Fable 5 es solo el 6% de los tokens que las empresas compran a Anthropic, según el índice de Ramp

El modelo más capaz del mercado apenas se usa. El índice de IA de Ramp de agosto, que mide el gasto real de decenas de miles de empresas estadounidenses a través de sus tarjetas corporativas, sitúa a Fable 5 en el 6% de los tokens que esas empresas compran a Anthropic y en el 11,4% del dinero que le pagan. Cuesta unos 10 dólares por millón de tokens, alrededor del doble que GPT-5.6 Sol.

Puntos clave

Fable 5: 6% de los tokens comprados a Anthropic, 11,4% del gasto en Anthropic.
El modelo genera aproximadamente el 75% del gasto atribuido a modelo que genera GPT-5.6 Sol, siendo el doble de caro por token.
Adopción entre empresas de EEUU: Anthropic 43,5% (sube 1,1 puntos en el mes), OpenAI 39,7% (sube 0,23), xAI 4% (sube 0,94).
Gasto por empleado: 7.400 dólares de mediana en el 1% que más gasta, 650 en el top 10%, 11,95 en la empresa mediana.

El techo no es de capacidad, es de precio

Fable 5 se presentó en junio con expectación real. Es el modelo que tumbó una conjetura matemática abierta desde 1939 y el que obligó a Anthropic a reescribir su filtro de biología. Dos meses después, las empresas han votado con la tarjeta y el resultado es tibio.

La brecha entre el 6% de tokens y el 11,4% de gasto dice exactamente lo que parece: se usa poco y sale caro cuando se usa. Casi el doble de peso en euros que en volumen. Eso es lo que pasa cuando un modelo se reserva para tareas puntuales en vez de meterlo en el flujo diario.

En el lado de OpenAI el patrón se invierte. GPT-5.6 Sol es el 25% de los tokens y el 23% del gasto, casi la misma proporción. Un modelo que se usa para todo y cuyo precio no distorsiona el presupuesto.

Lo que esto confirma sobre el coste por tarea

Esta mañana publicábamos que OpenAI y Anthropic están empujando el coste por tarea como métrica: 1,04 dólares por tarea con GPT-5.6 Sol frente a 2,75 con Fable 5. Los datos de Ramp son la otra cara de esa moneda. No es que los laboratorios hayan decidido cambiar de métrica por gusto. Es que el comprador ya estaba midiendo así.

Cuando Anthropic lanzó Claude Opus 5 igualando a Fable 5 en código a mitad de precio, estaba respondiendo a este dato antes de que existiera el informe. Y cuando Google acaba de sacar Gemini 3.7 Flash a 0,75 dólares por millón, está atacando el mismo hueco.

De dónde salen estos datos

Conviene saber qué mide Ramp antes de usar sus cifras en una reunión. La empresa emite tarjetas corporativas y gestiona gasto para decenas de miles de compañías estadounidenses, así que su índice no es una encuesta de intención: es lo que esas empresas pagaron de verdad, con cargo real.

Eso le da una ventaja grande sobre los informes de adopción basados en preguntar. Nadie exagera en una tarjeta de crédito. Y tiene dos límites que hay que respetar: solo ve empresas de Estados Unidos, y solo ve lo que se paga con las tarjetas que gestiona. El gasto grande negociado por contrato directo con un laboratorio se le escapa en parte.

Con esa salvedad, la foto sigue siendo la mejor disponible sobre gasto empresarial en IA, y por eso los propios laboratorios la citan.

La distancia entre el que más gasta y el resto

El dato que más habla de la realidad del mercado español no es el reparto entre modelos, es la dispersión. La empresa mediana gasta 11,95 dólares por empleado. El top 10% gasta 650. El 1% que más gasta, 7.400 de mediana.

Son tres órdenes de magnitud entre la mediana y la cabeza. La conversación pública va de qué modelo es más listo. La conversación real dentro de la mayoría de empresas todavía va de si se paga alguna licencia.

En adopción, Anthropic supera a OpenAI por casi cuatro puntos entre empresas estadounidenses, 43,5% frente a 39,7%. Pero el crecimiento mensual cuenta otra historia: Anthropic sube 1,1 puntos, OpenAI 0,23, y xAI, partiendo del 4%, sube 0,94. En términos relativos, el que más rápido crece es el que menos base tiene.

Las plataformas de servido de modelos (Fireworks, Together y compañía) aparecen en el 6,1% de las empresas que usan IA. Es poco, pero es la puerta por la que entran los modelos abiertos, y esa puerta se está ensanchando: AT&T dice que ya mueve el 25% de su uso de IA con pesos abiertos.

Lo que estos datos le dicen a los laboratorios

Hay una consecuencia estratégica en el 6% de Fable 5 que va más allá de un trimestre flojo. Si el modelo mejor del mercado no consigue tracción a diez dólares por millón, la vía de monetizar la frontera vendiendo tokens caros a empresas está tocada.

Quedan dos salidas y las dos se están viendo. Una es bajar el precio del tope de gama, que es lo que hizo Anthropic sacando Claude Opus 5 al nivel de Fable 5 por la mitad. La otra es empaquetar el modelo caro dentro de un producto con suscripción, donde el usuario no ve el precio por token y el laboratorio absorbe la varianza.

El movimiento de Anthropic hacia una salida a bolsa valorada en 2 billones, con márgenes brutos cerca del 40% y un objetivo declarado del 77%, se lee mejor con estos datos delante. Y también se entiende por qué está negociando comprar Decart por 6.000 millones para abaratar la inferencia: si no puedes subir el precio, tienes que bajar el coste.

Por qué importa

Si estás decidiendo qué modelo pones por defecto en tu empresa, este informe da la respuesta que llevo dando desde hace meses: el modelo más listo se reserva, no se pone de base. La factura la marca el volumen, y el volumen lo genera el trabajo repetitivo.

El reparto sensato es el mismo que aplico en Barner y en Digital Brain. Un modelo barato y rápido para la carga diaria (clasificar, extraer, redactar borradores), y el caro solo donde el error sale más caro que el token: código de producción, análisis con dinero detrás, decisiones que nadie va a revisar.

Y una advertencia sobre el dato de los 11,95 dólares por empleado. Si tu empresa está ahí, el problema no es de presupuesto, es de que nadie ha construido nada todavía. Pasar de 12 a 650 no cuesta 638 dólares, cuesta encontrar los tres procesos donde la IA ahorra horas de verdad. El gasto es la consecuencia, no la palanca.

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