Lindy cambia Claude por DeepSeek para ahorrar millones en costes de IA
A medida que la era de los sistemas de IA agénticos comienza a consumir cantidades masivas de tokens, las startups se enfrentan a una realidad brutal: el coste de la inteligencia puede superar rápidamente los ingresos. La startup de IA Lindy ha tomado una decisión decisiva para sobrevivir a esta presión económica, abandonando por completo Claude de Anthropic en favor de DeepSeek.
El coste insostenible de los modelos de frontera
Para muchas startups de IA de alto crecimiento, el gasto de ejecutar modelos de lenguaje extensos (LLM) se ha convertido en una amenaza principal para su solvencia. Lindy, un equipo ágil de solo 25 empleados, se encontró en una situación en la que sus gastos de computación de IA superaban de hecho sus costes de personal. La CEO Flo Crivello reveló recientemente a CNBC que estos costes se habían vuelto "insostenibles", amenazando la propia supervivencia del negocio.
Para combatir esto, Lindy ejecutó un giro masivo, abandonando por completo el ecosistema de Claude. Al migrar a DeepSeek —que es alojado por una empresa con sede en EE. UU. en suelo estadounidense para mitigar las preocupaciones geopolíticas—, la startup vio cómo su curva de costes "caía en picado", lo que resultó en ahorros de millones de dólares.
El auge de la eficiencia entre precio y rendimiento
El movimiento de Lindy refleja un cambio más amplio en la industria hacia la optimización de la relación "precio-rendimiento" en lugar de la pura capacidad del modelo. Si bien los modelos de frontera como Claude y GPT-4 representan el estándar de oro para el razonamiento, vienen con un precio premium que es difícil de mantener para las startups en fase de escalado.
Los expertos de la industria están empezando a validar esta transición. Un análisis reciente del CTO de Snowflake señaló que, si bien ciertos modelos chinos, como GLM-5.2, pueden no superar estrictamente a Claude en cada benchmark, son altamente competitivos y a menudo ganan en la relación precio-rendimiento para tareas específicas. A medida que las empresas avanzan hacia flujos de trabajo agénticos —donde los agentes de IA realizan tareas de múltiples pasos de forma autónoma—, el enorme volumen de tokens requeridos convierte a los modelos de alto coste en un lastre en lugar de un activo.
Implicaciones para el panorama de la IA y Anthropic
Este desarrollo sirve como una advertencia para los proveedores de modelos como Anthropic. Como ha reconocido Sam Altman de OpenAI, la transición hacia sistemas agénticos está convirtiendo los costes de la IA en un "problema enorme" para las empresas. Si los proveedores de modelos de frontera no abordan sus estructuras de precios, corren el riesgo de perder una cuota de mercado significativa frente a alternativas más eficientes, especializadas o asequibles.
Crivello señaló que la decisión de utilizar DeepSeek no es necesariamente permanente; afirmó que volvería a Anthropic si la empresa redujera significativamente sus precios. Por ahora, la prioridad para Lindy y startups similares es la supervivencia operativa en un mercado donde el coste de la inteligencia se está convirtiendo en un pilar central de la estrategia empresarial.
Conclusiones clave
- Migración impulsada por costes: Las startups de IA como Lindy están pasando de modelos premium como Claude a alternativas más asequibles como DeepSeek para evitar que los costes de computación superen los gastos de personal.
- La crisis de tokens agénticos: El auge de los sistemas de IA agénticos, que requieren un consumo masivo de tokens, está impulsando un aumento en la demanda de una alta eficiencia en la relación precio-rendimiento.
- Presión de mercado sobre los proveedores: Las empresas de modelos de frontera se enfrentan a una presión creciente para bajar los precios, ya que los desarrolladores priorizan una economía unitaria sostenible por encima del rendimiento máximo absoluto.