La forma más barata de usar IA para programar en 2026

Todo el mundo anda buscando suscripciones baratas para programar con IA, y la verdad es que el panorama cambió bastante. Varios proveedores ajustaron sus precios y hoy puedes encontrar desde editores de código con IA hasta suscripciones a modelos open source, o incluso alojar tus propios modelos en casa.

Como hay demasiadas opciones, las voy a catalogar para que veas con claridad cuáles tienes a tu disposición, cuáles te recomendaría y cuáles estoy usando yo mismo. Si quieres una IA accesible que funcione bien para escribir código, estas son tus alternativas.

De forma resumida, hoy tienes tres caminos:

1. Editores de código con IA (Cursor, Trae, Windsurf, Zed)
2. Suscripciones baratas a APIs de modelos open source o chinos, combinadas con un harness abierto
3. Self-host: tu propia IA corriendo en tu computadora o en un equipo dedicado

Voy a desarrollar cada uno.

Editores de código con IA

Esta es la forma más simple de tener una herramienta de IA para crear cualquier cosa, y por eso la pongo primero.

Cursor

Cursor es relativamente barato, y no porque te dé los modelos más caros del mercado, sino porque combina varios modelos: algunos están subsidiados (modelos chinos o abiertos que te salen más baratos) y otros pagados, donde te dan un poco de Opus, un poco de GPT. Pero lo interesante es que desarrollaron su propio modelo, Composer 2.5.

Ellos afirman que rinde igual que Opus 4.7 o GPT-5.5. La gran mayoría ya no se cree esa comparación, y dependiendo del benchmark, en la práctica obviamente no es lo mismo que Opus. Pero aquí está el punto: la mayoría de gente que usa IA está construyendo aplicaciones muy comunes (apps web, proyectos con Supabase, vibecoding) y estos modelos están pensados justamente para ese tipo de trabajo. Para esos proyectos web tan comunes, Cursor es una muy buena opción.

No es mejor que Opus, ni creo que sea mejor que GPT, pero lo he estado usando algunas semanas y hace una planificación bastante buena, y rápida. Un detalle interesante: Composer no es un modelo nuevo desde cero, está construido sobre Kimi 2.5. Se siente como un modelo chino: barato, rápido, y le hicieron fine tuning para tareas de programación comunes según el uso que se le da en el editor. No es "un Kimi con otro nombre", lo entrenaron extra, y funciona bastante bien.

En resumen: pago solo la suscripción de $20 y con eso lo aprovecho muchísimo. El modelo que manda aquí es Composer, aunque también te da Opus y demás. Es un editor mucho más usable que las alternativas.

VS Code + Copilot (ya no lo recomiendo)

Al momento de grabar, Copilot ya no es buena opción. Están cobrando muy caro por la API o el cobro por uso. Antes era una mejor alternativa, incluso he hecho videos de cómo configurarlo con agentes, pero hoy ya no lo uso porque dejó de ser un modelo barato, a menos que lo tengas gratis con el pack de estudiantes.

Trae

Es un competidor directo de Cursor, creado originalmente por desarrolladores de BytedDance (TikTok). Tiene suscripciones iniciales muy baratas para quienes nunca lo han usado, empezando desde $3, pero el plan real arranca en $10 y de ahí salta directo a $30. Si vas a usarlo mucho, Cursor te sale más barato.

Otro punto en contra: no tiene modelos propios, solo subsidia tokens. Y cuando te ofrecen modelos baratos suelen medirte el uso, así que tienes que esperar para seguir. Es como Cloud Code en ese sentido, pero los modelos abiertos no siempre son tan buenos y terminas iterando mucho.

Mi consejo: prueba Trae porque el plan es muy barato, gasta los tokens en tareas básicas, y cuando notes que ya no responde bien, en lugar de pagar $30 paga los $20 de Cursor, que es prácticamente lo mismo. Honestamente, a mí siempre me ha dado errores, así que no lo uso mucho.

Windsurf / Devin

Windsurf ya no se llama Windsurf. Fue adquirido por Cognition Labs, la empresa detrás de Devin. Originalmente Devin no era un editor de código, sino una especie de agente de IA en la nube que usabas desde Slack, y era una de las suscripciones más caras: cobraban $500 al mes. Eso hoy ya lo tienen Cloud y GPT, así que dejó de ser llamativo.

