Ficha de costo

Calcula el costo por tarea exitosa. La cuenta es tokens por precio, más reintentos y revisión humana, dividido por la tasa de éxito. Un token es un pedazo de texto de pocas letras: el proveedor cobra el modelo por token.
Trae un ejemplo con números simples, una tabla de sensibilidad y un presupuesto con corte. La tabla de sensibilidad muestra cómo cambia el costo si cambia cada valor. Anotá la fecha de los precios porque cambian.
Copiá el bloque con el botón de la esquina, o abrí el archivo en GitHub.
# Ficha de costo: [nombre del agente]

<!--
Cómo usar esta plantilla:
- Medí el costo por tarea exitosa, no el costo por token. Un token es un pedazo de texto: el proveedor cobra por cada uno.
- Sacá los tokens, los intentos y la tasa de éxito de la evaluación, no de una estimación.
- Anotá la fecha de los precios. Los precios cambian, y a veces suben.
-->

- Agente y tarea: [...]
- Modelo y versión: [...]
- Precios consultados el: [AAAA-MM-DD], en: [página de precios del proveedor]

## Datos

| Dato | Valor | De dónde sale |
|---|---|---|
| Tokens de entrada por intento | [__] | Incluye el contexto que se reenvía en cada vuelta y la definición de herramientas. No cuenta los leídos de caché. |
| Tokens de entrada leídos de caché por intento | [__] | La parte del contexto que el proveedor ya guardó (caché) y cobra más barata. |
| Tokens de salida por intento | [__] | Incluye los tokens de razonamiento: se cobran como salida. |
| Precio de entrada (USD por millón de tokens) | [__] | Página de precios, con fecha. |
| Precio de entrada en caché (USD por millón de tokens) | [__] | Página de precios, con fecha. Es una fracción del precio de entrada. |
| Precio de salida (USD por millón de tokens) | [__] | Página de precios, con fecha. |
| Intentos por tarea (con reintentos) | [__] | Evaluación o producción. |
| Tasa de éxito por tarea | [__] | Evaluación: la parte de las tareas que el agente resuelve dentro del tope de reintentos (pass@1, acierto en un solo intento, si no hay reintentos). |
| Minutos de revisión humana por tarea | [__] | Medido con el revisor. |
| Costo de una hora de revisión (USD) | [__] | Recursos humanos o finanzas. |

## Cuentas

```
costo por intento   = tokens de entrada × precio de entrada / 1.000.000
                    + tokens en caché   × precio en caché   / 1.000.000
                    + tokens de salida  × precio de salida  / 1.000.000
costo del modelo    = costo por intento × intentos por tarea
costo de revisión   = minutos de revisión / 60 × costo de una hora
costo por tarea exitosa = (costo del modelo + costo de revisión) / tasa de éxito
```

La tasa de éxito de esta cuenta es la probabilidad de resolver una tarea con los reintentos permitidos. No uses pass^k acá: pass^k mide si aciertan los k intentos y sirve como criterio de salida en plan-de-evaluacion.md.

## Ejemplo

<!-- Números inventados para mostrar la cuenta. No son precios reales. -->

| Dato | Valor |
|---|---|
| Tokens de entrada por intento | 40.000 |
| Tokens de entrada leídos de caché | 0 (el ejemplo no usa caché) |
| Tokens de salida por intento | 2.000 |
| Precio de entrada / salida | USD 2 / USD 10 por millón |
| Intentos por tarea | 1,5 |
| Tasa de éxito | 80 % |
| Revisión | 3 minutos a USD 30 la hora |

- Costo por intento: 0,08 + 0,02 = USD 0,10
- Costo del modelo: 0,10 × 1,5 = USD 0,15
- Costo de revisión: 3 / 60 × 30 = USD 1,50
- Costo por tarea exitosa: (0,15 + 1,50) / 0,80 = USD 2,06

En este ejemplo, la revisión humana cuesta 10 veces más que el modelo. Bajar el precio del modelo casi no mueve el total.

Las tareas que fallan también las resuelve alguien. Sumá ese costo aparte: [__].

## Comparación

| Opción | Costo por tarea exitosa |
|---|---|
| Agente | [__] |
| Persona sola | [minutos × costo de una hora] |
| Flujo fijo | [__] |

## Sensibilidad

| Si pasa esto | Costo por tarea exitosa |
|---|---|
| Los intentos suben a [3] (bucles, reintentos) | [__] |
| La tasa de éxito baja a [60 %] | [__] |
| El precio por token sube al doble | [__] |
| La revisión sube a [10] minutos | [__] |

## Presupuesto con corte

- Tope por tarea: [__] tokens o [__] pasos. Al llegar, el agente para y pasa el caso a una persona.
- Tope por día: USD [__]. Alerta al [__] %, corte al 100 %.
- El corte lo aplica el código del agente, no solo el panel del proveedor.
- Si el medidor de gasto falla o no responde, el agente para.
- Quien puede levantar el corte: [rol].

## Por qué está esto acá

- El costo que importa es el costo por resultado exitoso, no el costo por token: *Price is not cost* (r/OpenAI, 2026). Medí costo y acierto juntos: *Holistic Agent Leaderboard* (Kapoor y otros, 2025).
- Más agentes cuestan más. Para el mismo juego, un agente solo costó 9 dólares y el juego no andaba. Un arnés (el código que coordina a los agentes) de tres agentes costó 200 dólares y el juego se podía jugar: *Harness design for long-running application development* (Anthropic, 2026).
- Las definiciones de herramientas también son tokens. MCP es un protocolo para conectar herramientas al agente. 58 herramientas de 5 servidores MCP ocupan unos 55.000 tokens antes de empezar: *Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform* (Anthropic, 2025).
- Los precios también suben. Desde el 1 de enero de 2027, Google duplica el precio de Gemini 3.8 Flash: *Gemini Developer API pricing* (Google, consultada el 1 de noviembre de 2026).
- La revisión es parte del costo. Con el agente, el trabajo más lento pasó de escribir código a revisarlo: *Ten Months with Copilot Coding Agent in dotnet/runtime* (Stephen Toub, 2026).