Precios y costes de API de LibreChat: cuánto cuesta el software y cuánto cuestan los tokens

LibreChat no cuesta nada. Es software con licencia MIT, sin planes, plazas ni página de precios — librechat.ai/pricing devolvió HTTP 404 cuando se comprobó esta página el 19 de septiembre de 2026. Lo que debe presupuestar un operador son tres cosas independientes: un lugar donde ejecutarlo, los tokens de la API del modelo que envía y los servicios auxiliares opcionales. Lo que decide la factura son los tokens; y la trampa es que la cifra en dólares que muestra LibreChat se calcula a partir de una tabla que incluye, no de lo que realmente cobró tu proveedor.

Tres cosas se confunden con un precio de LibreChat. La primera es Code Interpreter API, un servicio independiente que el equipo vendía anteriormente, cuya tienda muestra ahora "Subscriptions Currently Unavailable" y no publica ninguna cifra. La segunda es el alojamiento gestionado vendido por terceros, que corresponde a la tarifa de alojamiento de ese proveedor. La tercera es un proyecto completamente distinto: libre-chat en PyPI, un chatbot de Python abandonado de Vincent Emonet cuya última versión, 0.0.6, se subió el 9 de enero de 2024; su documentación no sirve para configurar este proyecto. Los sitios de directorios que presentan LibreChat con niveles de planes o un formulario de solicitud de presupuesto describen un plan que el proyecto no vende.

¿Ya está ejecutando una instancia? Vaya a la configuración del gateway y comprobación de facturación, o use la guía específica de configuración de LibreChat.

Precios de LibreChat, línea por línea

Una corrección que debes hacer antes de planificar basándote en el proyecto. LibreChat fue adquirido por ClickHouse, anunciado el 4 de noviembre de 2025; la publicación se compromete a mantener la licencia MIT y afirma que las implementaciones existentes no se ven afectadas. El repositorio no ha cambiado y sigue activo — no está archivado, tiene licencia MIT y recibió su último push el 21 de septiembre de 2026, según la API de GitHub. Las licencias sí difieren en la pila, algo importante si redistribuyes: la aplicación y la API RAG tienen licencia MIT, el servicio code-interpreter tiene licencia Apache-2.0 y el Admin Panel tiene licencia AGPL-3.0. Hay que resolver por tu cuenta una incoherencia si la licencia es determinante: tanto el archivo LICENSE como la página About indican MIT, mientras que package.json en main declara ISC. No coinciden; el archivo LICENSE es el documento que rige. Esta página tampoco pudo establecer si ClickHouse vende actualmente algún producto de pago de LibreChat.

La fijación de versiones tiene una particularidad que conviene conocer. Todos los objetos de lanzamiento de GitHub de este repositorio están marcados como versiones preliminares, por lo que el endpoint "latest release" no devuelve nada. La etiqueta más reciente es v0.8.8-rc3 del 15 de septiembre de 2026; la etiqueta más reciente que no es rc es v0.8.7 del 24 de junio de 2026.

El coste que te muestra LibreChat no es el coste que pagaste

Esta es la parte que una página de precios no puede explicarte, y es la razón por la que un usuario de gateway puede terminar con un libro mayor que no guarda relación con su saldo. LibreChat mantiene su propia moneda interna: la documentación sobre el uso de tokens fija 1,000,000 de créditos en un dólar estadounidense. A menos que sobrescribas la tarifa manualmente, cada solicitud se convierte en créditos usando una tarifa que LibreChat busca por su cuenta.

Esa búsqueda es una coincidencia de subcadena. El comentario en packages/api/src/utils/tokens.ts expone la regla claramente: el comparador toma la clave más larga de la tabla de precios que está contenida en el nombre del modelo. Y la tabla de packages/data-schemas/src/methods/tx.ts contiene las tarifas de lista de los proveedores. Al combinar ambas cosas, el id de un modelo de gateway se valora según la clave más corta que resulte ser una subcadena del mismo.

La columna izquierda es el catálogo de Kunavo activo; la columna derecha son las constantes propias de LibreChat, leídas de main el 19 de septiembre de 2026. Tres casos. claude-sonnet-5 coincide consigo mismo y ambos lados concuerdan, por lo que nada parece incorrecto — precisamente por eso es fácil pasarlo por alto. claude-sonnet-4-6 también coincide consigo mismo, pero a la tarifa de lista del proveedor en lugar de la tarifa del catálogo que se te cobra. Y gpt-5-6-terra no tiene ninguna entrada propia: la clave de tabla más larga que contiene es gpt-5, por lo que el libro mayor lo factura como ese modelo.

