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# Optimización de costos de Coding Agents

> Estrategias prácticas para reducir los costos de API de agentes de codificación en un 60-90%

## El problema de costos

Una sesión típica de coding agent consume tokens rápidamente:

| Actividad            | Tokens por llamada | Llamadas por hora | Tokens por hora |
| -------------------- | ------------------ | ----------------- | --------------- |
| Generación de código | 5.000–50.000       | 10–30             | 150K–1,5M       |
| Búsqueda en código   | 2.000–20.000       | 20–50             | 100K–1M         |
| Revisión de código   | 10.000–80.000      | 5–10              | 100K–800K       |
| Autocompletado       | 500–3.000          | 50–200            | 50K–600K        |
| **Total**            |                    |                   | **400K–4M+**    |

Con tarifas de modelos premium, son $3–30/hora por desarrollador. Para un equipo de 10, $500–5.000/mes.

## Selección inteligente de modelos

| Tarea                  | Recomendado                                   | Nivel de costo   | Razón                           |
| ---------------------- | --------------------------------------------- | ---------------- | ------------------------------- |
| Diseño de arquitectura | `claude-opus-4-6`, `gpt-5.4`                  | \$\$\$\$ Premium | Razonamiento complejo necesario |
| Generación de código   | `claude-sonnet-4-6`, `gemini-3.1-pro-preview` | \$\$\$ Estándar  | Mejor relación calidad/costo    |
| Revisión de código     | `claude-sonnet-4-6`, `deepseek-v4-pro`        | \$\$–\$\$\$      | Pattern matching                |
| Corrección de bugs     | `claude-sonnet-4-6`, `gpt-5-mini`             | \$\$–\$\$\$      | Tareas enfocadas                |
| Completado por tab     | `gpt-5-mini`, `gemini-3.5-flash`              | \$\$ Económico   | La velocidad importa más        |
| Boilerplate            | `deepseek-v4-flash`, `gpt-5-mini`             | \$ Básico        | Patrones simples y repetitivos  |

<Tip>
  Ver [guía de selección de modelos](/es/guides/coding-agent-models) para comparaciones detalladas.
</Tip>

## Estrategias de caché

### Prompt Cache (nivel de proveedor)

El Prompt Cache a nivel de proveedor funciona automáticamente:

| Proveedor | Descuento de caché | Tokens mín. |
| --------- | ------------------ | ----------- |
| Anthropic | 90% en lectura     | 1.024       |
| OpenAI    | 50% en lectura     | 1.024       |
| DeepSeek  | 90% en lectura     | 64          |

Tasa de hit de Prompt Cache típica: **70–90%**.

### Ejemplo de ahorro combinado

Para una solicitud de 50.000 tokens de entrada:

```
API directa (sin caché):
  50.000 tokens × $3,00/1M = $0,150

Con Prompt Cache (40.000 en caché + 10.000 nuevos):
  Caché:  40.000 × $0,30/1M = $0,012
  Nuevo:  10.000 × $3,00/1M = $0,030
  Total: $0,042 (72% de ahorro)

```

## Comparación de costos reales

Costos estimados para una sesión de 1 hora (\~3M tokens):

| Configuración                       | Costo/hora | Mensual (160h)  |
| ----------------------------------- | ---------- | --------------- |
| API directa (modelo premium)        | \~\$15–25  | \~\$2.400–4.000 |
| TokenLab (enrutamiento inteligente) | \~\$10–18  | \~\$1.600–2.900 |
| TokenLab + Prompt Cache             | \~\$4–8    | \~\$640–1.280   |

<Warning>
  Estas son estimaciones ilustrativas. Los costos reales dependen del modelo, patrones de uso y tasas de cache hit. Consulta los [precios en tiempo real](/es/api-reference/pricing/get-pricing).
</Warning>

## Consejos de gestión de tokens

### Establecer max\_tokens

```json theme={null}
{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [...]
}
```

### Usar Auto-Compact

* **Claude Code**: Auto-compact integrado en los límites de contexto
* **Cursor**: Gestión automática de contexto
* **Codex CLI**: Flag `--max-context`

### Evitar la inflación de contexto

* No pegar archivos completos cuando una función es suficiente
* Usar patrones `.gitignore` para excluir archivos irrelevantes
* Limpiar el historial al cambiar de tarea

## Configuración rápida

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Claude Code">
    ```bash theme={null}
    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    [Guía completa →](/es/integrations/claude-code)
  </Accordion>

  <Accordion title="Cursor">
    Configuración → Modelos → Clave de API de OpenAI: `sk-your-key`, URL base: `https://api.tokenlab.sh/v1`

    [Guía completa →](/es/integrations/cursor)
  </Accordion>

  <Accordion title="Codex CLI">
    ```bash theme={null}
    export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"
    ```

    [Guía completa →](/es/integrations/codex-cli)
  </Accordion>

  <Accordion title="Gemini CLI">
    ```bash theme={null}
    export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    [Guía completa →](/es/integrations/gemini-cli)
  </Accordion>
</AccordionGroup>