Calculadora de costo de generación de datos sintéticos
Estima el costo de generar texto sintético y datasets estructurados con un LLM de propósito general — ejemplos de entrenamiento, pares de preguntas y respuestas, casos de prueba, datasets de evaluación, ejemplos de atención al cliente, registros JSON estructurados y datasets de instrucciones. Ingresa cuántos registros necesitas, cuántos genera una sola solicitud y la complejidad del registro para obtener una estimación mensual Bajo / Probable / Alto. Todo se ejecuta localmente en tu navegador — no se envía ningún dato a ningún servidor.
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Costo mensual estimado
Esto estima únicamente el costo de inferencia de LLM para generar el dataset. No incluye el costo de entrenamiento o fine-tuning del modelo, costos de almacenamiento de datos, ni ninguna revisión/curación humana de los datos generados.
Esto es una estimación, no una garantía de facturación real. El costo real depende del tokenizador de su proveedor, su esquema y ejemplos reales, y su plan de facturación.
Cómo funciona esta estimación
- Instrucciones/esquema de generación
- Contexto opcional de ejemplos semilla
Genera uno o más registros por solicitud, siguiendo tu esquema.
Los registros generados en sí — usualmente la mayor parte del costo.
Esta es una carga de trabajo intensiva en salida — el énfasis opuesto al de clasificación. Las instrucciones y cualquier ejemplo semilla se envían una vez por solicitud; todo lo generado vuelve como salida, y una solicitud puede producir muchos registros a la vez.
Por qué la agrupación en lotes cambia las matemáticas
El número de solicitudes que esta carga de trabajo realmente hace es ceil(registros
requeridos ÷ registros por solicitud) — nunca una solicitud por registro. Generar
1.000 registros en lotes de 10 hace 100 solicitudes, no 1.000; cada una de esas 100
solicitudes paga el overhead de instrucción/semilla una vez y devuelve el equivalente a 10
registros de salida. Agrupar más registros en menos solicitudes suele ser la palanca
individual más grande sobre el costo total, ya que amortiza el overhead fijo de entrada
por solicitud entre más salida.
Por qué los ejemplos semilla aumentan solo la entrada
El contexto de ejemplos semilla — un puñado de ejemplos de referencia mostrando al modelo lo que quieres — se envía como entrada en cada solicitud, de la misma forma que funciona el contexto recuperado en una carga de trabajo RAG. Nunca afecta cuánto genera una solicitud como salida.
Por qué la longitud del registro y la complejidad del formato impulsan el costo de salida
Un par de preguntas y respuestas corto cuesta poco generar; un registro largo y detallado cuesta proporcionalmente más. Un formato de salida estructurado o profundamente anidado (JSON real con múltiples campos, u objetos/arreglos anidados) agrega una pequeña cantidad de overhead de formato encima del propio contenido de cada registro, de la misma forma que lo hace para la salida de la calculadora de extracción de datos.
Qué no está incluido: entrenamiento y fine-tuning
Esto estima únicamente las llamadas de generación que producen un dataset. No modela lo que sucede con ese dataset después — entrenamiento de modelo, cómputo de fine-tuning, costos de almacenamiento de datos, o revisión/curación humana de los datos generados están todos fuera de alcance.
Bajo / Probable / Alto explicado
Una instrucción mínima, sin ejemplos semilla, registros cortos.
Un esquema estándar, un conjunto de semillas ligero, longitud de registro típica. Planifica con base en este número.
Un esquema detallado, un conjunto de semillas pesado, registros largos. Presupuesta con base en este.
Reduce tu costo
Ejemplos de costo mensual de generación de datos sintéticos
Estos ejemplos usan los mismos supuestos predeterminados que la calculadora de arriba — 10 registros por solicitud, un esquema estándar, contexto semilla ligero, longitud de registro media, salida JSON estructurada — con GPT-5.4 Mini. Solo cambia el número de registros requeridos por mes entre filas.
| Nivel de uso | Registros / mes | Bajo | Probable | Alto |
|---|---|---|---|---|
| Uso ligero | 500 | $0.4725 | $0.7181 | $1.08 |
| Uso típico | 5,000 | $4.72 | $7.18 | $10.83 |
| Uso intensivo | 50,000 | $47.25 | $71.81 | $108.30 |
Y aquí está el costo mensual para tres tamaños de dataset realistas — 1.000 pares de preguntas y respuestas, 10.000 registros estructurados, y un dataset sintético grande de 100.000 registros — con GPT-5.4 Mini, cada uno con su propia agrupación en lotes, longitud de registro y formato de salida:
| Dataset | Solicitudes | Bajo | Probable | Alto |
|---|---|---|---|---|
| 1.000 pares de preguntas y respuestas | 200 | $0.3150 | $0.5325 | $0.7950 |
| 10.000 registros estructurados | 1,000 | $9.45 | $14.36 | $21.66 |
| Dataset sintético grande (100.000 registros) | 5,000 | $232.88 | $330.56 | $430.50 |
Advertencias
- Estas estimaciones usan los mismos rangos de tokens de referencia para instrucción y longitud de respuesta que la calculadora de chatbot del sitio, y los mismos rangos de contexto recuperado que su configuración de base de conocimiento para ejemplos semilla, con una precisión de ±10–15% para texto en inglés simple.
- Las cifras de overhead de formato de salida (texto plano / JSON estructurado / JSON anidado complejo) son un supuesto descriptivo propio de este proyecto, no una cifra publicada por ningún proveedor — ningún proveedor publica una especificación de overhead de formato por registro, ya que depende totalmente del esquema exacto.
- Cuando el número de registros solicitado no se divide de manera uniforme entre registros por solicitud, la última solicitud se calcula con el tamaño de salida completo por solicitud — una simplificación pequeña y deliberadamente conservadora (nunca subestima), revelada aquí en lugar de modelada con precisión exacta del último lote.
- Cada proveedor usa un tokenizador diferente. El conteo real de tokens puede variar ±5–10% entre proveedores para el mismo contenido.
- Los costos de entrenamiento de modelo, fine-tuning, almacenamiento de datos y revisión/curación humana no están incluidos. Esta herramienta solo estima las propias llamadas de generación.
- Los precios mostrados se verifican manualmente contra la página oficial de precios de cada proveedor a partir del 2026-09-08. Los precios de los proveedores de IA cambian con frecuencia — verifica en la página oficial de precios de tu proveedor antes de tomar decisiones de presupuesto.
- La advertencia de ventana de contexto de arriba aparece cuando los tokens combinados de una solicitud superan el 80% de la ventana de contexto del modelo seleccionado — un margen de seguridad antes del riesgo de truncamiento o fallo, no un límite estricto en el 100%.
Esto es una estimación, no una garantía de facturación real. Siempre confirma con el panel de uso de tu proveedor y sus precios oficiales antes de comprometer un presupuesto.