AI Cost Simulator: el coste oculto de desarrollar proyecto potenciados con IA

Construir con IA es apasionante. Sin embargo, si no se controla, puede volverse costoso silenciosamente, de manera que se acumula hasta convertirse en un riesgo financiero. La promesa suele ser siempre la misma: desplegar un modelo, conectar la API y observar cómo tu producto cobra vida. Lo que rara vez se discute es qué ocurre cuando tu hardware empieza a venderse, tu tasa de onboarding crece y tu factura de tokens hace lo mismo, solo que más rápido.

Lo vivimos de forma directa mientras construíamos Oddy, nuestro agente de fitness con IA, y todavía con más claridad cuando empezamos a desarrollar la capa de IA detrás de nuestra experiencia de onboarding en gafas AR. Ese trabajo cambió por completo nuestra forma de entender la infraestructura de IA.

El problema para el que nadie presupuesta

Las gafas AR son un producto físico. Tienen un volumen de ventas, un número de unidades y una tasa de conversión de usuarios que completan realmente el onboarding. Cada uno de esos usuarios activa una secuencia de interacciones con IA: reconocimiento del dispositivo, calibración espacial, configuración guiada y personalización de la primera sesión. Cada paso tiene un coste en tokens y, a diferencia de una suscripción SaaS, no puede predecirse fácilmente con una hoja de cálculo simple.

Cada entrada y cada salida se mide en tokens. Los modelos más conocidos cobran entre 2 y 15 dólares por millón de tokens, según se trate de input u output, mientras que los modelos premium de razonamiento pueden alcanzar tarifas significativamente superiores (Redis / LLM Token Optimization, 2026). De forma aislada puede parecer manejable. Pero, por ejemplo, con 10.000 gafas vendidas al año y una tasa de onboarding del 75 %, hablamos de 7.500 sesiones impulsadas por IA al año, cada una de ellas consumiendo miles de tokens en contexto, prompts de sistema y memoria. Los costes de implementación de IA se subestiman con frecuencia por un factor de entre tres y cinco (NerdLevelTech / AI Costs 2026).

Esa brecha aparece precisamente cuando un producto empieza a funcionar.

Por qué creamos el AI Cost Simulator

Al desarrollar el flujo de onboarding para nuestras gafas AR, necesitábamos responder a una pregunta concreta que ninguna herramienta existente resolvía con claridad: teniendo en cuenta nuestro volumen previsto de ventas o descargas y nuestra tasa de onboarding, ¿cuánto costará realmente operar este sistema de IA y qué modelo debería impulsarlo? No existía una herramienta que lo mostrara con claridad. Así que la construimos.

El AI Cost Simulator toma las variables reales de un producto de hardware AR como ventas anuales de unidades, tasa de conversión del onboarding y tokens de contexto por sesión, incluyendo prompt de sistema y memoria; y las traduce en una comparación directa de costes entre modelos. El objetivo nunca fue gastar menos en IA. El objetivo era gastar de forma intencional y eficiente. Y eso es exactamente lo que hemos logrado mediante pruebas en entornos reales, reduciendo los costes de tokens hasta un 61 % sin comprometer ni calidad, ni funcionalidad.

El coste detrás de la ambición

El mercado del fitness inmersivo y del entrenamiento en AR está creciendo a un ritmo que convierte estas decisiones de infraestructura en algo realmente estratégico. El mercado del fitness virtual alcanzó los 31.200 millones de dólares en 2025 y se prevé que llegue a 93.700 millones de dólares en 2030, con una adopción de VR y AR que crece todavía más rápido, a una tasa CAGR del 26,5 % (MordorIntelligence / Virtual Fitness Market, 2025). Al mismo tiempo, el 64 % de los usuarios de apps de fitness ya prefiere planes personalizados generados por IA frente a planes genéricos (WiFiTalents / AI in the Fitness Industry, 2026). La personalización ya no es una funcionalidad. Es la expectativa.

Los entrenamientos tradicionales en casa registran tasas de abandono superiores al 50 % en los primeros tres meses (QYResearch / VR Exercise Games Market, 2026). Las experiencias de fitness AR se están construyendo precisamente para resolver ese problema, pero son sistemas complejos, vinculados al hardware, en los que la IA funciona desde la primera interacción. Un onboarding mal diseñado no es solo un problema de UX. Es un problema de coste que escala con cada unidad vendida.

Efficiency Is a Strategic Advantage

La próxima generación de productos de fitness AR no la construirán necesariamente los equipos con mayor presupuesto. La construirán los equipos que entiendan la estructura completa de costes de su producto; aquellos que sepan no solo qué puede hacer un modelo, sino cuánto cuesta operarlo en miles de sesiones reales de hardware, con las tasas de onboarding específicas que implican sus proyecciones de ventas. Controlar tus costes significa controlar tu hoja de ruta. Y controlar tu hoja de ruta es exactamente lo que exige construir un producto capaz de definir una categoría.