La reapertura del plan ChatGPT Pro de 200 dólares al mes ha cambiado el cálculo para quienes utilizan modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) durante muchas horas, especialmente en programación. La alternativa de comprar un Mac Studio con hasta 128 GB de memoria unificada resulta atractiva para ejecutar modelos localmente, pero los números del coste, el rendimiento y la calidad de los modelos muestran que no siempre compensa sustituir una suscripción por hardware propio.

Las claves de ChatGPT Pro y el Mac Studio en 30 segundos

• El nuevo plan Pro de 200 dólares ofrece, según el análisis, aproximadamente la mitad del valor en API frente al antiguo plan de ese precio.
• La reducción no afecta igual a todos los modelos: Sol mantiene aproximadamente su volumen, mientras Astra pierde capacidad y Luna mejora ligeramente.
• Un Mac Studio M5 Max con 128 GB y 1 TB cuesta 5.399 dólares y puede ejecutar modelos locales de gran tamaño.
• Qwen 3.8 Flash-Next necesita entre 96 y 114 GB de memoria a 4 bits y alcanza unos 47 tokens por segundo en una prueba de programación.
• Para trabajo con datos privados o agentes funcionando durante horas, el Mac puede tener más sentido que depender de una cuota semanal.

La comparación cambia bastante según el modelo que utilice cada desarrollador. Quien trabaje principalmente con Sol puede notar poco el cambio, mientras que quienes dependan de Astra pueden encontrarse con una reducción considerable del volumen disponible. Por eso, la primera pregunta antes de gastar miles de dólares en un ordenador no es qué Mac comprar, sino qué modelo utiliza realmente cada jornada.

El análisis parte de una idea sencilla: comparar el coste real de una suscripción de IA con el de ejecutar modelos localmente. Para ello hay que tener en cuenta no solo el precio inicial del ordenador, sino también su consumo eléctrico, su posible valor de reventa y el coste de utilizar modelos alojados en servicios externos.

El cambio de ChatGPT Pro no afecta igual a todos los modelos

Según el análisis proporcionado, la nueva estructura del plan de 200 dólares reduce aproximadamente a la mitad el valor equivalente en gasto de API frente a la versión anterior. OpenAI tampoco habría publicado una cifra concreta en dólares, créditos o tokens que permita conocer con precisión el tamaño de la nueva asignación semanal.

La reducción tampoco sería uniforme.

El modelo denominado Sol en el análisis habría visto una reducción del 50 % en su precio de API, de modo que el volumen disponible dentro del plan se mantendría aproximadamente en niveles similares. Astra, el modelo de mayor capacidad de los tres comparados, sería el más perjudicado en términos de volumen, mientras que Luna ofrecería aproximadamente un 20 % más de producción que antes.

Eso hace que la experiencia dependa mucho del perfil de uso. Un desarrollador que utiliza principalmente Sol puede tener pocos motivos para cambiar de estrategia. En cambio, alguien que agote rápidamente el límite semanal trabajando con Astra puede empezar a plantearse una segunda vía para ejecutar parte del trabajo.

El análisis también menciona un supuesto plan Pro Max de 500 dólares que aparece en código público relacionado con Codex, aunque lo considera todavía un rumor. Por esa razón, la recomendación es valorar únicamente las opciones que estén disponibles comercialmente y no comprar hardware pensando en planes futuros.

Un Mac Studio de 5.399 dólares puede ejecutar modelos grandes

La alternativa local que plantea el análisis es un Mac Studio con chip M5 Max, 128 GB de memoria unificada y 1 TB de almacenamiento, con un precio de 5.399 dólares.

El motivo para elegir una configuración con tanta memoria es la posibilidad de ejecutar modelos de gran tamaño que serían difíciles de cargar en equipos convencionales. El ejemplo utilizado es Qwen 3.8 Flash-Next, un modelo de mezcla de expertos con 125.000 millones de parámetros totales, aunque solo unos 6.000 millones se activan para cada token.

