La dinámica cerebral muestra un comportamiento espaciotemporal rico cuya estabilidad no es ni ordenada ni caótica, lo que indica que las redes neuronales operan en regímenes de estabilidad intermedios, incluyendo dinámicas críticas representadas por una distribución de ley de potencias negativa de tamaños de avalancha con exponente. Sin embargo, se desconoce qué régimen de estabilidad permite la transmisión de información global y local con costos metabólicos reducidos, que se miden en términos de potenciales sinápticos y potenciales de acción. En este trabajo, utilizando un modelo de neurona jerárquico con organización de club rico, medimos el número promedio de potenciales de acción requeridos para activar n neuronas diferentes (tamaño de avalancha). Además, desarrollamos una fórmula matemática para representar el costo potencial sináptico metabólico. Desarrollamos simulaciones variando la amplitud sináptica, el curso temporal sináptico (ms) y la relación excitatoria/inhibitoria del hub. Comparamos diferentes regímenes dinámicos en términos de tamaños de avalancha frente al costo metabólico. También implementamos el modelo dinámico en redes de Drosophila y Erdos-Renyi para calcular dinámicas y costos metabólicos. Los resultados muestran que la amplitud sináptica y el curso temporal juegan un papel clave en la propagación de información. Pueden llevar al sistema de regímenes subcríticos a supercríticos. Este último resultado promueve la coexistencia de regímenes críticos con una amplia gama de relaciones de excitación/inhibición del hub. Además, los regímenes subcríticos o silenciosos minimizan el costo metabólico para tamaños de avalancha locales, mientras que los regímenes de estabilidad crítica e intermedia muestran el mejor compromiso entre la propagación de información y el consumo metabólico reducido, minimizando también el costo metabólico para una amplia gama de tamaños de avalancha.