Un equipo analizó 110 videos en Claude Code: entre el 95% y el 99% de los tokens se gastan en releer
Los autores de Tekhnokafe calcularon los costes de 110 videos creados con Claude Code. Un video habitual consume el 0,7% del límite semanal del plan Max, mientras que la voz en off cuesta 8 centavos. Pero la generación no es la principal partida de gasto: entre el 95% y el 99% de los tokens se destinan a que el modelo vuelva a leer toda la conversación en cada turno. El mismo estilo costó 78 millones de tokens en una sesión sobrecargada y 13 millones en una nueva.
Procesado por IA desde TG: @tekhnocafe (Технокафе / Вайбкодинг / AI-агенты); editado por Hamidun News
Los límites de Claude Code se han convertido desde hace tiempo en un tema propio entre quienes practican vibe coding: todos notan que su cupo semanal se desvanece, pero pocos saben adónde va exactamente. El equipo del canal Tekhnokafe decidió averiguarlo. Produjo 110 videos con Claude Code y desglosó los gastos línea por línea, como si fuera un recibo detallado.
Cómo empezó todo
El punto de partida fue el video de un bloguero. Contó que un episodio de diez minutos le había costado aproximadamente $2 y el 4% de su límite semanal. Los autores del canal recalcularon sus propias cifras y obtuvieron un panorama bastante más modesto.
Un video habitual consume cerca del 0,7% de su cupo semanal en el plan Max. Añadir la voz en off cuesta 8 centavos. La partida más cara del registro alcanza el 10,2%, pero los autores advierten con franqueza que se trata de una estimación: en agosto todavía estaban depurando el propio flujo de producción y parte del gasto se destinó a experimentos. La medición precisa más cara fue del 5,1%. La diferencia entre el 0,7% y el 5,1% habla por sí sola: el coste de un video no depende de su duración, sino de cómo esté organizado el trabajo.
Dónde se queman realmente los tokens
El principal hallazgo no se refiere al video, sino al funcionamiento de los modelos. Entre el 95% y el 99% de los tokens no se gastan en texto o código nuevos, sino en releer. En cada turno, el modelo vuelve a recibir íntegramente toda la conversación anterior. Cuanto más larga sea la sesión, más cara será cada intervención posterior, incluso si solo se pide corregir una palabra.
Un ejemplo sencillo: llevas cinco horas en una misma sesión en la que se ha hecho de todo, uno tras otro: el guion, las revisiones, la depuración del script y el análisis de los fotogramas. Una petición como «haz más corto el titular» arrastra toda esa cola. Los autores lo comprobaron en la práctica. El mismo estilo costó 78 millones de tokens en una sesión sobrecargada y 13 millones en una nueva: seis veces más para obtener el mismo resultado.
Qué cambiaron en el proceso
La conclusión fue práctica y puede trasladarse fácilmente a cualquier proyecto basado en agentes.
Primero: cada tarea nueva va a una conversación nueva. Una vez terminado el guion, se abre una sesión limpia para la voz en off. El contexto necesario se transfiere mediante un resumen breve o un archivo, no mediante todo el historial.
Segundo: un modelo barato se ocupa del trabajo rutinario. Renombrar archivos, preparar una lista o adaptar un formato a una plantilla no requiere el modelo más potente. El modelo caro se reserva para las decisiones en las que importa la calidad.
Tercero: los fotogramas se revisan como una hoja, no uno por uno. Si el modelo examina las imágenes sucesivamente, cada solicitud vuelve a arrastrar todo el contexto. Una hoja de contactos con decenas de fotogramas dentro de una sola imagen permite hacer una única pasada en lugar de muchas.
Limitaciones y conclusión
Primero, las salvedades. Esta es la experiencia de un solo equipo, con un único plan y una única tarea: la producción de video. Parte de las cifras, como reconocen los propios autores, son estimaciones. El porcentaje del límite semanal tampoco es una unidad universal: los planes Max, Pro y API tienen cuotas distintas, y Anthropic puede cambiar sus reglas de contabilización. No se puede comparar directamente una factura propia con la de otra persona.
Pero la lógica sí es transferible. Si desarrollas con un agente y no te limitas a escribir prompts, el coste principal reside en la longitud del contexto, no en la complejidad de la solicitud. Por eso conviene empezar con hábitos sencillos: vigilar cuánto se ha inflado una sesión, no arrastrar el contexto anterior a una tarea nueva y no gastar un modelo potente en trabajo mecánico.
Para los equipos de producto y los fundadores que integran IA en sus procesos, la conclusión es todavía más práctica. El coste de una operación no debería calcularse por el precio de una sola generación, sino por el coste de toda la sesión. Un buen video que consume el 0,7% del cupo semanal y ese mismo video que consume el cinco por ciento solo se diferencian por la disciplina con la que se gestiona el contexto. Se puede empezar por la pregunta que plantearon los autores: ¿cuál es la partida más grande en tu factura de Claude? Lo más probable es que la respuesta sea releer.
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Preguntas frecuentes sobre la noticia
Cómo empezó todo?
El punto de partida fue el video de un bloguero. Contó que un episodio de diez minutos le había costado aproximadamente $2 y el 4% de su límite semanal. Los autores del canal recalcularon sus propias cifras y obtuvieron un panorama bastante más modesto. Un video habitual consume cerca del 0,7% de su cupo semanal en el plan Max. Añadir la voz en off cuesta 8 centavos.
Dónde se queman realmente los tokens?
El principal hallazgo no se refiere al video, sino al funcionamiento de los modelos. Entre el 95% y el 99% de los tokens no se gastan en texto o código nuevos, sino en releer. En cada turno, el modelo vuelve a recibir íntegramente toda la conversación anterior. Cuanto más larga sea la sesión, más cara será cada intervención posterior, incluso si solo se pide corregir una palabra.
¿Qué se sabe sobre Qué cambiaron en el proceso?
La conclusión fue práctica y puede trasladarse fácilmente a cualquier proyecto basado en agentes. Primero: cada tarea nueva va a una conversación nueva. Una vez terminado el guion, se abre una sesión limpia para la voz en off. El contexto necesario se transfiere mediante un resumen breve o un archivo, no mediante todo el historial. Segundo: un modelo barato se ocupa del trabajo rutinario. Renombrar archivos, preparar una lista o adaptar un formato a una plantilla no requiere el modelo más potente.
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