Cuando no coincide nada, el código fuente devuelve un valor alternativo fijo de 6 créditos por token, aplicado por igual a la entrada y a la salida — $6 por millón de tokens en ambas direcciones, muy por encima de la tarifa de entrada de cualquier modelo de la tabla anterior. En cualquier caso, la solución es la misma: declara un bloque tokenConfig bajo tu endpoint personalizado. El código comprueba esa sobrescritura antes de consultar su propia tabla, y su comentario lo confirma. Las tarifas se introducen como USD por millón de tokens, y prompt, completion y context son obligatorios para cada modelo.

Dos valores predeterminados relacionados de la documentación de saldos: los límites de gasto están desactivados hasta que establezcas balance.enabled, y cuando los activas un usuario nuevo comienza con 20,000 créditos — dos centavos de dólar según la conversión propia de LibreChat. La recarga automática también está desactivada, con un valor predeterminado de 10,000 créditos cada 30 días. Otros dos valores de las páginas adyacentes de la misma referencia de configuración: las cifras de coste permanecen ocultas para los usuarios hasta que se activa interface.contextCost, que tiene false como valor predeterminado, y la página de transacciones indica que activar los saldos habilita el registro de transacciones independientemente del valor de transactions.enabled.

Mejor API para LibreChat: qué ruta gana en cada caso

Tarifas de proveedores comprobadas el 19 de septiembre de 2026 para establecer el presupuesto: Anthropic indica Claude Sonnet 5 a $2 de entrada y $10 de salida por millón de tokens, con la nota de que la tarifa de $2/$10 ahora es estándar y no se producirá un aumento programado; OpenAI indica gpt-5 a $1.25/$10 y gpt-5-nano a $0.05/$0.40 en las columnas de contexto corto de su tabla estándar; Google indica Gemini 3.8 Flash de pago a $0.75 de entrada y $3.75 de salida hasta el 31 de diciembre de 2026, aumentando a $1.50/$7.50 después de esa fecha, con un nivel gratuito real por encima. Los precios de suscripción de Claude proceden de la misma comprobación. Los precios de suscripción de ChatGPT se omiten deliberadamente: openai.com devolvió 403 a todas las solicitudes automatizadas en la fecha de comprobación, y una cifra no verificada no pertenece a un presupuesto.

API más barata para LibreChat

Entre las API alojadas, la opción indicada más barata no es un gateway ni un descuento. Es el nivel gratuito de Google Gemini Developer API, que no cobra por la entrada, la salida ni la caché de contexto en Gemini 3.8 Flash — con una salvedad indicada en la misma página: los datos del nivel gratuito se utilizan para mejorar los productos de Google, mientras que el nivel de pago indica que no. La fundamentación con Google Search se mide por separado, con 5,000 solicitudes gratuitas al mes compartidas entre los modelos Gemini 3.x y $14 por cada 1,000 posteriores. Para una instancia personal de LibreChat en la que el coste debe ser cero y el contenido no es sensible, esa es la respuesta honesta. Lo único que la supera es un modelo local, que no tiene ningún coste por solicitud y te cobra, en cambio, el hardware.

A partir de ahí, el precio indicado más bajo y el coste menor para terminar la tarea son afirmaciones diferentes, y esta página no te prometerá el precio mínimo absoluto. Un modelo pequeño que necesita tres intentos para hacer un resumen cuesta más que uno de gama media que necesita una sola pasada, y en LibreChat la diferencia aparece dos veces: una en el reintento y otra en el historial de conversación que ese reintento deja para reenviarlo en cada turno posterior. Tres hábitos influyen más en la factura que comparar tarifas. Fija un titleModel barato para que los títulos nunca utilicen un modelo insignia. Mantén corta la lista de modelos predeterminada para que nadie elija el caro por curiosidad. Y declara tokenConfig, para que las cifras que optimizas sean las tuyas y no la tabla integrada de LibreChat. Este mismo razonamiento, con más profundidad, aparece en optimización de costes de IA.

Un presupuesto mensual calculado para una instancia de LibreChat

Estas son cálculos ilustrativos de tokens, no costes medidos ni un límite máximo de facturación. No existe ninguna cifra publicada sobre cuánto consume un usuario de LibreChat al mes, por lo que el esquema siguiente es una suposición que debes sustituir por tu propio volumen de transcripciones. Supón que un usuario activo envía 120 turnos al mes, cada uno con 8,000 tokens de entrada de historial acumulado y devuelve 700 tokens de salida — 960k tokens de entrada y 84k tokens de salida. Las tarifas son precios activos del catálogo de Kunavo.

