A lo largo de 13 meses, le pagué a Anthropic US$1,892.38. Eso incluía Claude Max a $200 al mes, más otros $20–$100 para el Codex de OpenAI. En total, entre $200 y $300 cada mes solo en herramientas de IA.
Cancelé Claude Max en abril. Escribí sobre ello varias veces. Cada artículo era un intento sincero de descubrir cuál era la configuración adecuada mientras las herramientas cambiaban constantemente bajo mis pies.
Hace dos meses dejé de usar dos herramientas a la vez por completo. Me pasé a un único modelo — DeepSeek V4 Pro con High Thinking — a través de un solo agente de programación. Esto es lo que pasó realmente.
Junio: $57.01. Julio: $33.09.
Mi factura de DeepSeek de junio: 4.1 mil millones de tokens procesados, $57.01 en total.
Julio: 2.1 mil millones de tokens, $33.09. La bajada se debió en parte a que terminé un enorme proyecto de localización en junio y en parte a que mejoré en ingeniería de prompts: prompts más cortos, menos reintentos, misma calidad de resultados.
Dos meses combinados: $90.10. Eso es menos de la mitad de lo que pagaba por un solo mes de Claude Max. Menos de un tercio si le añades la suscripción de Codex encima.
La pregunta inmediata que todo el mundo hace cuando reduces costes un 75% es: "¿Bajaste el ritmo?" Aquí tienes la respuesta.
786 Commits. 4 Productos. Cero ralentización.
Hago seguimiento de mi trabajo con git. No es una métrica perfecta de productividad — contar líneas no significa nada y un solo commit puede representar desde corregir una errata hasta una migración de base de datos. Pero, en líneas generales, sí te da una indicación real.
Entre el 1 de junio y el 31 de julio de 2026, en los cuatro productos que mantengo:
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DIALOGUE (plataforma de podcasts): 382 commits. Lancé una red de podcasts del Mundial en 6 idiomas con publicación automatizada en YouTube, Spotify y Apple Podcasts. Creé un calendario de contenido SEO de 41 publicaciones a lo largo de 8 semanas. Ejecuté un marco de evaluación de pipelines completo con 40 episodios y un juez LLM puntuando 7 dimensiones por episodio.
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chandlernguyen.com (este sitio + Ask Sydney): 168 commits. Localicé por completo mi curso profesional de 7 módulos al japonés: todos los vídeos, diapositivas, plantillas y guías complementarias. Creé un marco de evaluación de 30 preguntas para Ask Sydney con puntos de control, puntuación mediante LLM como juez y recuperación directa desde Supabase. Reestructuré el prompt de sistema de 8.000 caracteres de Sydney desde cero. Rediseñé el flujo editorial de la página de inicio.
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Prova (coach constructor de IA): 228 commits. Lancé secuencias curriculares unificadas para tres perfiles diferentes. Construí una experiencia nativa para iPad con patrones maestro-detalle y arrastrar y soltar. Añadí sincronización de borradores entre dispositivos. Creé rutas de reinicio basadas en briefs con lógica de arrastre de información.
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STRAŦUM (inteligencia de marketing): 8 commits. Período tranquilo: sincronización de documentos, actualizaciones de dependencias, una corrección de SSO de Apple. A veces, no lanzar nada es la decisión correcta.
No me estaba frenando. De hecho, estaba acelerando: 786 commits en dos meses es mi racha más productiva desde que empecé a construir en público en 2023.
El modelo: DeepSeek V4 Pro con High Thinking
El modelo que uso no es la opción más barata de DeepSeek. V4 Flash cuesta $0,14 por millón de tokens de entrada (fallo de caché) y $0,28 por millón de salida. Yo usé la versión Pro — $0,435 por millón de entrada, $0,87 por millón de salida — con el modo High Thinking activado. No es la configuración más barata. Pero cuando la factura total es de $33 al mes, me da demasiada pereza cambiar.
A partir de ahora empezaré a usar más Flash. Pero eso dice algo sobre la psicología de las herramientas baratas: cuando el coste es lo suficientemente bajo, dejas de optimizar. Simplemente construyes.
El multiplicador de caché del que nadie habla
Esta es la parte que más importa y la que hace posibles las cifras del titular.
OpenCode, el agente de programación que uso, mantiene una caché de prompts de DeepSeek. Mi tasa de acierto de caché se sitúa en un 90–95% o más. Eso transforma por completo la economía:
| Tipo de token | Precio por 1M de tokens |
|---|---|
| Entrada (fallo de caché) | $0.435 |
| Entrada (acierto de caché) | $0.003625 |
| Salida | $0.87 |
Los tokens de entrada en acierto de caché cuestan 120 veces menos que los tokens en fallo de caché. Con un 90%+ de acierto de caché, el coste efectivo de entrada es un error de redondeo. La mayor parte de lo que pagas es la salida: el código generado real, las respuestas reales. Esa es la arquitectura que hace posible un coste de $33 al mes con un uso intensivo.
Sin la caché, 4.1 mil millones de tokens de entrada a $0,435/M costarían alrededor de $1,780… solo en junio. Con un 95% de acierto de caché, el coste efectivo de entrada baja a unos $7. El modelo es barato. La caché lo convierte en gratuito.
Qué calidad se obtiene a este precio
La pregunta sincera: ¿DeepSeek V4 Pro produce la misma calidad que obtenía con la combinación de Claude Max a $200/mes + Codex?
La respuesta es: depende de lo que midas, pero para mis cargas de trabajo, la diferencia es pequeña y se está reduciendo.
En tareas de programación: OpenCode + DeepSeek abarca el mismo abanico de trabajos que hacía con Claude Code y Codex: TypeScript, React, Next.js, FastAPI, Python, Swift, migraciones de bases de datos, configuraciones YAML, scripts de shell. La diferencia de eficiencia de tokens que noté con Codex (aproximadamente 3 veces menos tokens que Claude para un trabajo equivalente, como mencioné en mis publicaciones de marzo) se mantiene aquí también, aunque de otra forma: DeepSeek es más conciso. Recibes menos comentarios y más código.
En tareas de escritura: uso el mismo modelo DeepSeek para escribir — entradas de blog, contenido de cursos, prompts de sistema — directamente en OpenCode. El ciclo de edición es diferente al que estaba acostumbrado con Claude. El estilo predeterminado de Claude es más pulido; DeepSeek es más directo. Ninguno es mejor. Simplemente ajustas tus prompts.
En la evaluación de Sydney: Después de cambiar Ask Sydney a DeepSeek, ejecuté una evaluación de 30 preguntas con un juez LLM. Los resultados: la calidad de la recuperación no cambió, la precisión de las citas promedió 4.2/5, y la fidelidad de voz — qué tan bien suena Sydney como yo — obtuvo 4.4/5. What d