{"id":48760,"date":"2026-07-09T21:14:44","date_gmt":"2026-07-09T19:14:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/07\/09\/grok-4-5-gpt-5-6-muse-spark-la-semana-del-cambio-de-precios\/"},"modified":"2026-07-09T21:14:44","modified_gmt":"2026-07-09T19:14:44","slug":"grok-4-5-gpt-5-6-muse-spark-la-semana-del-cambio-de-precios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/07\/09\/grok-4-5-gpt-5-6-muse-spark-la-semana-del-cambio-de-precios\/","title":{"rendered":"Grok 4.5, GPT-5.6, Muse Spark: la semana del cambio de precios"},"content":{"rendered":"<p><strong>En aproximadamente 48 horas, OpenAI, Meta, xAI y Cognition han presentado nuevos modelos de IA &#8211; y la verdadera noticia no es un r\u00e9cord individual en benchmark, sino el precio.<\/strong> La familia GPT-5.6, Muse Spark 1.1 de Meta, Grok 4.5 de xAI y SWE-1.7 de Cognition ofrecen un rendimiento cercano al nivel frontier a una fracci\u00f3n de los costos anteriores. Para arquitectos cloud, equipos de DevOps y de plataformas, esto cambia opciones que hace una semana a\u00fan fracasaban por el presupuesto.<\/p>\n<h2>Lo esencial en breve<\/h2>\n<div style=\"background:#f8fbfd;border:1px solid rgba(11,183,253,0.28);border-radius:8px;padding:22px 26px;margin:16px 0 34px;box-shadow:0 1px 0 rgba(11,183,253,0.08),0 2px 8px rgba(0,0,0,0.03);\">\n<ul style=\"margin:0;padding-left:20px;line-height:1.75;color:#1a2733;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>Cuatro lanzamientos en 48 horas.<\/strong> GPT-5.6 (OpenAI, familia Sol\/Terra\/Luna) y Muse Spark 1.1 (Meta) se lanzaron p\u00fablicamente el 9 de julio, Grok 4.5 (xAI) el 8 de julio. El modelo de coding de Cognition SWE-1.7 completa la ola.<\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px;\"><strong>La palanca es el precio.<\/strong> Grok 4.5 alcanza 54 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index a alrededor de una sexta parte del costo de Fable 5. Muse Spark 1.1 comienza en 1,15 euros por mill\u00f3n de tokens de entrada.<\/li>\n<li><strong>Meta abre por primera vez una API real.<\/strong> Con la Meta Model API existe por primera vez un acceso pago y self-serve a un modelo frontier de Meta &#8211; compatible con los SDK de OpenAI y Anthropic.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:0.88em;color:#666;margin:20px 0 32px 0;border-top:1px solid #e5e5e5;border-bottom:1px solid #e5e5e5;padding:10px 0;\"><span style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;color:#0879aa;font-weight:700;text-transform:uppercase;font-size:0.72em;letter-spacing:0.14em;margin-right:14px;\">Relacionado:<\/span><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/07\/09\/cognition-swe-1-7-coding-modell-kosten-training\/\" style=\"color:#333;text-decoration:underline;\">SWE-1.7: Casi al nivel superior, a una fracci\u00f3n de los costos<\/a>&nbsp;&nbsp;<span style=\"color:#ccc;\">\/<\/span>&nbsp;&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/07\/08\/ki-modell-denken-anthropic-j-space\/\" style=\"color:#333;text-decoration:underline;\">Por primera vez se puede ver a una IA pensando<\/a><\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Los lanzamientos en un vistazo<\/h2>\n<p>Entre el 8 y el 9 de julio de 2026 llegaron cuatro anuncios que se presionan mutuamente. Cada uno apunta a un punto diferente: trabajo agentic, coding especializado, velocidad o simplemente la lucha por el token m\u00e1s econ\u00f3mico.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>GPT-5.6 (OpenAI):<\/strong> Lanzamiento p\u00fablico el 9 de julio en tres niveles &#8211; Luna (la m\u00e1s econ\u00f3mica), Terra (aproximadamente el doble de econ\u00f3mica que GPT-5.5 con rendimiento comparable) y Sol como la variante m\u00e1s potente. Seg\u00fan OpenAI, Sol establece un nuevo r\u00e9cord en Terminal-Bench 2.1.<\/li>\n<li><strong>Muse Spark 1.1 (Meta):<\/strong> El primer modelo frontier de Meta con su propia API de pago. Multimodal, optimizado para tareas agenticas, con contexto de 1 mill\u00f3n de tokens y enfoque en Tool-Use y Computer-Use. Precio: 1,15 euros por mill\u00f3n de tokens de entrada, 3,90 euros por mill\u00f3n de tokens de salida.<\/li>\n<li><strong>Grok 4.5 (xAI):<\/strong> Cuarto lugar en el Artificial Analysis Intelligence Index con 54 puntos, justo detr\u00e1s de Fable 5, GPT-5.5 y Opus 4.8. El salto de Grok 4.3 a 4.5 es con m\u00e1s 16 puntos el mayor salto generacional en el campo actual &#8211; a un precio muy bajo y alta eficiencia de tokens.<\/li>\n<li><strong>SWE-1.7 (Cognition):<\/strong> Modelo especializado para ingenier\u00eda de software. Alcanza el 42,3 por ciento en el benchmark FrontierCode propio de Cognition, cerca de los grandes generalistas. A trav\u00e9s de Cerebras se ejecuta con alrededor de 1000 tokens por segundo directamente en Devin.