Ratio Input/Output en LLMs: Qué Es y Por Qué Importa

Cuando un proveedor de LLM te dice que cobra "$0.27 por millón de tokens de input y $1.10 por millón de output", la pregunta importante es: ¿cuántos tokens de input y cuántos de output genera tu aplicación?

El ratio input/output es la proporción entre tokens que envías (input) y tokens que recibes (output) en tu uso real. Y varía enormemente según el caso de uso:

• Chatbot de soporte: ratio ~70/30 (mucho contexto enviado, respuestas cortas)- Generación de contenido: ratio ~20/80 (prompt corto, respuesta larga)- Agente con tool-use: ratio ~80/20 (mucho contexto + historial, decisiones cortas)- Resumen de documentos: ratio ~90/10 (documento largo, resumen breve) Este ratio cambia completamente tu coste real porque input y output tienen precios diferentes.

Paso 1: Mide tu uso real

Activa métricas de tokens en tu framework (OpenClaw, LangChain, etc.) y registra durante una semana cuántos tokens de input y output genera tu aplicación.

Paso 2: Calcula el ratio

Total input: 8.000.000 tokens
Total output: 2.000.000 tokens
Ratio: 80/20 (80% input, 20% output)

Paso 3: Calcula el coste real

Con DeepSeek V3 ($0.27 input, $1.10 output):
  Input: 8M × $0.27/1M = $2.16
  Output: 2M × $1.10/1M = $2.20
  Total: $4.36

Coste medio por token: $4.36 / 10M = $0.436/1M tokens

Sorpresa: aunque el input es "barato" ($0.27), el output caro ($1.10) sube el coste medio. Si tu ratio fuera 50/50, el coste medio sería $0.685/1M — un 57% más caro.

Para reducir tokens de input:

• Comprime el system prompt (menos tokens repetidos por petición)- Usa heartbeat para comprimir historial de conversación- Implementa prompt caching (los tokens cacheados cuestan menos) Para reducir tokens de output:

• Pide respuestas concisas en el system prompt: "Responde en máximo 3 frases"- Usa max_tokens para limitar la longitud de respuesta- Pide formato estructurado (JSON) en vez de texto libre Ejemplo de ahorro:

# Antes: ratio 60/40, coste medio $0.54/1M
# Después de optimizar: ratio 75/25, coste medio $0.48/1M
# Ahorro: 11% en coste por token

Un 11% puede parecer poco, pero a escala de millones de tokens diarios, son cientos de dólares al mes.

Caso de usoRatio input/outputCoste medio* ($/1M)Agente con tool-use80/20$0.44Chatbot soporte70/30$0.52Clasificación de textos95/5$0.31Generación de contenido20/80$0.93Resumen de documentos90/10$0.35Code generation40/60$0.77 *Calculado con precios de DeepSeek V3.

Conclusión: los casos de uso con mucho output (generación, código) son los más caros. Los de mucho input y poco output (clasificación, resumen) son los más económicos. Conocer tu ratio te permite elegir el modelo óptimo para tu caso de uso específico.