A 4 bits, el modelo necesita aproximadamente entre 96 y 114 GB de memoria, de acuerdo con las cifras del análisis. Los 128 GB del Mac Studio permiten disponer del espacio necesario para cargarlo.

La comparación con el M5 Ultra resulta menos evidente de lo que podría parecer. El Ultra comienza en 5.499 dólares, solo 100 dólares por encima del M5 Max analizado, y ofrece una memoria con mayor velocidad. Sin embargo, la configuración de 96 GB limita la posibilidad de ejecutar el modelo completo de la misma forma.

El modelo también puede ejecutarse en una configuración Ultra de 256 GB, pero el precio asciende hasta los 9.499 dólares, lo que cambia por completo la comparación económica con una suscripción.

En una configuración de 96 GB, además, el análisis señala que el entorno utilizado necesita una versión recortada de Flash-Next y reduce el contexto disponible hasta unos 86.000 tokens frente a los 262.000 contemplados en otras configuraciones.

Para agentes de programación, el contexto tiene una importancia especial porque el modelo necesita recibir grandes cantidades de código, archivos y resultados de herramientas durante una sesión.

El rendimiento local no equivale al de un modelo de frontera

El Mac Studio no solo tiene que cargar el modelo. También tiene que ejecutarlo a una velocidad que resulte útil para trabajar.

En las pruebas citadas en el análisis, un M5 Max con 128 GB alcanza alrededor de 47 tokens por segundo en una tarea de programación con Flash-Next. Con decodificación especulativa activada, la cifra sube hasta unos 76 tokens por segundo.

Otra prueba realizada en un MacBook Pro con el mismo chip consiguió unos 61 tokens por segundo con 100.000 tokens ya presentes en el contexto. El propio análisis advierte que esas cifras no están confirmadas directamente en un Mac Studio y deben utilizarse como referencia aproximada.

La velocidad de entrada es muy superior. Para una consulta de unos 4.000 tokens, el M5 Max puede procesar alrededor de 1.450 tokens por segundo, según la prueba citada. Eso supone unos segundos de espera antes de que el modelo empiece a generar una respuesta.

Pero la velocidad no es el único factor. También está la capacidad del modelo para resolver el trabajo.

En el benchmark DeepSWE, utilizado para medir capacidades de programación, Flash-Next obtiene 58,7 puntos frente a 66,6 para Luna, 68,8 para Sol y 74 para Astra, según las cifras incluidas en el análisis. En otras palabras, comprar el Mac para ejecutar localmente Flash-Next no proporciona una réplica de las capacidades del modelo de mayor nivel.

El atractivo está en poder ejecutar un modelo razonablemente capaz sin depender de una cuota de uso.

El coste real cambia cuando se tiene en cuenta la reventa

El precio de 5.399 dólares puede hacer que la compra parezca difícil de justificar frente a una suscripción mensual. Si se divide directamente entre 200 dólares, el resultado es de unos 27 meses.

Pero esa cuenta no considera que el ordenador conserva parte de su valor.

El análisis utiliza como referencia dos operaciones de segunda mano de equipos Mac Studio anteriores: un M2 Ultra con 128 GB vendido por 4.199 dólares frente a 5.199 dólares nuevo y un M3 Ultra con 96 GB vendido por 5.199 dólares frente a 5.499 dólares. Se trata únicamente de dos operaciones, no de una referencia general de mercado, pero sirven para plantear una hipótesis de reventa cercana al 80 %.

Con esa hipótesis, un M5 Max de 5.399 dólares perdería unos 1.080 dólares de valor después de tres años.

El consumo eléctrico también entra en la cuenta. Una medición citada en el análisis sitúa el consumo del equipo trabajando con un modelo en unos 112 vatios. Funcionando las 24 horas del día durante un mes y utilizando un precio eléctrico estadounidense de 0,18 dólares por kWh, el coste rondaría los 15 dólares mensuales. En reposo, el consumo bajaría a unos 16 vatios, alrededor de 2 dólares mensuales con ese mismo precio.

