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Inkling, el modelo abierto de Thinking Machines, pone sobre la mesa una pregunta útil para equipos técnicos: qué tan lejos puede llegar una IA de pesos abiertos frente a los grandes laboratorios, con más control, menor costo y opciones reales para LatAm.
GPT-5.6 llega con ajustes que pueden mover tu presupuesto y la calidad de salida en productos de IA. Aquí ves qué cambia para equipos técnicos en Latinoamérica, cómo leer el impacto en costos y qué revisar en tus flujos de trabajo.
Claude Sonnet 5 apunta a reducir el costo de ejecutar agentes de IA para equipos que quieren automatizar tareas sin disparar la inferencia. Aquí ves qué cambia, por qué importa en LatAm y cómo evaluarlo en productos reales.
Meta frena el gasto interno en tokens de IA mientras sus costos se acercan a miles de millones en 2026, una señal clara para equipos y empresas de Latinoamérica que ya sienten cómo la economía de la IA generativa choca con presupuestos reales.
La IA local ya compite en costos cuando combinas talento externo con modelos propios y control operativo. Aquí ves cómo reducir gasto, ganar soberanía técnica y decidir cuándo conviene salir de laboratorios frontera, con un enfoque útil para empresas en LatAm.