La inteligencia artificial (IA) está revolucionando cómo trabajamos, creamos contenido e incluso cómo nos comunicamos. Pero detrás de cada respuesta de ChatGPT, cada imagen generada por Midjourney o cada análisis de datos en Gemini, hay un concepto fundamental: los tokens.
Si eres nuevo en el mundo de la IA, es normal que te preguntes:
¿Por qué algunas herramientas limitan el número de mensajes?
¿Cómo se calcula el costo de usar modelos avanzados como GPT-4?
¿Puedo optimizar mi uso para ahorrar dinero?
En este artículo, responderemos estas preguntas con ejemplos prácticos, comparaciones y estrategias para que domines el tema, incluso si no tienes conocimientos técnicos.
1. ¿Qué es un Token en IA?
Te explico de una manera sencilla que es, cómo clasifica la IA a los tokens y como se gastan o usa.
1.1 Definición Simple y Analógica
Imagina que los tokens son como «fichas» en un casino. Cada vez que interactúas con un modelo de IA, gastas fichas (tokens) para:
- Enviar tu mensaje (tokens de entrada).
- Recibir una respuesta (tokens de salida).
Ejemplo cotidiano:
Si preguntas «¿Cuál es la capital de Francia?», la IA descompone tu pregunta en tokens (ej: 6 tokens), procesa la información y genera una respuesta (ej: «La capital de Francia es París», 7 tokens). En total, esta interacción consumiría 13 tokens.
1.2 ¿Cómo Divide la IA los Tokens?
Los modelos no cuentan palabras, sino unidades de significado. Por ejemplo:
- Palabra simple: «casa» = 1 token.
- Palabra compuesta: «submarino» = 2 tokens («sub» + «marino»).
- Signos de puntuación: «¡Hola!» = 3 tokens («¡», «Hola», «!»).
Herramienta útil: El Tokenizador de OpenAI te muestra cómo se divide cualquier texto.
2. ¿Por Qué Importan los Tokens?
1. Seguridad a nivel empresarial
Los tokens es la «gasolina» que hará que la IA funcione. Ahora mismo la están dando gratis, pero en breve tendrán mucho valor y en consecuencia precio, por lo cual, debes empezar a saber cómo se tienen que consumir.
2.1 Impacto en el Coste
Empresas como OpenAI, Google o Anthropic cobran por tokens procesados. Por ejemplo:
GPT-4 Turbo: ~
0.01por1,000 tokens de entrada+0.01 por 1,000 tokens de entrada+0.03 por 1,000 tokens de salida.
Gemini 1.5: ~$0.0005 por 1,000 tokens.
Caso práctico:
Si pides generar un informe de 1,000 palabras (≈1,500 tokens) con GPT-4, el costo sería:
Entrada: 1,500 tokens × 0.01/1,000=∗∗0.01/1,000=∗∗0.015**.
Salida: 1,500 tokens × 0.03/1,000=∗∗0.03/1,000=∗∗0.045**.
Total: $0.06 por informe.
2.2 Límites en Versiones Gratuitas
Herramientas como ChatGPT Free imponen límites de mensajes/hora porque procesar tokens requiere recursos costosos (electricidad, servidores).
3. Tokens en Diferentes Tipos de IA
3.1 Modelos de Texto (ChatGPT, Gemini, Claude)
Entrada: Cada palabra, símbolo o espacio.
Salida: La respuesta generada.
Ejemplo avanzado:
Acción Tokens Consumidos
Pregunta: «Resume el argumento de ‘El Quijote'» 8 tokens
Respuesta: 200 palabras ≈ 300 tokens
3.2 Generación de Imágenes (DALL·E, Midjourney)
Los prompts se convierten en tokens para guiar la creación. Cuanto más detallado, más tokens:
«Un perro» → 2 tokens.
«Un perro golden retriever jugando en un parque al atardecer, estilo acuarela» → 15+ tokens.
3.3 IA de Audio (Whisper, ElevenLabs)
1 minuto de audio ≈ 150 palabras ≈ 225 tokens.
