El 98% de los tokens de entrada de Codex estaba en caché. Sin caché, la factura sería 12 veces mayor
Actualizado October 9, 2026 · publicado originalmente October 9, 2026
En 12 días de uso intensivo de Codex con ChatGPT Pro $100 enviamos 13.0 mil millones de tokens de entrada y recibimos 47 millones de tokens de salida. El 97.6% de esa entrada fue un acierto de caché. A precios de la API de OpenAI, el trabajo costó $1,211. Con esos mismos tokens sin ningún acierto de caché serían $14,198, 12 veces más.
- Relación entre entrada y salida: unos 279 tokens de entrada por cada token de salida.
- Peso de la entrada en caché en la factura: 60%, incluso con un descuento del 95%.
- Peso de la salida en la factura: 16%.
Por qué casi todo el input de los agentes de programación es caché
Un bucle de agente vuelve a enviar toda la conversación en cada paso: el prompt del sistema, las definiciones de herramientas, los archivos que ha leído y cada resultado anterior de herramienta. Cada paso añade un poco y vuelve a leer todo. Por eso el input crece con el cuadrado de la duración de la sesión mientras la salida se mantiene pequeña. En 12 días, eso nos dio una relación de 279:1 entre entrada y salida.
La caché de prompts es lo que lo mantiene asequible. El input en caché de la API de OpenAI cuesta una décima parte o menos del input normal. GPT-6 Sol, que hizo la mayor parte de nuestro trabajo, cobra $2 por millón de tokens de entrada y $0.10 por millón de tokens en caché.
Adónde fue el dinero
| Modelo | Tokens de entrada | En caché | Tokens de salida | Valor de API | Sin caché |
|---|---|---|---|---|---|
| Sol | 6.56B | 98.1% | 17.5M | $1,073 | $13,299 |
| Luna | 6.41B | 97.2% | 29.0M | $95 | $655 |
| GPT-5.5 | 0.03B | 93.5% | 0.2M | $27 | $144 |
| Astra | 0.01B | 94.5% | 0.0M | $16 | $99 |
| Total | 13.01B | 97.6% | 47M | $1,211 | $14,198 |
| Componente del coste | Valor de API | Peso |
|---|---|---|
| Input en caché | $728 | 60% |
| Input sin caché | $288 | 24% |
| Output | $196 | 16% |
Incluso con un descuento del 95%, el input en caché es la partida más grande. Esa es la firma de una carga de trabajo de agente: el tipo de token más barato, en un volumen enorme. Los totales por modelo están en codex-pro-100-model-mix.csv.
Qué rompe la caché
Un acierto de caché necesita un prefijo idéntico. Cualquier cambio al inicio del contexto obliga a releer a precio completo todo lo que viene después.
- Cambiar de modelo a mitad de sesión. El modelo nuevo no tiene caché para tu contexto.
- Editar instrucciones o listas de herramientas a mitad de sesión. Están al principio del prompt, así que todo lo que hay debajo se vuelve a leer.
- Pausas largas. Las cachés caducan. Volver tras una pausa relee la sesión a precio completo.
- Compactación. Resumir el historial reescribe el prefijo. Ahorra tokens más adelante, pero cuesta una pasada sin caché ahora.
Por qué esto importa para tus límites de Codex
Si el medidor de Codex pondera el input en caché cerca de su precio de API, una caída de 1 punto en tu tasa de aciertos de caché sale cara. Con nuestro volumen, que Sol pasara del 98.1% al 90% en caché añadiría unos $1,004 solo de input de Sol, unas 6 ventanas extra de Pro $100. La disciplina con la caché es disciplina con la cuota. Para ver qué cabe en una ventana, consulta nuestra medición del multiplicador de Pro $100; para ver cómo conseguimos ocho ventanas en 12 días, consulta el registro de reinicios.
Cómo lo medimos
Codex escribe un registro JSONL de cada sesión en ~/.codex/sessions/. Cada petición registra el input acumulado, el input en caché y la salida, además del medidor semanal (used_percent) y su hora resets_at. Valoramos la variación de tokens de cada petición al precio de lista de la API del modelo con el que se ejecutó y agrupamos las peticiones por ventana semanal. Las cifras en dólares son valor equivalente de API, no dinero que hayamos pagado.
Fuentes
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