Esta semana en IA: los agentes van a trabajar, los modelos se vuelven más baratos

La historia de esta semana no fue un solo modelo. Eran agentes que aparecían dentro de las herramientas que la gente ya usa. Google abrió un agente persistente de Gemini para el trabajo el 8 de octubre que se ejecuta en la nube, mantiene el contexto en todos los dispositivos y recoge las tareas después de que tu portátil se cierra. Microsoft respondió con Autopilot, un "compañero de trabajo digital" con su propia identidad y permisos configurables, y la creación de aplicaciones en lenguaje natural dentro de Copilot.

Por el lado del modelo, Anthropic envió Claude Haiku 5.5 el 7 de octubre a $ 0.10 por millón de tokens de entrada para indicaciones de menos de 100,000 tokens, aproximadamente un 75 por ciento más barato que el Haiku anterior. Ese mismo día redujo a la mitad el precio de lectura caché de Sonnet 5.5 a $ 0.10 por millón, un guiño directo al nivel económico de GPT-6 Luna. El modelo de imagen Nano Banana 2.1 de Google y la vista previa Large 4 de Mistral, una mezcla de expertos de 1.05 billones de parámetros, aterrizaron el 6 de octubre.

La perplejidad se convirtió silenciosamente en la forma más barata de tomar una decisión: pplx-decider-v1-27b, desde el 1 de octubre, cuesta $ 0.04 por millón de tokens de entrada con salida gratuita. Para las mil llamadas de enrutamiento pequeñas que hace un flujo de trabajo, eso socava los grandes modelos generales por un amplio margen.

El hilo que lo conecta todo: los laboratorios están compitiendo en precio y autonomía, no solo en capacidad bruta. Para cualquiera que elija un modelo este mes, lo correcto es probar el nivel barato contra lo que sea que ejecute hoy antes de asumir que necesita el buque insignia.

Nada de esto es una razón para reescribir tu pila. Es una razón para volver a comparar las llamadas aburridas y repetidas, porque ahí es donde realmente aparecen los ahorros.