La inteligencia artificial usa cada vez más inteligencia artificial. Según Peter Walker, analista de la plataforma de enrutamiento de modelos OpenRouter, 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 14. El uso humano, en el mismo periodo, solo por 2,8. La diferencia se acerca a cinco veces.

Por qué crece tan deprisa

El mecanismo es sencillo y se retroalimenta. Los agentes trabajan cada vez más por su cuenta durante periodos más largos y lanzan procesos adicionales mientras lo hacen. Donde una persona formula una pregunta y recibe una respuesta, un agente puede realizar decenas de llamadas:

  • Planificación: dividir la tarea en pasos.
  • Llamadas a herramientas: una petición distinta por cada paso.
  • Evaluación: comprobar si el resultado es correcto.
  • Reintento: repetir de otro modo el paso fallido.

La inflación de tokens empezó en realidad con los modelos de razonamiento, que piensan más tiempo antes de responder, incluso cuando no haría falta.

La cifra no es tan cara como parece

Los números brutos pueden inducir a error, y el análisis lo señala con claridad. Cerca del 70 por ciento del uso de tokens por agentes procede de instrucciones almacenadas en caché, que se facturan a tarifas mucho menores.

La razón está en cómo trabajan los agentes. A lo largo de una misma tarea, un agente reenvía una y otra vez el mismo contexto: la instrucción del sistema, las definiciones de herramientas, los pasos previos. Los proveedores guardan en caché esa parte repetida y la tarifan con descuento. Así que catorce veces más tokens no significa catorce veces más coste.

Eso convierte la eficiencia de los marcos de agentes en un factor de coste directo. La diferencia entre un marco que termina una tarea en treinta llamadas y otro que necesita cien se traslada íntegra a la factura del usuario.

Los límites de la medición

La plataforma de la que provienen los datos está sesgada hacia modelos de pesos abiertos, que suelen ser menos eficientes en tokens que los de los grandes laboratorios. Las cifras absolutas pueden ser, por tanto, propias de esa plataforma.

Pero la dirección de la tendencia probablemente se sostiene en todas partes. El aumento del uso por agentes no responde a la plataforma sino a un cambio en la forma de funcionar del software.

Por qué importa

Estos datos cambian cómo deben leerse las cifras de crecimiento del sector. "El uso de tokens subió tanto" se ha interpretado hasta ahora como un indicador de demanda: más tokens, más gente, más uso.

Ya no es así. Buena parte del incremento no procede de usuarios nuevos, sino de que el software se ha vuelto más locuaz haciendo el mismo trabajo. Que un agente realice cien llamadas para terminar una tarea no hace que esa tarea valga cien veces más.

La distinción importa en el lado inversor. Las previsiones de demanda de cómputo se apoyan en el volumen de tokens, y cuánto de ese volumen es trabajo real y cuánto es cháchara de agentes es otra cuestión. A medida que los marcos de agentes ganen eficiencia, el mismo trabajo podrá hacerse con menos tokens: la curva de crecimiento de hoy puede reflejar una ineficiencia pasajera y no una demanda duradera.