4. Cómo Reducir el Uso de Tokens
4.1 Estrategias Comprobadas
Sé directo: Evita rodeos.
- ❌ «¿Podrías explicarme, si no es mucha molestia, cómo funcionan los tokens?» (14 tokens).
- ✅ «Explica cómo funcionan los tokens» (5 tokens).
- Usa abreviaturas: «IA» en vez de «inteligencia artificial» (2 vs. 4 tokens).
- Limita el contexto: Si la IA ya conoce el tema, no repitas información.
4.2 Comparación de Costes
Escenario Tokens Entrada Tokens Salida Coste (GPT-4 Turbo)
Pregunta simple 10 20 $0.0007
Artículo largo (1,000 palabras) 1,500 1,500 $0.06
5. Preguntas que todos nos hacemos
5.1 ¿Los espacios cuentan como tokens?
Sí, pero suelen agruparse con palabras.
5.2 ¿Cómo sé cuántos tokens uso?
Usa herramientas como:
OpenAI Tokenizer.
Contadores de palabras (1 palabra ≈ 1.33 tokens en español).
Conclusión
Los tokens son la columna vertebral económica y técnica de la IA. Entenderlos te permite:
- Tomar decisiones informadas al elegir herramientas.
- Ahorrar dinero en servicios de pago.
- Optimizar prompts para respuestas más rápidas y precisas.
Preguntas Frecuentes, FAQs sobre Vertex AI
Un token es la unidad básica de procesamiento en modelos de IA como ChatGPT o Gemini. Puede ser una palabra, parte de una palabra (ej: «inteligencia» = 3 tokens) o incluso un signo de puntuación. Los tokens determinan cuánto «esfuerzo» requiere la IA para entender y generar respuestas.
Ejemplo:
«Hola, ¿cómo estás?» = 5 tokens (Hola, ,, ¿, cómo, estás?).
Empresas como OpenAI o Google cobran por tokens consumidos (entrada + salida).
Por ejemplo:
- GPT-4 Turbo: $0.01 por 1,000 tokens de entrada.
- Gemini 1.5: $0.0005 por 1,000 tokens.
- Cuanto más largas tus preguntas/respuestas, mayor el costo.
Sí, pero suelen agruparse con palabras. Por ejemplo:
«¡Genial!» = 3 tokens (¡, Genial, !).
Un espacio solo normalmente no se cuenta como token extra.
Usa herramientas gratuitas como:
Tokenizer de OpenAI.
- Regla práctica: En español, 1 palabra ≈ 1.33 tokens.
- Ejemplo: 100 palabras ≈ 133 tokens.
Procesar tokens requiere recursos costosos (servidores, energía). Las empresas limitan el uso gratuito para evitar abusos. Ejemplos:
- ChatGPT Free: ~40 mensajes/hora.
- Claude Free: ~5,000 tokens/día.
Sé conciso: Evita frases largas.
- Usa abreviaturas: «IA» en vez de «inteligencia artificial».
- Elimina contexto innecesario: Si la IA ya entendió el tema, no repitas.
Ejemplo:
- ❌ «Por favor, si no es molestia, dime cómo funcionan los tokens» (12 tokens).
- ✅ «Explica los tokens» (3 tokens).
Sí, pero se usan para describir la imagen. Prompts más detallados consumen más tokens:
- «Un gato» = 2 tokens.
- «Un gato siamés durmiendo en un almohadón rojo» = 10 tokens.
Sí. Idiomas como el español usan más tokens que el inglés por tildes y palabras más largas. Ejemplo:
- «Artificial intelligence» (inglés) = 2 tokens.
- «Inteligencia artificial» (español) = 4 tokens.
No. Cada modelo (GPT-4, Gemini, Claude) tiene su propio sistema de tokenización, pero suelen ser similares. Siempre verifica la documentación de cada herramienta.
No. Los tokens se consumen en el acto y no son reutilizables. Por eso es clave optimizar tus consultas desde el inicio.
