y el precio es irrelevante. Si vas a procesar millones de tokens al día, la diferencia entre $0.15 y $3.00 por millón es enorme.

¿Necesitas más que texto?

Si trabajas con imágenes, audio o vídeo, tu abanico se reduce: GPT-4o y Gemini son los más completos en multimodal. Claude procesa imágenes pero no genera.

Tutorial rápido: tu primera llamada a una API de IA

Vamos a hacer una llamada real a la API de OpenAI. Es más fácil de lo que piensas.

Paso 1: Crea una cuenta en platform.openai.com y genera una API key.

Paso 2: Haz una petición HTTP. Con curl sería:

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer TU_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explica qué es una API en una frase"}]
  }'

Paso 3: Recibes un JSON con la respuesta del modelo.

Eso es literalmente todo. Una petición HTTP, un JSON de respuesta. Puedes hacerlo desde cualquier lenguaje de programación, desde un script de automatización, o incluso desde una hoja de cálculo.

Las APIs de Claude y Gemini funcionan de forma casi idéntica, solo cambia la URL y el formato del body ligeramente.

Errores comunes al usar APIs de IA

No controlar los costes. Es fácil hacer un bucle que envíe miles de peticiones y acabar con una factura de $500. Siempre pon límites de gasto y monitoriza el uso.

Enviar datos sensibles sin pensar. Todo lo que envías a la API pasa por los servidores del proveedor. Antes de enviar datos de clientes o información confidencial, revisa las políticas de privacidad y considera alternativas on-premise.

No cachear respuestas. Si 100 usuarios hacen la misma pregunta, no necesitas llamar a la API 100 veces. Cachea las respuestas comunes.

Ignorar los rate limits. Cada API tiene límites de peticiones por minuto. Si los superas, te bloquean temporalmente. Implementa reintentos con backoff exponencial.

Depender de un solo proveedor. Los servicios de IA tienen caídas. Si tu producto depende al 100% de OpenAI y se cae (ha pasado), tu producto se cae. Ten siempre un fallback.

El futuro de las APIs de IA

Los precios seguirán bajando. GPT-4 costaba $30/1M tokens en 2023. GPT-4o cuesta $2.50 en 2026. La tendencia es exponencial.

Los modelos serán commodities. La diferencia entre GPT-4o, Claude Sonnet y Gemini Pro es cada vez menor. La competición se moverá a precio, velocidad y ecosistema.

Las APIs agénticas llegarán. En vez de enviar un prompt y recibir texto, enviarás un objetivo y la API ejecutará múltiples pasos de forma autónoma. OpenAI, Anthropic y Google ya están trabajando en esto.

Modelos locales como alternativa real. Con Llama 4 y otros modelos open source, correr tu propio LLM es cada vez más viable. No siempre necesitarás una API externa.

Recomendación final

Si estás empezando y no sabes cuál elegir:

1. Para prototipar → Gemini Flash (tier gratuito generoso) o GPT-4o-mini (muy barato)
2. Para producción generalista → Claude Sonnet o GPT-4o (equilibrio calidad/precio)
3. Para máxima calidad → Claude Opus u o3 (cuando necesitas lo mejor sin importar el coste)
4. Para máxima privacidad → Llama 4 en tu servidor (via Ollama o vLLM)

La buena noticia: cambiar de API es relativamente fácil. Los formatos son similares y hay wrappers que abstraen las diferencias. Así que no te paralices eligiendo: empieza con una, prueba, y ajusta sobre la marcha.