OpenAI actualizó la tabla de tarifas de Codex. La mayoría de usuarios de Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu, Health, Gov y ChatGPT for Teachers deben consultar ahora las nuevas reglas de uso basadas en tokens.
El cambio principal es sencillo: Codex ya no se estima sobre todo por “cuántos mensajes enviaste”. Ahora separa tokens de entrada, tokens de entrada en caché y tokens de salida. Las tareas más largas, las salidas más extensas y los modelos más potentes suelen consumir más.
Qué planes usan la nueva tabla
La nueva tabla basada en tokens se aplica a:
- Usuarios nuevos y existentes de ChatGPT Plus y Pro;
- Usuarios nuevos y existentes de ChatGPT Business;
- Usuarios nuevos y existentes de Enterprise, Edu, Gov, Health y ChatGPT for Teachers.
OpenAI explica que desde el 2 de abril de 2026, la regla de precios de Codex empezó a pasar de cobro por mensaje a cobro por uso de tokens de API para Plus, Pro, ChatGPT Business y los nuevos planes ChatGPT Enterprise. El 23 de abril de 2026, la actualización se amplió a los planes ChatGPT Enterprise existentes, incluidos Edu, Health, Gov y ChatGPT for Teachers.
Un pequeño número de clientes Enterprise puede seguir usando temporalmente la tabla anterior. Si tu organización aún no migró, conviene seguir la información que aparezca en el espacio de trabajo o la confirmada por el equipo comercial de OpenAI.
Nueva tabla de tokens de Codex
La nueva tabla calcula el consumo por cada millón de tokens y separa entrada, entrada en caché y salida. La salida suele ser más cara; la entrada en caché suele ser más barata.
| Modelo | Tokens de entrada | Tokens de entrada en caché | Tokens de salida |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | 125 créditos | 12.50 créditos | 750 créditos |
| GPT-5.4 | 62.50 créditos | 6.250 créditos | 375 créditos |
| GPT-5.4-Mini | 18.75 créditos | 1.875 créditos | 113 créditos |
| GPT-5.3-Codex | 43.75 créditos | 4.375 créditos | 350 créditos |
| GPT-5.2 | 43.75 créditos | 4.375 créditos | 350 créditos |
| GPT-5.3-Codex-Spark | Vista previa de investigación | Vista previa de investigación | Vista previa de investigación |
| GPT-Image-2.0 (imagen) | 200 créditos | 50 créditos | 750 créditos |
| GPT-Image-2.0 (texto) | 125 créditos | 31.25 créditos | 250 créditos |
La parte de “por cada millón de tokens” es importante. El coste final de una tarea de Codex no depende solo de cuántas frases escribiste, sino también de cuánto contexto leyó, cuánta entrada en caché reutilizó, qué tan larga fue la salida y si se activó un modo más rápido.
OpenAI también menciona que la revisión de código usa GPT-5.3-Codex de forma predeterminada. GPT-5.3-Codex-Spark puede llegar a Codex como vista previa de investigación, y sus tarifas aún no están finalizadas.
Por qué importa el cobro por tokens
Las reglas anteriores usaban estimaciones promedio como “un mensaje” o “un Pull Request”. Eso servía para calcular un presupuesto aproximado, pero no explicaba bien por qué dos tareas podían consumir cantidades muy distintas. Las nuevas reglas conectan mejor el consumo con la actividad real del modelo.
Por ejemplo, para una misma solicitud de Codex:
- Si solo le pides explicar una función pequeña, la entrada y la salida son cortas, así que el consumo será relativamente bajo;
- Si le pides leer varios archivos, ejecutar herramientas y generar un parche grande, aumentan tanto la entrada como la salida;
- Si añades requisitos repetidamente durante una tarea larga, el contexto sigue creciendo;
- Si genera mucho código, informes o comentarios de revisión, los tokens de salida pueden convertirse en el coste principal.
Por eso, controlar el coste de Codex no consiste solo en enviar menos mensajes. Tiene más que ver con reducir contexto irrelevante, dividir tareas, controlar el tamaño de la salida y hacer que cada solicitud tenga un objetivo claro.
La tabla anterior sigue existiendo
OpenAI mantiene la tabla anterior sobre todo para un pequeño grupo de clientes Enterprise que todavía no migraron. La tabla antigua estima créditos promedio por mensaje o Pull Request.
| Unidad de cobro | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.1-Codex-mini |
|---|---|---|---|---|
| 1 mensaje de tarea local | Aprox. 14 créditos | Aprox. 7 créditos | Aprox. 5 créditos | Aprox. 2 créditos |
| 1 mensaje de tarea en la nube | No disponible | Aprox. 34 créditos | Aprox. 25 créditos | No disponible |
| 1 Pull Request de revisión de código | No disponible | Aprox. 34 créditos | Aprox. 25 créditos | No disponible |
OpenAI indica que los créditos promedio anteriores también se aplican a modelos antiguos como GPT-5.2, GPT-5.2-Codex, GPT-5.1, GPT-5.1-Codex-Max, GPT-5, GPT-5-Codex y GPT-5-Codex-Mini.
Si tu cuenta ya migró a las nuevas reglas, conviene mirar primero la tabla por tokens en lugar de usar los promedios antiguos por mensaje.
Cómo afecta al uso real
Depende de tu carga de trabajo. Las tareas con mucha salida, contexto largo, muchos pasos de automatización o uso frecuente del modo rápido pueden consumir bastante más. Las ediciones ligeras, preguntas breves y explicaciones de código pequeñas pueden consumir menos.
La referencia de OpenAI es que el coste medio de Codex por desarrollador está entre 100 y 200 dólares al mes, pero el uso real puede variar mucho. La elección del modelo, el número de instancias paralelas, las funciones de automatización y el modo rápido cambian el consumo final.
Dónde ver el uso restante
Puedes revisar los límites de uso y los créditos restantes en el panel de uso dentro de la configuración de Codex. Según el plan y el rol en el espacio de trabajo, algunos usuarios también pueden comprar créditos directamente o gestionar la recarga automática.
Si estás en un espacio de trabajo de equipo o empresa y no puedes añadir créditos por tu cuenta, normalmente tendrás que contactar con el propietario o administrador del espacio.
Consejos prácticos
Para el uso diario de Codex, estos hábitos ayudan a controlar el consumo:
- Define un objetivo claro por tarea;
- Divide las tareas grandes por archivo, módulo o función;
- Evita arrastrar repetidamente registros irrelevantes, salidas antiguas y bloques grandes de contexto;
- Cuando necesites una salida larga, especifica primero el alcance y el formato;
- En revisiones frecuentes o automatizaciones largas, presta atención a los tokens de salida y al modo rápido;
- En equipos, confirma con antelación si el espacio de trabajo ya migró a la nueva tabla basada en tokens.
El cambio central de la nueva tabla es que el consumo de Codex se acerca más al coste real por tokens. Si una tarea consume más de lo esperado, no mires solo el número de mensajes: revisa entrada, entrada en caché y salida en conjunto.
Fuente: Tabla de tarifas de Codex