¿Estás tirando el dinero con tu suscripción a ChatGPT? ¿Suscripción o API?
Elegir bien tu acceso a la inteligencia artificial importa
Desde que hicieron pública la suscripción a GPT pago religiosamente por ella. Desde ese primer día que estuvo disponible, allí estaba yo con mi tarjeta en la mano, fascinado por las posibilidades que se abrían ante mí. Y no me arrepiento ni un segundo. Pero la realidad es que el panorama ha cambiado drásticamente desde entonces, y hoy nos encontramos ante una pregunta que cada vez más profesionales se hacen ¿sigo pagando mi suscripción mensual o me paso al modelo de API? ¿Quiero depender de una única familia de LLM o quiero poder utilizar el modelo más adecuado con base en mis necesidades?
La respuesta, como suele pasar en estos temas, es un rotundo "depende". Pero vamos a verla por partes, porque esta decisión puede marcar la diferencia entre optimizar tu flujo de trabajo o estar tirando dinero por la ventana.
Dos opciones, dos mundos
Actualmente, tenemos dos modalidades de acceso que han ganado predominancia, (1) vía API de pago por uso, es decir que pagas por lo que consumes y (2) vía suscripciones mensuales directas a servicios con interfaz conversacional, ya sea GPT, Claude, Copilot o Gemini. Y aquí es donde empiezan las diferencias que van más allá del simple tema económico.
Bueno podríamos añadir una tercera vía, la de los agregadores de modelos, pero como no tendríamos todas las ventajas de una suscripción normal, ni la del uso de API, sería como una “tercera vía” a tener en cuenta, que sirve para poder probar muchos modelos con pocos recursos. Pero vamos a ver como con API, también podemos tener eso y además vitaminado, sobre todo si usas opciones como OpenRouter.
Por lo tanto, por un lado, tenemos la comodidad de la suscripción, ya que abres el navegador, escribes tu consulta y listo. No hay configuraciones, como mucho escoges el modelo que quieres utilizar, pero poco más, por lo tanto, no hay códigos de error (excepto el otro día que GPT falla más que una escopeta de feria) y no hay nada que te distraiga de tu objetivo principal. Es la navaja suiza de la IA, siempre lista, siempre disponible, siempre predecible en su facturación.
Por el otro, tenemos las APIs, que son potentes, versátiles, pero que requieren un mínimo de conocimiento técnico para poder utilizarlas. Utilizar IA con APIs es como tener un taller bien equipado en el que puedes hacer virguerías, pero necesitas saber qué herramienta usar en cada momento y cómo hacerlo.
Cuando los números hablan
Aquí viene la parte “interesante”, los costes reales. Porque una cosa es lo que pagamos mensualmente y otra muy distinta es lo que realmente aprovechamos. En escenarios de uso muy bajo, la modalidad de API resulta más económica, por ejemplo, el uso que hago de API en mi caso personal, por un lado, es con una extensión de Chrome que me sirve para procesar textos directamente de la web en diferentes formas, y el que hago con n8n para procesar newsletters, extraer información clave, almacenarla vectorizada y poderla consultar con un chat RAG.
Todo ese uso al mes me supone unos 35 céntimos de euro (de API, claro). Por otro lado, las suscripciones ofrecen estabilidad de gasto y te puedes evitar sustos si no controlas lo que gastas y como.
Hablemos en plata, si eres de los que usa ChatGPT esporádicamente, para consultas puntuales o para experimentar de vez en cuando, probablemente estés pagando 20 euros al mes por algo que te costaría mucho menos con una API. Es como tener una suscripción al gimnasio que usas solo los domingos, técnicamente tienes acceso, pero económicamente no tiene sentido. Para esta opción y si no te quieres complicar la vida, puedes utilizar alguna opción como AnythingLLM
Pero si eres como yo, que lo uso intensivamente cada día, entonces la suscripción cobra sentido. No tienes que estar pendiente de cuánto consumes, no hay sorpresas en la factura, y puedes exprimir al máximo las capacidades del modelo sin preocuparte por los costes adicionales.