Ahora se adaptaron a lo que pide el entorno actual: agentes corriendo en una app de escritorio. La interfaz que ves ya no es un editor en sí, es otra aplicación de escritorio donde ejecutas múltiples chats y abres el editor como opción secundaria. Es lo mismo que casi todas las apps de escritorio de hoy, por eso en lo personal no me llama mucho la atención.

En precio es como pagar un GPT, pero traen su propio modelo, el SW 1.6, y te regalan acceso a la nube. Es más competencia de Cursor que de GPT Codex porque trae modelo propio. No lo he usado mucho, así que no lo recomendaría sin probarlo antes, y ejecutar en la nube suele ser más costoso.

Zed

Tienen una suscripción de $10 al mes con predicciones de edición (autocompletado estilo Cursor, que honestamente ya casi nadie necesita) e incluyen tokens con modelos variados. No lo uso por su suscripción porque está fuertemente basado en consumo por uso: después de gastar ese saldo empiezas a pagar, y si usas modelos caros es lo mismo que pagar la API. Pero lo recomiendo como editor: es muy rápido, mucho más veloz que VS Code. Solo que normalmente uso solo el editor, no su suscripción de IA.

Mi ranking de editores: Cursor primero. Si quieres algo nuevo, Devin (aún no lo pruebo a fondo). Si quieres algo más barato, Trae. Zed no lo recomendaría por su IA, al final sale caro.

Suscripciones baratas a APIs

Aquí pasa lo contrario que en los editores: el pago es por uso, a medida que pides te van cobrando. Los modelos que mucha gente usa hoy vía API son chinos o abiertos: MiniMax, Kimi, GLM, y últimamente DeepSeek versión 4 Flash, que creo que es el más barato ahora mismo y compite con MiniMax 3.0.

El problema es que, dependiendo de lo que uses, te encierras en un solo modelo, porque cada uno es competencia del otro. También está Qwen, que ustedes siempre me mencionan, y hay varios más. Pagar estas APIs es relativamente barato comparado con GPT o Cloud.

Cómo se ven los precios

• MiniMax ofrece un "Token Plan". Parece caro al inicio, pero tienes mucho uso por token y es barato para apps comunes. Estos modelos compiten directamente con Opus (nunca con GPT), ofrecen hasta un millón de tokens de contexto y permiten lanzar agentes en paralelo.
• Kimi tiene su API con entrada por millón de tokens alrededor de $0.16. Es más caro que DeepSeek, pero a mucha gente le gusta cómo responde, y al hacer cuentas se parece a una suscripción de Cloud.
• DeepSeek es mucho más barato: el millón de tokens en entrada ronda los $0.28 y la salida $0.87. Muchísimo más barato que otros modelos, y por eso mucha gente lo usa hoy para generar código.

Proveedores que agrupan todo

Como quizás no te guste un modelo y termines cambiándolo, muchos optan por proveedores que te dan todos los modelos bajo una sola suscripción: OpenRouter, Ollama, o el servicio de OpenCode llamado OpenCode Zen. Cargas, por ejemplo, $10 en saldo y accedes a todas esas APIs, intercambiándolas según necesites.

Esto se combina con un harness abierto como OpenCode. Y si quieres un asistente con el que chatear desde Telegram o WhatsApp, puedes usar Hermes u OpenClaw, entre muchos otros proyectos abiertos. Hay extensiones y editores que también te permiten cargar tu propia API de OpenRouter en VS Code.

Este tipo de suscripción suele ser mejor que pagar un modelo individual: cuando sale un modelo nuevo, estos servicios lo regalan para atraer público. Por ejemplo, cuando salió Kimi lo regalaban en OpenCode, y cuando sale algo nuevo de DeepSeek o Qwen también dan usos gratis. Te dan un montón de tokens en modelos abiertos y los vas intercambiando.

Un detalle: en OpenRouter no solo tienes modelos abiertos, también Cloud, GPT y Gemini. Pero esos son caros, así que si solo usas GPT o Cloud probablemente te convenga más su suscripción directa.

Ollama

Su plan de suscripción da 50 veces más uso que el gratuito sobre modelos abiertos enfocados en texto y código: Gemma 4, Qwen, MiniMax e incluso versiones nuevas como Nemotron, de NVIDIA. Funciona bastante bien y es rápido. Si te gustan los modelos abiertos puros, es una buena opción.