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">El shock de precio y eficiencia<\/h2>\n<p>La diferencia con olas anteriores no est\u00e1 en los benchmarks crudos, sino en los costos operativos y la latencia. Precisamente estos deciden si un setup de agentes es econ\u00f3mico en producci\u00f3n.<\/p>\n<div style=\"overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:16px 0 32px 0;\">\n<table style=\"width:100%; min-width:560px; border-collapse: collapse; font-family: system-ui, sans-serif; margin: 1em 0;\">\n<thead>\n<tr style=\"background: #0f172a; color: white;\">\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155; text-align:left; color:#fff;\">Modelo<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">Costos relativos<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">Velocidad<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">API p\u00fablica<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">Fortaleza<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\"><strong>Muse Spark 1.1 (Meta)<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">1,15 \/ 3,90 euros por mill\u00f3n de tokens<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Alta<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\"><strong>S\u00ed (nuevo, Public Preview)<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Agentic, Tool-Use, contexto 1M, opci\u00f3n hosted m\u00e1s econ\u00f3mica<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background: #f8fafc;\">\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\"><strong>Grok 4.5 (xAI)<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1; color: #16a34a;\">alrededor de 1\/6 de Fable 5<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Alta, muy eficiente en tokens<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">S\u00ed<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Agentic, Coding, mejora de contexto de 1M<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\"><strong>SWE-1.7 (Cognition)<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Fracci\u00f3n de los costos frontier<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\"><strong>1000 tokens\/s<\/strong> (Cerebras)<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">A trav\u00e9s de Devin<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Especializado en ingenier\u00eda de software de largo horizonte<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background: #f8fafc;\">\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">GPT-5.5 \/ Opus 4.8 \/ Fable 5<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Baseline (m\u00e1s caro)<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">&#8211;<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">S\u00ed<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Punta actual en inteligencia pura<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:0.82em;color:#888;margin-top:-4px;\">Precios redondeados a partir de las indicaciones de los proveedores (estado julio 2026); el Artificial Analysis Intelligence Index mide la inteligencia del modelo de forma independiente del proveedor.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Agentic Coding y benchmarks reales<\/h2>\n<p>Los avances se muestran con mayor claridad en tareas que afectan diariamente a desarrolladores y equipos de plataformas: escribir c\u00f3digo en ejecuciones largas, trabajar en el terminal, corregir errores de forma aut\u00f3noma. Para contextualizar: \u00abagentic\u00bb significa aqu\u00ed que un modelo planea y ejecuta varios pasos de forma aut\u00f3noma, en lugar de solo responder a un prompt individual.<\/p>\n<div style=\"overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:16px 0 32px 0;\">\n<table style=\"width:100%; min-width:560px; border-collapse: collapse; font-family: system-ui, sans-serif; margin: 1em 0; font-size: 0.95em;\">\n<thead>\n<tr style=\"background: #0f172a; color: white;\">\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155; text-align:left; color:#fff;\">Benchmark<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">SWE-1.7<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">Grok 4.5<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">GPT-5.5 \/ Opus<\/th>\n<th style=\"padding: 8px; border: 1px solid #334155;\">GLM-5.2 (Ref.)