El universo de las herramientas no-code
Y aquí es donde la cosa se pone realmente interesante. Porque si antes las APIs eran territorio exclusivo de programadores, hoy tenemos un ecosistema de herramientas que está democratizando el acceso. Estas herramientas no-code/low-code facilitan el acceso a modelos generativos vía API, permitiendo que no especialistas en software integren IA en sus proyectos.
Yo mismo he estado experimentando con n8n, y la verdad es que es una pasada. Imagínate poder crear un workflow donde, para una misma tarea, uses GPT-4o para extraer información de una base de datos, GPT en modo búsqueda para complementar con información externa, Mistral para generar prompts de imagen y Claude para la redacción final. Todo en un mismo flujo automatizado.
Es como tener una orquesta donde cada modelo toca su instrumento de manera excepcional. Algunas plataformas como Flowise, Langflow o Pipedream están facilitando que cualquier persona pueda crear estas sinfonías de IA sin necesidad de ser un virtuoso de la programación. Pero si queréis empezar con algo fácil probar n8n o make.
Enfoque multi-modelo y orquestación
Pero si hay algo que realmente me apasiona del futuro próximo es la idea de la orquestación multi-modelo. Se experimenta con enfoques donde múltiples LLM 'deliberan' o aportan perspectivas y un modelo especializado en razonamiento verifica las salidas de otro modelo general.
Un ejemplo simple, vamos a otro workflow en n8n, en este caso se hace una petición por chat, esta se procesa en primera instancia con Gemini 2.0 flash para hacer un outline de un artículo, este outline se revisa con 4o-mini y finalmente escribe una propuesta con Claude 3.5. Pero se podrían incorporar otros LLM como Mistral o Deepsek si se quiere. La clave es utilizar el modelo adecuado, para la tarea a realizar.
Esto es revolucionario. Es como tener un equipo de especialistas trabajando en paralelo, cada uno aportando su expertise específico. Y lo mejor es que la interoperabilidad promete reducir la fricción y el vendor lock-in, ya que organizaciones y profesionales pueden aprovechar modelos de distintos fabricantes según sus fortalezas. Os pongo un ejemplo, para investigar a mi me funciona muy bien o3 con deep research, pero para hacer borradores, prefiero Claude Sonnet 4.
Ya no dependes de un solo proveedor. Puedes usar Claude para textos creativos, GPT-4 para análisis complejos, Gemini para búsquedas (que por cierto, tengo acceso por cuenta de empresa y está muy bien), Mistral para tareas específicas... El límite está en tu imaginación y en tu capacidad para orquestar estos modelos.
Si te interesa esta perspectiva mi recomendación es que pruebes OpenRouter, es una API unificada para acceder a múltiples modelos de lenguaje. Ofrece un punto de integración único para principales proveedores de LLM, simplificando la experimentación, reduciendo la dependencia de un proveedor y optimizando los costos al enrutar las solicitudes al modelo más apropiado. Es decir, no te tienes que dar de alta en diferentes plataformas para usar su API, OpenRouter hace de agregador de apis con la ventaja que además decide qué modelo es el más adecuado para la petición que se hace. Genial, no?
¿Hacia dónde vamos?
Después un tiempo usando suscripciones y el acceso API, mi conclusión es que no hay una respuesta única. Yo mantengo mi suscripción a ChatGPT Plus porque la uso diariamente y me da esa tranquilidad de saber que siempre está ahí. Pero al mismo tiempo, estoy experimentando cada vez más con APIs a través de n8n y otras herramientas porque me permite crear flujos de trabajo que serían imposibles con una sola herramienta.
Es como disponer de un coche para el día a día y de un todoterreno para cuando el terreno lo exige. Cada uno responde a una necesidad distinta y tiene su momento adecuado. Aunque esto es más barato de mantener ^_^.
