Contador de Tokens con IA

El Contador de Tokens con IA ayuda a desarrolladores, creadores de contenido y entusiastas de la IA a estimar instantáneamente cuántos tokens utilizará su texto en los modelos de lenguaje grandes más populares. Ya sea que esté creando prompts para GPT, redactando mensajes de sistema para Claude u optimizando llamadas a la API de Gemini, comprender los conteos de tokens es esencial para gestionar costos, mantenerse dentro de los límites de contexto y escribir prompts eficientes.

Cómo usar el Contador de Tokens con IA

1. Ingrese o pegue su texto: Escriba o pegue cualquier texto en el área de entrada. Esto puede ser un prompt del sistema, un mensaje de usuario, un fragmento de código o cualquier contenido que planee enviar a un LLM. La herramienta acepta hasta 100,000 caracteres.
2. Vea las estadísticas en tiempo real: El tablero muestra instantáneamente su conteo estimado de tokens junto con el conteo de palabras, caracteres, oraciones y párrafos.
3. Explore la visualización de tokens: Haga clic en el botón "Mostrar tokens" para ver cómo su texto se divide aproximadamente en segmentos de tokens, mostrados con colores alternos para una fácil identificación de los límites.
4. Copie sus resultados: Haga clic en el botón "Copiar estadísticas" para copiar el resumen completo del conteo de tokens en su portapapeles para referencia rápida o para compartir.

¿Qué son los tokens?

Los tokens son las unidades fundamentales de texto que procesan los modelos de lenguaje grandes. A diferencia de las palabras o los caracteres, los tokens se determinan mediante un algoritmo de tokenizador (normalmente Byte Pair Encoding o BPE) que divide el texto en unidades de subpalabras optimizadas para el vocabulario del modelo.

Así es como se tokenizan aproximadamente los patrones de texto comunes:

Cómo funciona la tokenización

La mayoría de los LLM modernos utilizan Byte Pair Encoding (BPE) o algoritmos de tokenización de subpalabras similares. El proceso comienza con caracteres individuales y fusiona iterativamente los pares más frecuentes para crear un vocabulario de unidades de subpalabras. Puntos clave:

• Palabras comunes como "el", "hola" o "función" normalmente se asignan a un solo token.
• Palabras raras o largas se dividen en fragmentos de subpalabras; por ejemplo, "extraordinario" podría convertirse en "extra" + "ordinario" o dividirse aún más.
• Los números generalmente se dividen en grupos de 1 a 3 dígitos por token.
• Caracteres CJK (chino, japonés, coreano) normalmente usan de 1.5 a 2 tokens por carácter.
• El código y las URL tienden a usar más tokens por carácter debido a los caracteres especiales y al uso mixto de mayúsculas y minúsculas.

Diferentes proveedores (OpenAI, Anthropic, Google, Meta) utilizan su propio tokenizador, pero para el texto en inglés, los conteos suelen estar dentro del 5-15% entre sí. Esta herramienta utiliza una heurística BPE universal que proporciona una buena estimación para todos los modelos principales.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un token en IA y LLM?

Un token es la unidad básica de texto que procesan los modelos de lenguaje grandes. Los tokens pueden ser palabras completas, partes de palabras (subpalabras), caracteres individuales o signos de puntuación. Para el texto en inglés, un token equivale aproximadamente a 4 caracteres o unos 0.75 palabras en promedio. Diferentes modelos usan diferentes tokenizadores, por lo que el conteo exacto de tokens varía ligeramente entre GPT, Claude y Gemini.

¿Por qué importa el conteo de tokens para los costos de la API de IA?

Los proveedores de API de IA como OpenAI, Anthropic y Google cobran según la cantidad de tokens procesados. Usted paga por separado por los tokens de entrada (su prompt) y los tokens de salida (la respuesta del modelo). Conocer su conteo de tokens le ayuda a estimar costos antes de realizar llamadas a la API, optimizar prompts para mantenerse dentro del presupuesto y elegir el modelo más rentable para su caso de uso.

¿Qué tan preciso es este contador de tokens?

Esta herramienta proporciona estimaciones basadas en heurísticas bien establecidas para la tokenización BPE (Byte Pair Encoding). Para el texto en inglés, la precisión suele estar dentro del 5-15% del conteo real de los tokenizadores oficiales como tiktoken de OpenAI o el tokenizador de Anthropic. Las estimaciones son más precisas para la prosa en inglés y pueden variar más para el código, alfabetos no latinos o texto con mucho formato.

¿Qué es una ventana de contexto en los modelos de IA?

Una ventana de contexto es el número máximo de tokens que un modelo puede procesar en una sola solicitud, incluyendo tanto la entrada como la salida. Las ventanas de contexto varían según el modelo: algunos admiten 128K tokens, otros 200K o incluso millones. Superar la ventana de contexto hace que la solicitud falle o se trunque. Consulte la documentación de su modelo para conocer el límite actual.

¿Los diferentes modelos de IA cuentan los tokens de manera diferente?

Sí. Cada familia de modelos utiliza un algoritmo de tokenizador y un tamaño de vocabulario diferentes. OpenAI, Anthropic, Google, y Meta tienen sus propios tokenizadores. El mismo texto suele producir conteos de tokens ligeramente diferentes entre modelos, generalmente dentro de un rango del 5-15% para texto en inglés.

¿Cómo puedo reducir mi uso de tokens para ahorrar costos?

Para reducir los tokens: escriba prompts concisos sin relleno innecesario, use abreviaturas y nombres de variables más cortos en el código, elimine el contexto o ejemplos redundantes de su prompt, use mensajes del sistema de manera eficiente, agrupe solicitudes similares y considere usar un modelo más pequeño o más barato para tareas sencillas.