OpenCode: Zen vs Go

OpenCode de por sí es la herramienta (un agente de código abierto) donde puedes instalar cualquier modelo: MiniMax, Kimi, tu API directa. Pero tienen dos suscripciones que suelen confundirse:

• OpenCode Go: lo que usaría la mayoría. Es por uso, pagas cierto monto ($5 el primer mes, $10 los siguientes) y obtienes acceso a múltiples modelos, casi todos abiertos: GLM, Qwen, Kimi y más. Conforme añaden modelos abiertos, los incluyen en la misma suscripción. Ideal para ir intercambiando modelos.
• OpenCode Zen: es su servicio de API por uso, equivalente a OpenRouter. Te ofrece GPT, Cloud, Gemini y modelos abiertos, pero cobra por solicitud: cada petición cuesta y se va sumando a tu facturación. No es obligatorio usar ninguno de los dos; puedes usar OpenCode sin pagar nada.

En su sección de precios verás que algunos modelos abiertos los regalan, y los precios se actualizan (los modelos más antiguos bajan de precio). Por ejemplo, MiniMax M2.7 tiene entrada de $0.30 y salida de $1.20. También está la lectura en caché, que abarata cuando el modelo relee respuestas previas.

Si vas a escribir código, normalmente irías por Go, sobre todo ahora con los subagentes y todo el mundo queriendo lanzar agentes en paralelo. Su gancho son los modelos gratuitos: DeepSeek versión 4 Flash, MiMo (de Xiaomi) y Nemotron (de NVIDIA). Pero ojo, todo el mundo piensa en usar los gratuitos, así que suelen estar saturados, ir lentos o no estar disponibles. Si vas solo por lo gratis, en la práctica puede que no te sirva mucho, pero sí los puedes combinar con otros.

OpenCode tiene, en mi opinión, uno de los mejores harness abiertos que hay: consola, extensión y agente de escritorio. Para escribir código puramente (sin meterte en agentes complejos), OpenCode es mucho mejor.

Command Code (lo estoy probando)

A modo de comentario, y esto no es publicidad: estos días estoy probando una herramienta llamada Command Code. También es un harness, con su propia consola tipo Cloud Code o GPT Codex. El gancho fuerte es el precio: puedes suscribirte desde $1, aunque la idea real es que cargues unos $15 en créditos, igual que en OpenRouter u Ollama.

Es muy barato porque usa muchos modelos abiertos, que te permiten hacer mucho con poco. Para que se den una idea, recargué $100 (no sabía cuánto iba a gastar), creé unos tres proyectos y solo gasté $2, usando Qwen y DeepSeek. Son 48 millones de tokens, baratísimo, y además está subsidiado. Pronto traeré un video dedicado.

Resumen de esta sección: lo más barato es un harness abierto + una suscripción de IA de la que prefieras. Y si te gusta un modelo específico, paga directamente Kimi o MiniMax y genera cualquier proyecto.

Self-host: tu propia IA en local

No lo recomiendo para todos, principalmente porque es más complicado. Las opciones anteriores son básicamente instalar programas, pagar y empezar a usar. El self-host requiere conocer más de modelos y configuraciones, y además exige una inversión, porque no cualquier equipo lo soporta.

Qué hardware necesitas

Con una laptop de 16 GB de RAM (un equipo decente, quizás de gaming) ya puedes probar modelos abiertos. Con Ollama instalas modelos locales: los mismos GLM, MiniMax, Kimi, Qwen y más. Incluso si no quieres pagar ChatGPT y siempre haces las mismas tareas, te puede servir un modelo tipo Gemma (un "Gemini en local" que regala Google) sin pagar suscripción.

Pero necesitas el hardware para ejecutarlo. Y estos modelos vienen en distintos tamaños. Por ejemplo, Qwen 3.5, uno de los modelos abiertos más populares para código, viene en 2B, 4B y sube de ahí. Mientras más grande, más hardware necesitas: gráfica (VRAM), RAM y espacio en disco. Lo que más importa es la VRAM y la RAM.

Entendiendo los "units"

Hay páginas que describen muy bien los requisitos de los modelos más usados (Gemma 4, Kimi, etc.) con tablas. Para hacer inferencia (que el modelo te devuelva respuesta) usan una medida llamada units: la suma de la RAM total más la VRAM (memoria unificada).