Los títulos de las conversaciones son una partida independiente que la mayoría de los presupuestos olvida. Con titleConvo activado, LibreChat realiza su propia solicitud para generar cada título, y titleModel determina qué modelo responde. Supón 40 conversaciones nuevas por usuario al mes, con 1,200 tokens de entrada y 30 de salida cada una: para 50 usuarios eso equivale a $3.78 en Claude Sonnet 5 frente a $1.89 en Claude Haiku 4.5. Fijar un modelo barato para los títulos requiere una sola línea de YAML.

Y la diferencia contable de la sección anterior, en las mismas unidades. Supón que ese mes se ejecuta con GPT-5.6 Terra, cuyo coste estimado en el catálogo es de $1.02 por usuario. Sin un bloque tokenConfig, LibreChat hace coincidir el id con su entrada gpt-5 y carga en el saldo interno $2.04 en su lugar. Si el id no hubiera coincidido con nada, la tarifa alternativa cargaría $6.26 por los mismos 1.044 millones de tokens. Los saldos configurados a partir de un libro mayor no configurado dejan a las personas sin acceso mucho antes de que hayan gastado lo que crees.

El importe del catálogo de Kunavo es un mínimo de facturación, no un límite máximo: cuando el upstream comunica su cargo, la factura es el mayor entre el coste del catálogo y el coste del upstream multiplicado por el margen aplicable. Los cargos de caché y los servicios auxiliares indicados abajo quedan fuera de este ejemplo. La recarga mínima es de $10 en crédito prepago, que financia un saldo en lugar de comprar un plan; consulta los detalles de facturación.

Mejor modelo para LibreChat: elígelo según aquello a lo que deba acceder el endpoint

No existe una respuesta oficial a esto, y cualquier página que te dé una clasificación está expresando una opinión. Lo que LibreChat sí publica es una lista de restricciones. Su matriz de compatibilidad, revisada por última vez el 18 de junio de 2026, indica que un endpoint personalizado compatible con OpenAI admite streaming, búsqueda web, intérprete de código, artefactos, búsqueda de archivos, OCR y memoria; mientras que las herramientas, las llamadas a funciones y la visión dependen del modelo, y la generación de imágenes y MCP solo son accesibles a través del endpoint Agents, en lugar de una conversación de chat normal.

Eso convierte la elección del modelo en tres preguntas concretas. Si las personas ejecutarán Agents o herramientas MCP, el modelo debe llamar a las herramientas de forma fiable, por lo que el nivel más barato no es automáticamente utilizable. Si pegarán capturas de pantalla o archivos PDF, necesita visión. Si no se aplica ninguna de las dos condiciones —una instancia utilizada principalmente para redactar y responder preguntas—, un modelo de nivel intermedio hace el trabajo y el modelo insignia es opcional. Nuestra propia recomendación, mostrando el razonamiento en lugar de afirmar un veredicto: coloca un modelo potente y uno barato en models.default, fija el barato como titleModel y permite que las personas cambien entre ellos. Un selector con dos opciones sensatas supera a una clasificación que envejece mal.

Lo que nunca pasa por tu endpoint de modelo

Cuatro funciones de LibreChat parecen funciones del modelo y se facturan en otro lugar completamente distinto. Presupuestarlas como parte del gasto de tu API de modelo sobreestima lo que cobrará el endpoint y subestima el total.

La cuestión de los embeddings necesita una aclaración: Kunavo no ofrece un modelo de embeddings, por lo que el paso de chat con archivos de LibreChat se ejecuta contra un proveedor externo o localmente, incluso cuando Kunavo gestiona tu tráfico de chat. Que alguna otra pasarela ofrezca embeddings es una cuestión que debe resolverse en el propio catálogo de esa pasarela. Si quieres que no tenga ningún coste, la página de configuración de la API de RAG indica explícitamente que la imagen de Docker predeterminada es la compilación lite y solo admite embeddings remotos; los embeddings locales requieren sustituir la imagen en el archivo compose por la compilación completa. La búsqueda web también tiene una opción gratuita, ya que Keenable funciona sin clave tanto para buscar como para obtener páginas. Esta página no comprobó los precios propios de ninguno de esos proveedores, por lo que aquí no se cita ninguno.