Lo que está claro es que estamos solo al principio de este cambio disruptivo en la manera de utilizar la IA. Los modelos van a seguir mejorando, los precios van a seguir ajustándose, fijaros en el desplome del 80% de o3 siendo ya más barato que 4o. Además, las herramientas van a seguir haciéndose más accesibles. Pero lo que no va a cambiar es la necesidad de entender qué modalidad se adapta mejor a nuestras necesidades específicas.
Para uso personal intensivo, las suscripciones siguen siendo la opción más cómoda. Para proyectos empresariales con necesidades específicas, las APIs ofrecen la flexibilidad necesaria. Y para aquellos que quieren experimentar con lo último en orquestación multi-modelo, las herramientas no-code están abriendo puertas que hace un año parecían reservadas solo para los más técnicos.
Mi recomendación es simple: empieza por donde te sientes cómodo, pero no te quedes ahí. Si ya tienes una suscripción, experimenta con alguna herramienta no-code para ver qué más puedes hacer. Si estás usando APIs, prueba también los servicios conversacionales para tareas rápidas.
La clave está en no casarse con una sola modalidad, sino en entender que cada una tiene su lugar en el ecosistema de herramientas que estamos construyendo. Porque al final, la mejor herramienta de IA es aquella que te permite hacer tu trabajo mejor, más rápido y con mejores resultados.
Y créeme, después de mucho tiempo pagando religiosamente mi suscripción y experimentando con APIs, puedo decir que el futuro pinta muy, muy bien. Solo tenemos que estar preparados para adaptarnos y aprovechar al máximo lo que cada modalidad nos ofrece.
¿Tú ya has decidido cuál es tu camino?
Referencias
Did you compare the cost of using a GPT plus subscription and just use GPT by API? - Community. (2024, enero 5). OpenAI Developer Community. https://community.openai.com/t/did-you-compare-the-cost-of-using-a-gpt-plus-subscription-and-just-use-gpt-by-api/578397
Flowise—Build AI Agents, Visually. (2023, octubre 10). https://flowiseai.com/
Lâasri, H. (2025a, junio 6). LLM Orchestration (Part 2 of 3). Medium. https://hassan-laasri.medium.com/llm-orchestration-part-2-of-3-a011232d740a
Lâasri, H. (2025b, junio 7). LLM Orchestration (Part 1 of 3). Medium. https://hassan-laasri.medium.com/llm-orchestration-part-1-of-3-75b8c139b5ff
Lâasri, H. (2025c, junio 7). LLM Orchestration (Part 3 of 3). Medium. https://hassan-laasri.medium.com/llm-orchestration-part-3-of-3-5e5e1739227d
laprisee4. (2024, marzo 10). API vs Subscription? [Reddit Post]. r/ClaudeAI. https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1bbk5en/api_vs_subscription/
LLM subscriptions vs. APIs value for money. (2025, marzo 3). Asad Dhamani. https://www.asad.pw/llm-subscriptions-vs-apis-value-for-money/
n8n.io—A powerful workflow automation tool. (s. f.). Recuperado 12 de junio de 2025, de https://n8n.io/
OpenAI API vs Other Web Search Solutions: A Deep Dive. (s. f.). Recuperado 12 de junio de 2025, de https://www.arsturn.com/blog/comparing-openais-api-with-other-web-search-solutions
OpenRouter. (s. f.). OpenRouter. Recuperado 12 de junio de 2025, de https://openrouter.ai
Saurav, P. H. (2025, marzo 15). Breaking Free from AI Subscriptions: Cost-Effective All-in-One Solution with OpenRouter. Medium. https://medium.com/@phsaurav/breaking-free-from-ai-subscriptions-cost-effective-all-in-one-solution-with-openrouter-a1f596ce1227
Welcome to Langflow | Langflow Documentation. (s. f.). Recuperado 12 de junio de 2025, de https://docs.langflow.org/
罗瑞卡 B. L. (2024, agosto 22). Boosting LLMs: The Power of Model Collaboration [Substack newsletter]. Gradient Flow.
Impresionante. No se me ocurre en qué me serviría a mi y me dio mucho FOMO estar perdiéndome de algo :)