Lo que de verdad venden las APIs de IA baratas. 142 anuncios que bloqueamos.

Antes de que la capacidad de cualquier vendedor atienda a un cliente de Zurelay, la probamos. Entre el 30 de septiembre y el 13 de octubre de 2026, esas pruebas descubrieron modelos más antiguos con nombres más nuevos, cuentas de agentes de código, recuentos de tokens inflados e imágenes de menor tamaño. El 5 de octubre bloqueamos 142 anuncios de plano. Esto es lo que eran, y cinco comprobaciones que puedes ejecutar en cualquier API de IA.

Publicado el · Investigación de Zurelay

anuncios bloqueados en un día tras fallar nuestras pruebas
142
anuncios bloqueados en un día tras fallar nuestras pruebas
tokens de prompt contados por vendedores que inflan
9–11.7×
tokens de prompt contados por vendedores que inflan
tokens ocultos añadidos a cada solicitud en GPT servido por Codex
~4,400
tokens ocultos añadidos a cada solicitud en GPT servido por Codex
para que los anuncios limpios cambien a otro backend
1 noche
para que los anuncios limpios cambien a otro backend

Lo que encontramos

Seis formas en que un anuncio no es lo que dice. Todas de pruebas reales.

Probamos primero los anuncios más baratos, modelo por modelo, en un gran mercado de capacidad revendida y en algunos revendedores. Estos son los patrones, junto con lo que vimos.

  1. 01

    Un modelo más antiguo o más barato bajo un nombre más nuevo

    El fake más común es el más difícil de detectar en una demo: un modelo real, solo que no es el que dice la etiqueta. Responde con fluidez y se identifica con el nombre que ponga el anuncio. Lo que lo delata es lo que sabe y cómo está construido.

    • Una ruta “Claude Opus 5.5” en un revendedor respondió nuestras preguntas de conocimiento fechado exactamente igual que Claude Opus 4.7. Su conocimiento se detenía a mediados de 2025.
    • Los anuncios de “Grok 4.7” conocían 6 de 18 datos recientes que conoce el modelo real: un Grok más antiguo.
    • 3 de 21 anuncios del mercado abierto que vendían GPT-6 Astra respondieron como GPT-6 Luna, el modelo mucho más barato de OpenAI. Lo decía el propio campo de modelo de la respuesta.
    • Tres anuncios de “Gemini 3.1 Pro” se presentaron como Gemini 3.8 Flash y funcionaban a la velocidad de Flash.
    • Todos los anuncios de HY4 más baratos que los genuinos fallaron. La mayoría eran una variante renombrada, con recuentos de tokens distintos y otra respuesta a “¿quién eres?”.
  2. 02

    Cuentas de agentes de programación vendidas como API

    Algunos vendedores pasan las solicitudes por una suscripción a un agente de programación como Claude Code, Kiro o Codex. El modelo es real, pero llega con las propias instrucciones del producto.

    • En los anuncios de GPT respaldados por Codex, cada solicitud arrastra unas 4,400 tokens de instrucciones ocultas que se facturan como tu entrada.
    • Con la persona de un cliente (“Eres Ava, la asistente de…”), estas rutas descartan la persona y responden “soy Claude Code” o “soy Codex” al usuario final.
    • Muchos anuncios de GPT parecen limpios hasta que la solicitud se envía en streaming, y entonces cambian a una cuenta de Codex. Cualquier prueba que no use streaming no lo detecta.
    • Los anuncios respaldados por Kiro reportaban recuentos de prompt imposibles, algunos de tan solo 1 token, y se equivocaban en aritmética de respuesta exacta.
  3. 03

    Recuentos de tokens que no cuadran

    Pagas por los tokens que reporta la API. Algunos vendedores reportan más de los que usaron, y solo en respuestas largas, así que las pruebas cortas salen perfectas.

    • Varios anuncios de Claude contaron el prompt entre 9 y 11.7 veces cuando la respuesta se alargaba.
    • Esos mismos anuncios afirmaban velocidades de salida de 1,000 a 6,000 tokens por segundo. Ningún modelo frontera real genera a esa velocidad.
  4. 04

    Imágenes que no tienen el tamaño que pagaste

    Los modelos de imagen se cobran por resolución, y las dimensiones son fáciles de falsear porque casi nadie las mide.

    • Varios anuncios de “Nano Banana” devolvían 1408 × 768 fuera cual fuera el tamaño pedido: la salida de un modelo más barato. Uno incluía una garantía de autenticidad de $1,000.
    • Casi todos los anuncios de “GPT Image” se quedan en torno a 1.5 megapíxeles. Pides 4K y recibes 1672 × 941.
    • Algunos anuncios “soportan 4K” porque solo escalan las solicitudes 4K. Una solicitud de 2048 × 1152 sigue llegando por debajo del tamaño.
  5. 05

    Errores facturados como respuestas

    Algunos vendedores devuelven su propia página de error con un estado de éxito, así que llega como la respuesta del modelo y se factura como tal: “AI provider temporarily unavailable” a precio completo.