Conectar una pasarela, con los precios declarados

Todo lo siguiente sigue el esquema de endpoint personalizado, comprobado el 19 de septiembre de 2026. name, apiKey, baseURL y models son obligatorios, y el nombre del endpoint debe ser único y no debe reutilizar uno integrado, como openAI o anthropic.

# librechat.yaml — a gateway as a custom endpoint, with prices declared.
# Schema version on main is 1.3.16; published examples still show older values.
version: 1.3.16

endpoints:
  custom:
    # The name must be unique and must not reuse a built-in endpoint name.
    - name: "Kunavo"
      apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"
      # LibreChat appends /chat/completions to this unless directEndpoint: true
      baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-5", "gpt-5-6-terra", "claude-haiku-4-5"]
        fetch: true                        # populate the picker from GET /models
      titleConvo: true
      titleModel: "claude-haiku-4-5"          # titles do not need a flagship

      # Without this block LibreChat prices your traffic from its own table.
      # prompt/completion are USD per MILLION tokens; context is that model's
      # own window. All three are required for every model you list here.
      tokenConfig:
        claude-sonnet-5:
          prompt: 1.4
          completion: 7
          context: 1000000
        gpt-5-6-terra:
          prompt: 0.7
          completion: 4.2
          context: 1050000

Tres aspectos que suelen sorprender. Primero, LibreChat añade /chat/completions a tu URL base de forma predeterminada, así que establece directEndpoint: true solo si tu URL base ya es el endpoint completo de completions. Segundo, OPENAI_REVERSE_PROXY —que los tutoriales antiguos todavía recomiendan para una pasarela— aparece como obsoleto en la referencia de variables de entorno, que dirige a un endpoint personalizado. Tercero, un endpoint personalizado puede usar el protocolo nativo Anthropic Messages en lugar de chat completions mediante provider: 'anthropic', actualmente el único valor admitido; ese campo está presente en el esquema de configuración en la etiqueta v0.8.7 y ausente en v0.8.6, así que considéralo propio de v0.8.7 y posteriores. Con él, enumera explícitamente los modelos en models.default, porque en esa ruta no se utiliza la obtención de modelos al estilo de OpenAI.

El nombre de un endpoint personalizado también puede utilizarse en endpoints.agents.allowedProviders, según la configuración de Agents, por lo que los modelos respaldados por una pasarela pueden usarse con LibreChat Agents en lugar de limitarse al chat básico.

Guarde la lista de comprobación para la migración del gateway antes de cambiar su configuración operativa.

Configuración

Kunavo publica un endpoint compatible con OpenAI y una serie de guías de configuración de clientes, y el YAML anterior sigue el esquema documentado por LibreChat. Es una referencia de configuración, no una prueba de compatibilidad: aquí no se ha probado LibreChat en tiempo de ejecución contra el endpoint de Kunavo, y todo lo de esta página se leyó en el código fuente y la documentación de LibreChat, no en una instancia en ejecución. Mantén disponible una ruta funcional mientras lo pruebas, envía una conversación acotada y después compara lo que registró tu cuenta con lo que indica el propio registro de LibreChat; la diferencia entre esas dos cifras es precisamente el objetivo del bloque tokenConfig.

Empieza por la guía de la API compatible con OpenAI y el índice de integraciones de clientes, y crea una cuenta de Kunavo cuando estés listo para financiar una clave. Si todavía estás eligiendo una interfaz, LibreChat frente a Open WebUI compara la fricción de configuración de ambas; mejor pasarela de LLM aborda la cuestión del enrutamiento por separado.

Preguntas frecuentes

Comprobado el 19 de septiembre y vuelto a comprobar el 21 de septiembre de 2026: la API de GitHub de LibreChat y los dos repositorios satélite de LibreChat-AI, el 404 en librechat.ai/pricing, el aviso de la tienda de Code Interpreter, la publicación sobre la adquisición de ClickHouse, las páginas de documentación sobre endpoints personalizados, uso de tokens, saldo y compatibilidad, y la tabla de precios y el esquema de configuración del repositorio en main, v0.8.6 y v0.8.7. Anthropic, OpenAI y Google muestran los precios leídos de sus propias páginas de precios en esas fechas. Las tarifas de tokens de Kunavo proceden del catálogo activo. No se pudieron verificar los precios de suscripción de ChatGPT ni ningún precio histórico de la API de Code Interpreter, por lo que no se indican. Cada ejemplo en dólares aquí es aritmética ilustrativa de tokens, no una factura medida.