Aquí entran los equipos nuevos con memoria unificada, que juntan RAM y VRAM para evitar el cuello de botella y responder rápido. Esta semana NVIDIA lanzó su RTX Spark, un procesador con memoria unificada pensado para ejecutar modelos localmente. Hace un año ya habían sacado el DGX Spark, un equipo dedicado tipo servidor con todos los requerimientos para correr modelos en local, con la misma arquitectura que ahora ofrecen en laptops.

Esto significa que si tu laptop tiene 4 GB de RAM y 4 de VRAM, son 8 units, y puedes ejecutar un modelo según la cantidad de bits que use (por ejemplo, Qwen 3.5 de 4B en 4 o 6 bits). Algo importante: para mejor rendimiento conviene exceder el tamaño del modelo cuantizado. Si dice que necesita 7 GB, mejor que superes eso.

El motivo de usar units son estos procesadores nuevos. Por ejemplo, un Mac Mini de 16 GB (M1, M2 o M3) son básicamente 16 units, así que puedes correr modelos de hasta 16 GB. El Qwen de 4B corre sin problema en un Mac Mini. Pero la medida es solo informativa: te dice el total disponible que necesitas, no cuánta VRAM o RAM específicamente, ni cómo se reparten. Eso depende del backend.

Backends para ejecutar modelos

• Ollama: el más fácil, lo instalas con unos cuantos comandos.
• llama.cpp: instala modelos locales y permite hacer fine tuning.
• vLLM: abierto, pensado para desplegar modelos y mantenerlos siempre corriendo, mucho más optimizado. Ideal si quieres un modelo en tu propia nube consumido constantemente desde una app.
• LM Studio: aún más fácil que Ollama y te ayuda a saber si tu equipo soporta un modelo específico.

Esto es algo más avanzado que empezaré a cubrir pronto, porque los modelos inteligentes que aparecen ahora están mucho más optimizados que antes. Hay formas de ejecutar modelos mucho más usables, y es una manera de ahorrar a largo plazo: las gráficas son caras, la RAM está más cara que nunca, y comprar un DGX Spark o un Mac Mini solo para ejecutar modelos puede salir costoso.

Clusters

Muchos van apilando el DGX Spark con varios Mac Minis e instalan sus modelos ahí. Eso se llama cluster: vas añadiendo equipos y aumenta la potencia. He escuchado que pueden incluso duplicar la velocidad de tokens por segundo. Otros apilan gráficas, lo cual recuerda bastante al minado de Bitcoin de hace años.

Esto es para quienes ya saben qué hacer con la IA, y suele estar más enfocado en empresas. Si trabajas con datos privados que no quieres mandar a una nube externa, vas a necesitar un modelo local. Los modelos abiertos tienen esa idea: instalarlos en un equipo, dar acceso a tus trabajadores, y todos consultan ese modelo de forma privada. Incluso puedes hacer fine tuning para adaptarlo a algo mucho más específico. Esa es la razón por la que aparecen estos equipos.

Conclusión

Con esto ya tienes el resumen completo para escoger:

• ¿Quieres algo fácil? Ve por un editor de código. Te lo dan hecho y son baratos. Mi recomendación: Cursor. Si quieres algo nuevo, Devin; si quieres más barato, Trae. Zed no lo recomiendo por su IA.
• ¿Quieres aprender a usar harness y modelos abiertos e intercambiarlos? Ve por OpenRouter, Ollama u OpenCode Zen. Y echa un ojo a Command Code, que estoy probando.
• ¿Privacidad total o uso empresarial? Self-host con Ollama, llama.cpp, vLLM o LM Studio, sabiendo que necesitas el hardware adecuado.

Lo más barato, según muchas de sus propias sugerencias, es un harness abierto + una suscripción de IA de la que prefieras.

Se vienen varios videos solo de local AI: tengo algunos de estos equipos en mano para probarlos. Si quieres ver cómo entrenar un modelo, o qué tan barato es generar videos, imágenes o código en local, déjame en los comentarios qué modelo te gustaría ver y lo instalo en estos equipos.

Eso ha sido todo. Si quieres conocer más, te dejo mis enlaces sociales y mi web fazt.dev, donde puedes reservar asesorías personalizadas de cualquier tema. No olvides dejarme un comentario con tu duda o sugerencia para el siguiente video. ¡Nos vemos!