📐 Fórmula Matemática y Derivación
C_{month} = 30 \times R_{day} \times \left[ \frac{T_{in} (1 - r_{cache}) P_{in} + (T_{in} \cdot r_{cache} \cdot 0.25 P_{in}) + (T_{out} \cdot P_{out})}{10^6} \right] 🔬 Metodología Técnica y Análisis de Referencia
En aplicaciones de IA en producción, los tokens de salida cuestan entre 3 y 5 veces más que los de entrada debido al cuello de botella del ancho de banda de memoria.
Activar el almacenamiento en caché de prompts (Prompt Caching) permite reducir el costo de instrucciones del sistema repetidas hasta en un 75%–90%.
Utilice este simulador para proyectar su gasto mensual y optimizar el margen bruto por usuario.
🛠️ Guía Paso a Paso para el Cálculo
- Solicitudes API Diarias (Prompts/Día): Configure el parámetro «Solicitudes API Diarias (Prompts/Día)» (valor base: 5000).
- Promedio de Tokens de Entrada por Solicitud: Configure el parámetro «Promedio de Tokens de Entrada por Solicitud» (valor base: 2500).
- Promedio de Tokens de Salida (Respuesta): Configure el parámetro «Promedio de Tokens de Salida (Respuesta)» (valor base: 600).
- Nivel de Precios del Modelo (por 1M Entrada / Salida): Configure el parámetro «Nivel de Precios del Modelo (por 1M Entrada / Salida)» (valor base: 1).
- Tasa de Aciertos de Caché de Prompt (%): Configure el parámetro «Tasa de Aciertos de Caché de Prompt (%)» (valor base: 50).