GitHub Copilot pasa a cobro por token en junio de 2026: el fin de la IA subvencionada

GitHub Copilot cambia las reglas del juego el 1 de junio de 2026. A partir de esa fecha, la herramienta de programación asistida de Microsoft dejará de cobrar una cuota fija mensual y facturará según los tokens consumidos, igual que las APIs de OpenAI o Anthropic. El cambio llega cuando la IA ya escribe el 75% del código nuevo en Google y el 11% en Uber, y pone en evidencia una tensión que muchas empresas han ignorado: la era de la IA subsidiada ha terminado.

De la tarifa plana al contador de tokens

Hasta ahora, Copilot Pro costaba 10 dólares al mes y permitía un uso relativamente amplio sin penalizaciones. Desde junio, ese mismo precio dará derecho a 1.000 créditos de IA, valorados a un centavo de dólar cada uno. Un token equivale aproximadamente a tres cuartos de una palabra, lo que significa que una conversación de asistencia de código moderadamente larga puede consumir cientos de créditos en minutos. Las funciones básicas, como la completación de código y las sugerencias Next Edit, permanecen gratuitas. El resto, especialmente los modelos más sofisticados y las tareas agentivas que trabajan sin supervisión constante, se cargará sobre el crédito disponible. El coste exacto depende del modelo elegido, la proporción entre tokens de entrada y salida, y el tamaño del contexto cacheado. Microsoft reconoce que hasta el 1 de junio los usuarios han podido consumir entre tres y ocho veces los tokens que su suscripción cubre de forma gratuita. Ese subsidio desaparece.

El caso Uber y la alarma del presupuesto

El CTO de Uber reveló que la empresa agotó su presupuesto anual de IA antes de que acabara el primer trimestre de 2026. Uber tiene el 11% de sus actualizaciones de código escritas principalmente por agentes Claude de Anthropic. La cifra puede parecer modesta comparada con el 75% de Google, pero el impacto económico fue suficiente para agotar el presupuesto del año en semanas. El problema no es el uso en sí, sino la falta de visibilidad sobre el coste por tarea. Cuando la IA trabaja de forma agentiva, sin supervisión constante, los tokens se acumulan de forma silenciosa. Un agente que revisa código, genera tests, corrige errores y redacta documentación puede consumir en una hora lo que un desarrollador tardaría días en producir, pero el coste en tokens puede ser igualmente elevado. Sin métricas claras de uso por desarrollador y por tipo de tarea, el ROI de la IA en desarrollo de software es imposible de justificar ante dirección financiera o ante un consejo de administración.

Una tendencia que va mucho más allá de GitHub

El movimiento de GitHub no es aislado. Anthropic y OpenAI ya habían migrado a sus clientes empresariales al modelo por token antes de que GitHub anunciara su cambio. El patrón es siempre el mismo: la empresa atrae usuarios con precios planos o gratuitos, construye dependencia operativa, y luego ajusta el modelo de facturación cuando la adopción es suficientemente profunda. Microsoft, propietario de GitHub, había estado subsidiando Copilot con ingresos de sus divisiones de software y nube. Eso ya no es sostenible cuando la demanda de capacidad de cómputo crece más rápido que los ingresos del software tradicional. Para las empresas que han integrado Copilot en sus flujos de trabajo, el cambio llega en un momento complicado: volver atrás es costoso en tiempo y adaptación, pero continuar sin medir el coste por línea de código generada puede resultar igualmente caro. La industria entra en una fase de maduración en la que la IA deja de ser una promesa con precio subvencionado y se convierte en un coste operativo que hay que gestionar con el mismo rigor que cualquier otro proveedor de infraestructura.

Qué significa esto para empresas con equipos de desarrollo

El cambio de GitHub Copilot obliga a los responsables técnicos y financieros a hacerse preguntas que antes podían aplazar. Cuántos tokens consume cada desarrollador al día. Qué tareas generan más coste. Si los modelos más caros justifican el precio en productividad real medida. Si las tareas agentivas no supervisadas están dentro del presupuesto aprobado. Empresas que han adoptado IA generativa en sus equipos de desarrollo sin estas métricas se encontrarán con facturas difíciles de defender. Las que ya tienen dashboards de uso por equipo y por tipo de tarea estarán en posición de optimizar: elegir modelos más baratos para tareas rutinarias, reservar los modelos frontier para los problemas complejos, y negociar condiciones con los proveedores desde una posición de conocimiento real. La diferencia entre unas y otras no será tecnológica ni presupuestaria. Será de gobierno interno: quién controla el gasto en IA, con qué criterio se toman las decisiones de optimización, y si los equipos de ingeniería y finanzas hablan el mismo idioma cuando se analiza el retorno de la herramienta.

Conclusión

El paso de la tarifa plana al cobro por token marca el final de la fase de adopción gratuita y el inicio de la fase de justificación económica. Hasta ahora, la pregunta que se hacían las empresas era si la IA era útil para programar. A partir del 1 de junio de 2026, la pregunta que deberán responder ante sus propios accionistas y equipos financieros es si la IA es rentable al precio real de mercado. Las que tengan datos para contestar con precisión saldrán reforzadas. Las que no, pagarán el doble: primero en la factura de tokens, y después en el tiempo que necesiten para entender por qué el gasto no cuadraba con los resultados.