92.400 tokens vs 3.000: el coste real de que tu agente busque solo

Claude Code puede hacer una barbaridad de cosas. Puede investigar empresas, navegar por sus webs, comparar servicios, detectar oportunidades y hasta redactar un email comercial personalizado. El problema no es si puede hacerlo. El problema es cuánto te cuesta hacerlo. Y no hablo solo de dinero. Hablo de tu cuota, de tus tokens, de tu ventana de contexto y, en definitiva, de la capacidad real que te queda para seguir trabajando después.

He puesto a prueba una tarea de prospección bastante realista: buscar centros de formación tecnológica y escuelas de programación en Mallorca, revisar qué especialidades imparten, identificar cuáles no ofrecen desarrollo de videojuegos ni inteligencia artificial generativa y redactarles una propuesta de colaboración con el catálogo de Frogames Formación.

El resultado fue muy curioso. Sin ninguna integración externa, Claude Code completó la tarea. Pero consumió 92.400 tokens, realizó 51 llamadas a herramientas y empleó casi cinco minutos. Repitiendo esencialmente la misma tarea con AISA conectado, el agente consumió aproximadamente 3.000 tokens de mi cuota de Claude Code y el coste externo fue de apenas unos céntimos.

Claude Code puede investigar en internet, pero navegar sale caro

La primera prueba consistió en lanzar la petición directamente a Claude Code, sin conectar ninguna fuente de datos adicional. La instrucción era sencilla en apariencia: localizar escuelas tecnológicas en Mallorca, analizar sus formaciones y detectar posibles centros a los que ofrecer cursos online como complemento para su alumnado.

Claude Code no se bloqueó. Ejecutó búsquedas, abrió webs, revisó páginas de cursos y contrastó información. Fue entrando en decenas de sitios para comprobar qué enseñaba cada escuela y si existían huecos en su oferta formativa.

El problema es que cada paso de esa investigación tiene un coste importante. Cuando el agente navega por una web, lee su contenido y extrae la información relevante, todo ese material entra en su contexto. No está usando una fuente de datos gratuita e infinita. Está gastando la cuota del plan que también necesitas para programar, responder correos, preparar clases, revisar documentación o avanzar en cualquier otro proyecto.

En esta prueba concreta, la investigación consumió 92.400 tokens. Para una única tarea. Y eso es perfectamente asumible si solo haces una consulta puntual y te sobra cuota. Pero la historia cambia cuando estás trabajando de verdad.

Si tienes varias tareas en paralelo, repositorios abiertos, documentación técnica, APIs que consultar y muchas pestañas acumuladas, los tokens desaparecen a una velocidad bastante preocupante. Y sí, soy de los que suele tener veinte pestañas abiertas a la vez.

El coste no siempre se mide en euros

Hay una sensación muy habitual al usar agentes de IA: como ya estás pagando una suscripción, parece que cada tarea adicional es gratis. Pero no lo es. Tiene un coste de oportunidad enorme si consume el contexto y la cuota que necesitas para el resto del día.

Me ha pasado quedarme sin la cuota semanal y tener que comprar tokens adicionales para seguir trabajando. En una ocasión compré un paquete de 40 dólares y, literalmente, dos prompts complejos se comieron ese saldo. Eran tareas de programación con APIs, documentación y bastantes piezas cruzadas, pero el golpe fue real.

Por eso, cuando un agente se pone a navegar por internet fuente a fuente, el problema no es simplemente que tarde unos minutos más. El problema es que estás pagando con la misma capacidad que necesitas para producir.

Multiplica esto por:

• Investigaciones de mercado y prospección de clientes.
• Búsquedas de competidores y análisis de precios.
• Consultas a plataformas, redes sociales o medios especializados.
• Documentación de APIs que el agente debe aprender a usar.
• Varias cuentas, claves, límites de gasto y suscripciones independientes.

Al final, tu agente puede acabar gastando su energía en buscar datos en lugar de centrarse en la parte que realmente aporta valor: analizar, decidir, programar, escribir o ejecutar una acción útil.

Una clave API y un balance compartido con AISA

Aquí es donde entra AISA, una plataforma patrocinadora de esta prueba que me ha parecido especialmente interesante por lo simple que resulta integrarla.

La idea es muy directa: AISA centraliza el acceso a distintas fuentes y servicios mediante una única API key. En vez de configurar por separado claves de OpenAI, Gemini, X, Instagram, exchanges de criptomonedas u otras plataformas, le das a tu agente una clave de AISA y permites que utilice su documentación para pedir los recursos que necesita.

No hay una suscripción fija por cada fuente de datos. Funciona con un balance compartido y pago por uso. Si no utilizas el servicio durante una semana, no te siguen cobrando una cuota mensual por cada integración que hayas dejado activada.

