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¿Hemos llegado a un punto donde la tarificación por créditos resulta más económica que la tarificación por tokens? En octubre de 2025 Augment Code cambió de un modelo basado en mensajes a uno basado en créditos mensuales que caducan al final del mes. El problema es que estos créditos son opacos: no queda claro cuántas tareas cubren ni cómo se traducen a uso real de tokens. Esto puede ser positivo si obtienes más que con token-based pricing o negativo si obtienes menos. Para aclararlo realizamos una prueba práctica comparando Augment Code con Kilo Code y su tarificación por tokens.
Metodología del experimento: Creamos un proyecto con Node.js, TypeScript y Express que expone una API simple de gestión de tareas y ejecutamos las mismas cuatro tareas de desarrollo en ambas plataformas. Modelos usados: en Augment Code probamos siempre con Claude Sonnet 4.5, su recomendación para código. En Kilo Code probamos con Claude Sonnet 4.5 para comparación directa y con GLM 4.6 para mostrar ahorros con modelos de presupuesto. Registramos consumo de créditos y tokens y costes usando exactamente los mismos prompts.
Tarea 1 Añadir middleware de validación. Prompt: agregar validación para el endpoint de creación de tarea con title obligatorio entre 1 y 200 caracteres y description opcional menor a 1000 caracteres, devolver 400 con mensajes de error específicos. Resultados: en Augment Code consumió 519 créditos que equivalen a 0.26 con la tarifa de 20 por 40 000 créditos. En Kilo Code con Claude Sonnet 4.5 costó 0.16 y con GLM 4.6 solo 0.03.
Tarea 2 Refactor a patrón Repository. Prompt: extraer el almacenamiento por archivos a una capa de acceso a datos creando TaskRepository con getAll, getById, create, update, delete y actualizar rutas para usar el repositorio. Resultados: 1 218 créditos en Augment Code (0.61). Kilo Code con Claude Sonnet 4.5 costó 0.16 y con GLM 4.6 0.09.
Tarea 3 Añadir prioridad y fecha de vencimiento. Prompt: añadir campos priority y dueDate, actualizar interfaz Task, crear endpoints de filtrado GET /api/tasks?priority=high y GET /api/tasks/overdue y mantener types de TypeScript. Resultados: 1 248 créditos en Augment Code (0.62). En Kilo Code fue 0.43 con Claude Sonnet 4.5 y 0.20 con GLM 4.6.
Tarea 4 Tests y documentación. Prompt: escribir tests Jest para TaskRepository cubriendo CRUD y errores, mock del sistema de archivos, JSDoc para métodos públicos y README con ejemplos de requests/responses. Resultados: 1 337 créditos en Augment Code (0.67). En Kilo Code costó 0.56 con Claude Sonnet 4.5 y GLM 4.6 requirió más iteraciones y costó 0.52.
Resumen de consumo: las cuatro tareas consumieron 4 322 créditos en total, lo que equivale aproximadamente a 2.16 con la tarifa de 20 por 40 000 créditos. Usando Claude Sonnet 4.5 en Kilo Code el coste total fue 1.31 y con GLM 4.6 fue 0.84. Es decir, el sistema de créditos de Augment consumió significativamente más en este caso práctico.
Implicaciones prácticas: los 4 322 créditos representan más del 10 por ciento del paquete mensual de 40 000 créditos. Extrapolando a una jornada laboral completa de 8 horas con iteraciones habituales, estimamos un consumo diario de 13 000 a 17 000 créditos, lo que dejaría el plan de 20 útil apenas 1 o 2 días. Augment afirma que usuarios de Completions y Next Edit caben en 20 al mes y que usuarios diarios de agentes suelen estar entre 60 y 200 al mes. Nuestra prueba sugiere una realidad distinta: costes reales por trabajo diario que podrían situarse entre 300 y 600 al mes para flujos de desarrollo continuos.
Limitaciones de modelo y optimización: Augment Code limita a cuatro modelos, todos premium, y no permite ajustar el nivel de razonamiento en modelos de razonamiento. Eso impide optimizar costes usando modelos económicos para tareas sencillas y modelos de alto rendimiento para problemas complejos. En Kilo Code puedes seleccionar libremente modelos y ajustar razonamiento alto, medio o bajo según la complejidad, lo que ahorra coste y mejora rendimiento cuando corresponde.
Visibilidad de costes y experiencia de usuario: Augment Code no ofrece coste por prompt ni desglose en tiempo real, solo estadísticas agregadas, lo que dificulta optimizar el flujo. Kilo Code muestra el coste en ejecución, desglose por mensaje, barras de progreso de razonamiento y conteo exacto de tokens, permitiendo decisiones en tiempo real sobre cuándo condensar contexto o iniciar una nueva sesión para ahorrar costes y mejorar respuestas.
Créditos frente a tokens: el sistema de créditos introduce límites que afectan a desarrolladores. Los créditos caducan mensualmente sin rollover, se compran por adelantado sin saber necesidades exactas, ocultan costes reales durante la tarea y aíslan precios impidiendo comparaciones entre herramientas. Un enfoque token-based con BYOK permite pagar solo por uso real, ver costes en dinero, cambiar modelos por tarea, probar modelos experimentales y mantener la libertad de proveedor, algo clave para estrategias de IA en empresas.
Contexto sectorial: otras herramientas también están migrando a sistemas de créditos con fórmulas propietarias que hacen difícil comparar precios entre proveedores y pueden empujar a consumo ineficiente por la mentalidad de usar lo asignado antes de que caduque. Las soluciones open source y plataformas que permiten BYOK preservan transparencia y control, dos aspectos críticos para empresas que necesitan equilibrar gasto y rendimiento en proyectos de software a escala.
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