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">FrontierCode 1.1 Main<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1; font-weight:600;\">42,3 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">aproximadamente al nivel de GPT-5.5<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">43 a 46,5 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">24,5 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#f8fafc;\">\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">Terminal-Bench 2.1<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">81,5 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">fuerte<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">84 a 87 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">81 %<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">SWE-Bench Multilingual<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">77,8 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">&#8211;<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">76 a 84 %<\/td>\n<td style=\"padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1;\">74,5 %<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:0.82em;color:#888;margin-top:-4px;\">FrontierCode es el benchmark propio de Cognition, por lo que el proveedor trae su propia prueba. Los valores para GPT-5.5 y Opus provienen de ejecuciones comparativas publicadas y se indican como rango.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Qu\u00e9 significa esto para los equipos de cloud y desarrollo<\/h2>\n<p><strong>Los costos cambian la arquitectura.<\/strong> Los modelos que causan una fracci\u00f3n de los costos anteriores hacen que setups sean asequibles que antes fracasaban por el presupuesto. En lugar de prompts econ\u00f3micos y contextos limitados, se pueden planificar ejecuciones de agentes m\u00e1s largas y sub-agentes paralelos. La presi\u00f3n de costos desaparece como l\u00edmite de dise\u00f1o.<\/p>\n<p><strong>Las APIs reducen la barrera de cambio.<\/strong> Como la nueva API de Meta habla tanto el SDK de OpenAI como el de Anthropic, un cambio a Muse Spark suele ser solo un intercambio de URL base y clave, sin reconstruir el pipeline. Esto hace que el hot-swapping entre proveedores sea realista &#8211; y aumenta la presi\u00f3n de precios sobre todos los involucrados.<\/p>\n<p><strong>El especialista supera al generalista en el caso concreto.<\/strong> La semana muestra que ya no se trata solo de \u00abel mejor modelo \u00fanico\u00bb: SWE-1.7 para ingenier\u00eda de software de larga duraci\u00f3n, Muse Spark 1.1 para uso agentico de herramientas, Grok 4.5 para trabajo eficiente de agentes y la familia GPT-5.6 como una s\u00f3lida opci\u00f3n todo terreno con Sol en la cima.<\/p>\n<p><strong>Los l\u00edmites permanecen.<\/strong> Cercano al frontier a menores costos no significa libre de errores. Especialmente en ejecuciones de coding aut\u00f3nomas largas, sigue siendo obligatorio un review humano de seguridad y calidad. Adem\u00e1s, casi todas las nuevas opciones dependen de proveedores estadounidenses &#8211; para cargas de trabajo sensibles a la DSGVO, un punto que debe aclararse antes del uso en producci\u00f3n.<\/p>\n<h2 style=\"margin-top:64px;margin-bottom:20px;padding-top:16px;\">Conclusi\u00f3n para la pr\u00e1ctica<\/h2>\n<p>Esta semana no fue el lanzamiento de un solo modelo, sino un salto colectivo en precio, velocidad y capacidades agenticas. Quien hoy construye plataformas cloud o de desarrollo deber\u00eda incorporar r\u00e1pidamente las nuevas opciones en entornos de prueba &#8211; ante todo Muse Spark 1.1 a trav\u00e9s de la nueva Meta-API y SWE-1.7 para setups de coding agentico.<\/p>\n<p>La familia GPT-5.6 sigue siendo el punto de referencia en la cima. Al mismo tiempo, Meta, xAI y Cognition han demostrado que el mercado para modelos de agentes especializados y muy econ\u00f3micos se est\u00e1 moviendo seriamente. El siguiente paso concreto: un workflow de agentes existente, benchmarkeado una vez contra Muse Spark o Grok 4.5, muestra en pocos d\u00edas d\u00f3nde vale la pena el cambio.<\/p>\n<h2 style=\"padding-top:64px;margin-bottom:20px;\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfQu\u00e9 es un modelo de IA agentico?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Un modelo de IA agentico planea y ejecuta varios pasos de trabajo de forma aut\u00f3noma, en lugar de responder solo a un prompt individual. Llama a herramientas, lee resultados, se corrige y trabaja as\u00ed a lo largo de ejecuciones m\u00e1s largas hacia un objetivo &#8211; por ejemplo una tarea de c\u00f3digo desde el an\u00e1lisis hasta el resultado ejecutable. Los nuevos modelos de la semana est\u00e1n todos optimizados precisamente para este tipo de tareas.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfCu\u00e1l de los nuevos modelos es el m\u00e1s econ\u00f3mico?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">Entre los modelos hosted con API p\u00fablica, Muse Spark 1.1 con 1,15 euros por mill\u00f3n de tokens de entrada es la opci\u00f3n m\u00e1s econ\u00f3mica. Grok 4.5 ofrece para su puntuaci\u00f3n de inteligencia de 54 puntos la mejor relaci\u00f3n calidad-precio y cuesta alrededor de una sexta parte de Fable 5. SWE-1.7 actualmente solo funciona a trav\u00e9s de Devin, pero tambi\u00e9n menciona una clara ventaja de costo frente a los generalistas frontier.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfPuedo usar estos modelos ya hoy en producci\u00f3n?