Con el supuesto de tres años, el análisis calcula unos 540 dólares de electricidad y una depreciación de 1.080 dólares. El coste efectivo de propiedad quedaría así cerca de 45 dólares mensuales.

La cifra depende, por supuesto, del precio de la electricidad, las horas de uso y el valor que conserve el equipo al venderlo.

Alquilar capacidad todavía puede salir más barato

La alternativa es utilizar modelos alojados en la nube. El análisis pone como ejemplo Qwen 3.8 27B disponible a través de OpenRouter, con un precio de 0,05 dólares por millón de tokens de entrada y 0,22 dólares por millón de tokens de salida.

Tomando una sesión intensa de programación de entre 150.000 y 400.000 tokens por hora, ocho horas diarias durante 22 días al mes y suponiendo que el 10 % del volumen corresponde a salida, el coste calculado se sitúa alrededor de 20 dólares mensuales en el escenario utilizado.

Eso deja a la nube por debajo del coste mensual estimado de propiedad del Mac.

La situación cambia cuando aparecen requisitos que el precio por token no resuelve. Si el código o los datos no pueden salir de las instalaciones, ejecutar el modelo localmente adquiere otra dimensión. Lo mismo ocurre con agentes que necesitan trabajar durante toda la noche y que podrían consumir rápidamente una cuota semanal de un servicio.

En esos casos, el ordenador ofrece una ventaja distinta: capacidad local y un coste que no depende directamente de la cantidad de tokens generados.

La opción más razonable puede ser combinar ambos mundos

El análisis plantea una estrategia híbrida para desarrolladores. Los modelos de frontera pueden encargarse de planificar, revisar o resolver las partes más difíciles, mientras un modelo local realiza tareas de implementación y trabajo repetitivo sobre el código.

Antes de comprar un Mac Studio de 5.399 dólares, la recomendación es probar primero un modelo más pequeño. Qwen 27B puede servir como prueba durante un mes utilizando un servicio externo, con un coste estimado de unos 20 dólares para el escenario de uso planteado.

La diferencia de rendimiento también permite establecer una referencia: Qwen 27B obtiene 42,2 puntos en DeepSWE frente a los 58,7 de Flash-Next. Si el modelo pequeño ya es capaz de resolver una parte importante del trabajo real del desarrollador, el salto hacia un modelo local más grande puede tener sentido.

La conclusión económica depende así mucho más del uso que del precio del Mac. Para quien utiliza principalmente Sol y no alcanza los límites, mantener el plan de 200 dólares puede ser la opción más sencilla. Para quien trabaja con Astra y encuentra demasiado pronto el límite semanal, puede resultar más interesante combinar un plan inferior con modelos locales.

El Mac Studio empieza a justificar sus 5.399 dólares cuando la privacidad, el funcionamiento continuo de agentes o la necesidad de disponer de capacidad propia pesan más que el coste puro por token. Para el resto, probar primero un modelo alojado durante un mes puede evitar una compra de miles de dólares basada únicamente en una previsión.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta el Mac Studio M5 Max utilizado en la comparación?

La configuración analizada con M5 Max, 128 GB de memoria y 1 TB de almacenamiento tiene un precio de 5.399 dólares.

¿Puede un Mac Studio ejecutar modelos grandes de IA?

Sí. La configuración de 128 GB permite cargar modelos que requieren mucha memoria, como el Flash-Next analizado, que necesita aproximadamente entre 96 y 114 GB a 4 bits.

¿Es más barato comprar el Mac que pagar ChatGPT Pro?

No necesariamente. El cálculo del análisis sitúa el coste efectivo de propiedad del Mac alrededor de 45 dólares al mes durante tres años, mientras que determinadas cargas de trabajo con modelos alojados pueden costar menos.

¿Cuándo tiene más sentido ejecutar modelos de IA localmente?

La opción local resulta especialmente interesante cuando los datos no pueden salir del equipo, cuando los agentes necesitan trabajar durante muchas horas o cuando una cuota semanal limita el volumen de trabajo.