  6. 06

    Limpio hoy, distinto mañana

    Un anuncio que supera todas las pruebas puede cambiar lo que se ejecuta detrás en cualquier momento. Rutas que estaban limpias el 30 de septiembre servían a través de una cuenta de agente de código a la mañana siguiente, incluidos todos los anuncios de Claude Opus 4.8 que habíamos aprobado. Una sola ronda de pruebas en el lanzamiento no basta.

Comprueba el tuyo

Cinco comprobaciones para cualquier API de IA. Diez minutos, unos céntimos.

Ninguna requiere herramientas especiales: una clave de API, unas cuantas peticiones y los números de uso que ya trae cada respuesta.

  1. 1

    Cuenta los tokens de “hi”

    Envía “hi” sin system prompt y lee usage.prompt_tokens. Los modelos genuinos reportan unos 10. Cientos o miles significan instrucciones ocultas que pagas en cada llamada, y un recuento que no crece cuando crece tu prompt está inventado.

  2. 2

    Pregunta qué debería saber

    Pregunta por algunos acontecimientos de los meses anteriores al lanzamiento del modelo, con respuestas que puedas verificar. No preguntes por su fecha de corte de conocimiento: los modelos la informan mal. Un modelo más antiguo sabe menos, y se nota.

  3. 3

    Lee el campo model

    La respuesta indica el modelo que respondió. El nombre de un hermano más barato ahí es la sustitución más evidente que hay, y algunos vendedores ni se molestan en ocultarla.

  4. 4

    Cronometra una respuesta larga

    Pide una respuesta larga, envíala en streaming y divide los tokens de salida entre los segundos que tardó. Miles de tokens por segundo, o un recuento de prompt muy superior al que enviaste, significa que el uso está inflado.

  5. 5

    Mide tus imágenes

    Abre una imagen generada y comprueba su tamaño en píxeles frente al que pediste, en más de un tamaño. Un tamaño fijo sea cual sea el que pidas es un modelo más barato.

Cómo probamos

Cada ruta, cada día. Antes y después.

Antes de que una ruta atienda peticiones, tiene que superar comprobaciones de identidad con distintos system prompts y personajes, preguntas de conocimiento con fecha y respuesta conocida, problemas con una única respuesta exacta, llamadas a herramientas, las imágenes, PDFs, audio y vídeo que lee el modelo, y pruebas de recuento de tokens y de velocidad en respuestas cortas y largas, con streaming y sin él. Las rutas de imagen se miden en varios tamaños.

Las comprobaciones se repiten cada día, porque los vendedores cambian lo que hay detrás de un anuncio. Una ruta que falla sale de rotación, sus peticiones pasan a otra ruta y a los clientes no se les cobra por los intentos fallidos. Las pruebas exactas no se publican, así que no se pueden manipular. Cómo se verifican los modelos.

Sobre estos hallazgos. Provienen de nuestra propia evaluación entre el 30 de septiembre y el 13 de octubre de 2026, sobre todo en un gran mercado de capacidad revendida. No es una muestra aleatoria: probamos primero los anuncios más baratos, y ahí es donde se concentran las imitaciones. No nombramos a los vendedores; los patrones se repiten entre ellos.

Zurelay vende los modelos por debajo del precio de lista, y cada ruta que hay detrás pasa antes estas comprobaciones. Ver todos los modelos y precios.

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Preguntas frecuentes

Preguntas sobre las imitaciones.

¿Algo más? Pregunta a nuestro equipo y te responderemos por correo.

¿Las APIs de IA baratas son una estafa?

No todas. La capacidad de los modelos a menudo se compra por adelantado, mediante créditos prepago, contratos de gasto comprometido y niveles por volumen, y los vendedores ofrecen por debajo de precio de lista lo que no usan. El problema es que esos mismos mercados también ofrecen modelos más antiguos con nombres más nuevos, cuentas de agentes de código y recuentos de tokens inflados. La única forma de distinguirlos es probar cada anuncio, y seguir probando.

¿Cómo evita Zurelay las falsificaciones?

Cada ruta se prueba antes de atender solicitudes y después todos los días, con comprobaciones de identidad, conocimiento fechado, razonamiento, recuento de tokens y tamaño de imagen, tanto en streaming como sin él. Una ruta que falla sale de la rotación, los intentos fallidos pasan a otra ruta y no se facturan al cliente. El 5 de octubre también bloqueamos 142 anuncios fallidos para que no puedan volver a usarse.

¿Por qué no se publican las pruebas exactas?

Los vendedores adaptarían sus falsificaciones para pasarlas. Describimos qué detecta cada tipo de comprobación, y las cinco comprobaciones de esta página las puede ejecutar cualquiera.

¿Por qué no se nombra a los vendedores?

Los vendedores cambian lo que se ejecuta detrás de un anuncio, así que un nombre que era malo un día puede estar limpio al siguiente, y al revés. Lo útil son los patrones, y se repiten entre vendedores.

¿Qué debo hacer si mi proveedor falla estas comprobaciones?

Envía al proveedor el ID de la solicitud y las cifras: tokens de prompt para “hi”, el campo model, la velocidad. Un proveedor que audita sus rutas puede decirte qué ruta atendió la solicitud y sacarla. Si no puede explicar las cifras, cambia de proveedor.

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