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">GPT-5.6, Muse Spark 1.1 y Grok 4.5 est\u00e1n disponibles a trav\u00e9s de APIs p\u00fablicas, Muse Spark inicialmente como Public Preview para desarrolladores de EE.UU. SWE-1.7 es utilizable a trav\u00e9s de Devin de Cognition. Para un uso productivo aplican las condiciones previas habituales: aclarar protecci\u00f3n de datos y regi\u00f3n de hosting, calcular costos bajo carga y planificar un review humano en ejecuciones aut\u00f3nomas de coding.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfQu\u00e9 significa el Artificial Analysis Intelligence Index?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">El \u00edndice es un valor de comparaci\u00f3n independiente del proveedor que resume la inteligencia general de un modelo a trav\u00e9s de varios benchmarks. Grok 4.5 alcanza all\u00ed 54 puntos y se ubica en el cuarto lugar detr\u00e1s de Fable 5, GPT-5.5 y Opus 4.8. El valor no dice nada sobre costos o velocidad &#8211; precisamente estos hacen interesantes a los nuevos modelos en el d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfPor qu\u00e9 son relevantes 1000 tokens por segundo en SWE-1.7?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6;\">En un agente que trabaja de forma aut\u00f3noma a trav\u00e9s de c\u00f3digo, la velocidad decide notablemente la sensaci\u00f3n de trabajo. SWE-1.7 se ejecuta sobre los chips especializados de Cerebras con alrededor de 1000 tokens por segundo, es decir casi sin tiempo de espera en lugar de en un ritmo lento de segundos. Esto cambia lo cerca que un equipo puede trabajar con un agente de coding.<\/p>\n<\/details>\n<h2>Lecturas recomendadas<\/h2>\n<ul style=\"list-style:none;margin:0 0 8px;padding:0;\">\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/07\/09\/cognition-swe-1-7-coding-modell-kosten-training\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">SWE-1.7: Casi al nivel superior, a una fracci\u00f3n de los costos<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;border-bottom:1px solid #eee;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/06\/11\/wenn-die-ki-80-prozent-des-codes-schreibt-wer-prueft\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Si la IA escribe el 80 por ciento del c\u00f3digo, \u00bfqui\u00e9n lo revisa?<\/a><\/li>\n<li style=\"padding:10px 0;\"><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/07\/06\/model-context-protocol-enterprise-linux-foundation\/\" style=\"color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">La conexi\u00f3n de IA se vuelve enterprise-ready: El Model Context Protocol bajo la Linux Foundation<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin:44px 0 12px;font-size:0.72em;font-weight:700;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.18em;color:#666;\">M\u00e1s de la red MBF Media<\/p>\n<div style=\"padding:14px 18px;border-left:3px solid #202528;background:#fafafa;margin-bottom:6px;\">\n<div style=\"font-size:0.7em;font-weight:700;color:#202528;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.12em;margin-bottom:4px;\">mybusinessfuture<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/mybusinessfuture.com\/investitionsstau-wie-ki-verborgene-budgets-freilegt\/\" style=\"font-weight:600;line-height:1.4;color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">Estancamiento de inversiones: C\u00f3mo la IA libera presupuestos ocultos<\/a>\n<\/div>\n<div style=\"padding:14px 18px;border-left:3px solid #d65663;background:#fafafa;margin-bottom:6px;\">\n<div style=\"font-size:0.7em;font-weight:700;color:#d65663;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.12em;margin-bottom:4px;\">digital-chiefs<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.digital-chiefs.de\/konglomerat-holding-aumovio-tkms-siemens-it-carve-out-2026\/\" style=\"font-weight:600;line-height:1.4;color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">La TI decide si el spin-off vale la pena<\/a>\n<\/div>\n<div style=\"padding:14px 18px;border-left:3px solid #69d8ed;background:#fafafa;\">\n<div style=\"font-size:0.7em;font-weight:700;color:#69d8ed;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.12em;margin-bottom:4px;\">securitytoday<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.securitytoday.de\/2026\/07\/07\/der-ai-act-ist-in-wahrheit-ein-security-gesetz\/\" style=\"font-weight:600;line-height:1.4;color:#1a1a1a;text-decoration:none;\">El AI Act es en realidad una ley de seguridad<\/a>\n<\/div>\n<p style=\"text-align:right;margin-top:32px;\"><em>Fuente de la imagen: generada por IA (julio de 2026)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En 48 horas, OpenAI, Meta, xAI y Cognition lanzaron nuevos modelos de IA con precios mucho m\u00e1s bajos. 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