La inteligencia artificial usa cada vez más inteligencia artificial. Según los datos del analista de OpenRouter Peter Walker, el 6 de febrero de 2026 pudo ser el último día en que los humanos consumieron más tokens que los agentes.
Desde entonces el uso de tokens por agentes se ha multiplicado por catorce. En el mismo periodo, el uso humano solo ha crecido 2,8 veces. El crecimiento del lado de las máquinas avanza unas cinco veces más rápido que el del lado humano.
Los dos ritmos
- Uso por agentes: catorce veces más desde el 6 de febrero de 2026.
- Uso humano: 2,8 veces más en el mismo periodo.
- Proporción de tokens de agentes servidos desde caché: cerca del 70 por ciento.
Por qué crece tan deprisa
El motivo está en cómo funcionan los agentes. Cada vez operan por su cuenta durante periodos más largos y, mientras lo hacen, ponen en marcha procesos adicionales. Un agente al que se le encarga una tarea realiza nuevas llamadas al modelo para subtareas, y cada una arrastra su propio contexto.
Eso produce un crecimiento no lineal: aunque el número de usuarios se mantenga estable, el consumo de tokens se multiplica a medida que se alargan los tramos de autonomía.
Pero la factura no crece al mismo ritmo
La cifra no debe leerse al pie de la letra. Cerca del 70 por ciento del uso de tokens por agentes procede de instrucciones en caché, que se facturan a tarifas mucho más bajas.
El motivo es estructural: un agente reenvía las mismas instrucciones de sistema, las mismas definiciones de herramientas y el mismo contexto del proyecto en cada paso. Esa parte repetida puede quedarse en caché. Así, aunque el recuento bruto de tokens se multiplique por catorce, el coste real no sube en la misma proporción.
La distinción importa, porque "el uso de tokens creció catorce veces" da a entender que los costes del sector crecieron otro tanto. No fue así.
Los límites del dato
Conviene señalar de dónde procede la medición. OpenRouter se inclina hacia modelos de pesos abiertos, que suelen ser menos eficientes en tokens que los de los grandes laboratorios. Las cifras absolutas quizá no representen a todo el sector.
La tendencia, sin embargo, probablemente se parece en los grandes laboratorios. La inflación de tokens ya había comenzado con los modelos de razonamiento, que piensan más tiempo antes de responder, incluso cuando no deberían.
Una advertencia más: se trata de los datos de una sola plataforma leídos por un solo analista. No hay una confirmación independiente para todo el sector. La dirección de la tendencia resulta creíble, pero las proporciones exactas piden cautela.
Por qué importa
Esta cifra cambia el modo en que deben leerse los ingresos del sector. Cuando crecía el volumen de tokens de un proveedor, se daba por hecho que significaba "más gente lo está usando". Ya no: buena parte del volumen son llamadas iniciadas por otro programa.
Una segunda consecuencia atañe a los precios. Las cargas de agentes son estructuralmente distintas de las humanas: más repetitivas, más almacenables en caché, más previsibles. No es casual que los proveedores hayan separado con tanta insistencia la tarifa de caché: saben de dónde viene el volumen.
Y en tercer lugar, quizá lo más importante: significa que el mayor cliente de esta economía es otra máquina. Quien prevea la demanda tendrá que mirar la duración de la autonomía de los agentes en lugar del número de usuarios humanos.