Pagar 20 veces más por el mismo resultado es, sencillamente, un mal negocio. OpenAI cobra 15,75 dólares por millón de tokens con GPT-5.2. La startup china MiniMax acaba de lanzar M2.5 por 1,35 dólares el millón. No es un error tipográfico: es la misma diferencia que hay entre un vuelo en business y llegar exactamente al mismo destino en turista.
El 12 de febrero de 2026, MiniMax publicó los benchmarks de su nuevo modelo y la cifra que más incomodó a Silicon Valley no fue la puntuación técnica, sino el precio. M2.5 estándar cuesta 0,15 dólares por millón de tokens de entrada. Eso significa que puedes tener el modelo funcionando de forma continua durante una hora entera por apenas 30 céntimos de dólar. OpenAI, con todos sus miles de millones en infraestructura, no puede decir lo mismo.
El número que OpenAI no quiere que veas
MiniMax M2.5 obtiene un 80,2 % en SWE-Bench Verified, el benchmark estándar para medir capacidad de codificación en entornos reales. Claude Opus 4.6 de Anthropic está en 80,8 %. Estamos hablando de 0,6 puntos porcentuales de diferencia con un modelo que cuesta una vigésima parte del precio de salida.
Para ponerlo en perspectiva práctica: si una empresa dedica 20.000 dólares al mes en llamadas a la API de OpenAI, con M2.5 podría cubrir la misma carga de trabajo por unos 1.000 dólares mensuales. No es una optimización marginal; es la diferencia entre que un proyecto sea viable o no.
Qué es MiniMax y por qué OpenAI debería preocuparse
MiniMax fue fundada en diciembre de 2021 por Yan Junjie, ex vicepresidente de SenseTime. En apenas cuatro años ha pasado de ser una aplicación de roleplay con IA a salir a bolsa con una valoración de 13.000 millones de dólares. Entre sus accionistas figuran Tencent, Sequoia China y Hillhouse Capital; no es una startup de garaje, sino un actor con músculo financiero real.
Lo que hace diferente a MiniMax respecto a otros desafiantes chinos es su estrategia de precios como arma de mercado. La compañía obtiene el 74 % de sus ingresos fuera de China —20 % procede de Estados Unidos—, lo que significa que ataca directamente el mercado doméstico de OpenAI con precios que los laboratorios occidentales no pueden igualar sin destruir su modelo de negocio.
La arquitectura detrás del precio imposible
M2.5 no es barato porque sea inferior: es barato porque fue diseñado con eficiencia como objetivo primario. La versión M2.5-Lightning procesa 100 tokens por segundo, el doble que otros modelos de frontera, con un coste de 0,30 dólares por millón de entrada y 2,40 dólares por millón de salida. La versión estándar reduce eso a la mitad.
El entrenamiento del modelo anterior de la compañía, M1, costó solo 534.700 dólares, casi 200 veces menos que el entrenamiento de GPT-4 según los propios datos de MiniMax. Este enfoque de eficiencia extrema en el entrenamiento y la inferencia es lo que permite trasladar el ahorro directamente al precio de la API sin sacrificar rendimiento.
OpenAI responde, pero no puede bajar hasta ese nivel
OpenAI ya recortó el precio de su modelo de razonamiento o3 en un 80 % antes del lanzamiento de M2.5, una señal clara de que la presión de los competidores chinos ya estaba haciendo efecto. El problema es estructural: OpenAI necesita financiar seguridad, investigación de próxima generación e infraestructura GPU que justifican sus valoraciones de cientos de miles de millones de dólares.
Recortar precios un 95 % para igualar a MiniMax no es solo una decisión comercial; es potencialmente una decisión suicida para el negocio. Cada dólar que OpenAI gana por millón de tokens financia el siguiente modelo. MiniMax, con la ventaja de costes operativos menores y el respaldo de inversores chinos, juega con reglas distintas.
| Modelo | Precio entrada ($/M tokens) | Precio salida ($/M tokens) | Coste total (3:1) |
|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | $0,15 | $1,20 | $0,53 |
| MiniMax M2.5 Lightning | $0,30 | $2,40 | $0,83 |
| GPT-5.2 (OpenAI) | $3,75 | $15,00 | $15,75 |
| Claude Opus 4.6 | $5,00 | $25,00 | $30,00 |
| Gemini 3 Pro | ~$3,50 | ~$10,50 | ~$14,00 |
Qué significa esto para el mercado de OpenAI en 2026
El impacto más inmediato llegará en el segmento de startups y pymes que construyen productos sobre APIs de IA. Para muchas de ellas, pasar de OpenAI a MiniMax no es una elección ideológica: es matemáticamente obligatorio cuando el presupuesto determina la viabilidad del producto. MiniMax ya ha duplicado su base de usuarios activos mensuales de 3,1 millones en 2023 a 27,6 millones a finales de 2025.
La previsión más razonable para los próximos 12 meses apunta a una guerra de precios que beneficiará al usuario pero comprimirá los márgenes de toda la industria. El consejo de experto es claro: si estás pagando por una API de OpenAI o de cualquier otro proveedor, evalúa MiniMax M2.5 en tu caso de uso antes de renovar el contrato. La compatibilidad con la API de OpenAI hace que la migración sea cuestión de cambiar una URL y una clave; el ahorro potencial, de hasta el 90 %, puede ser la diferencia entre escalar o estancarse.