La configuración, en este caso, fue sorprendentemente corta:

1. Copiar el prompt de configuración que proporciona AISA.
2. Pegarlo en Claude Code junto con la clave API.
3. Permitir que el agente consulte la guía rápida y se conecte mediante la documentación pública.

A partir de ahí, Claude Code entiende cómo solicitar información a AISA. No tienes que crear manualmente un conector para cada caso de uso ni aprenderte la implementación de cada API.

La misma prospección, pero sin fundir la cuota

La segunda prueba fue repetir la misma tarea de investigación sobre centros de formación en Mallorca. La diferencia fue añadir una indicación clara: utilizar AISA como herramienta para hacer la búsqueda.

En lugar de obligar a Claude Code a recorrer internet a pelo, AISA se encargó de la parte pesada de la investigación. La búsqueda se ejecutó desde su lado mediante sus propios recursos y devolvió la información necesaria para que Claude pudiera seguir trabajando con ella.

El resultado fue incluso más elaborado. Aparecieron más centros, una tabla más completa, una valoración de encaje para cada candidato y una propuesta de email para iniciar una posible colaboración.

Pero lo verdaderamente importante es cómo se repartió el trabajo:

• AISA realizó la investigación externa, la búsqueda y la recuperación de información.
• Claude Code verificó los candidatos, revisó el catálogo disponible y redactó una propuesta coherente.
• La decisión final siguió siendo humana. El agente redacta el email, no lo envía por su cuenta.

Esto es exactamente como debería funcionar una automatización bien planteada. La IA puede hacer la parte repetitiva, pesada y costosa, pero no debería inventar capacidades de una empresa ni comprometerte con una promesa comercial que no has validado.

En la prueba, Claude comprobó que los centros tuviesen una web identificable y revisó la formación real de Frogames. También detectó correctamente que no tendría sentido vender una coincidencia perfecta donde no la hay. Por ejemplo, Frogames cuenta con cursos de machine learning y deep learning, pero eso no significa que imparta específicamente cualquier formación de IA generativa que se le ocurra al agente.

Ese matiz importa mucho. Una propuesta comercial automatizada solo sirve si se apoya en información real, verificable y honesta.

La comparación: 92.400 tokens frente a 3.000

La diferencia entre las dos ejecuciones es difícil de ignorar:

Hablamos de cerca de 30 veces menos tokens de la cuota de Claude Code para llegar a un resultado equivalente y validado. El ahorro de tiempo ronda el 30%, pero, sinceramente, lo más valioso es conservar la capacidad de seguir trabajando después.

Incluso aunque una búsqueda de este tipo llegase a costar diez céntimos, seguiría compensando si te evita perder decenas de miles de tokens en una tarea que no requiere razonamiento profundo por parte de tu agente principal.

Hay datos que Claude Code no puede obtener por sí solo

Además del ahorro de tokens, hay otro punto importante: existen fuentes que un agente no puede consultar simplemente navegando una web.

Prueba a pedirle que lea directamente un perfil de Instagram o publicaciones recientes de X. En muchos casos fallará, porque estas plataformas bloquean bots y técnicas de scraping. Da igual la herramienta que uses para intentar leer el HTML de la página si la fuente ha puesto barreras para impedir ese acceso.

AISA plantea una alternativa distinta: utilizar las APIs reales de las plataformas. Eso permite solicitar tareas como resumir las noticias de inteligencia artificial del día en X, consultar tendencias de YouTube o recuperar el precio actual de Bitcoin, sin tener que configurar una integración independiente para cada servicio.

No es magia. Es infraestructura. Y esa infraestructura es precisamente lo que evita que tu agente tenga que improvisar un navegador, descargar páginas y pelearse contra bloqueos para obtener datos que ya existen a través de APIs oficiales o proveedores preparados.

Deja los tokens para el trabajo que importa

La conclusión de esta prueba es bastante clara: Claude Code sí puede hacer investigación web compleja. Nadie está diciendo que no pueda. Pero delegar toda esa navegación en su ventana de contexto es una forma muy cara de usar un agente.

Una solución como AISA ofrece una única clave, un balance compartido y pago por uso. Y, sobre todo, libera a Claude Code para que haga lo que quieres que haga de verdad: programar, analizar los resultados, validar información, preparar documentos y ayudarte a tomar decisiones.

Si trabajas con inteligencia artificial, automatizaciones, prospección o análisis de datos, merece la pena probar AISA con tu propio agente. El registro incluye créditos para realizar varias consultas y comprobar si el ahorro de tokens encaja con tu flujo de trabajo.

Y si quieres profundizar en cómo aplicar IA, machine learning y automatización a problemas reales, puedes explorar los cursos de inteligencia artificial de Frogames Formación. Porque aprender a usar modelos está bien, pero aprender a utilizarlos sin quemar presupuesto ni cuota en el proceso está todavía mejor.