Qué es un token en inteligencia artificial
Un token en inteligencia artificial es la unidad mínima de texto que usan los modelos de lenguaje (LLMs) para procesar entradas y salidas. Dependiendo del tokenizer, un token puede corresponder a un carácter, a una parte de palabra (una subpalabra) o a una palabra completa. Entender qué es un token y cómo se cuentan es clave porque los proveedores de APIs suelen facturar por tokens (entrada + salida) y los límites de contexto de los modelos también se miden en tokens.
Cómo convierten los LLMs el texto en tokens
Antes de que un modelo pueda trabajar con texto se aplica un tokenizer: un algoritmo que segmenta el texto y lo codifica como números que el modelo procesa. Los enfoques más comunes son Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece y SentencePiece. Cada uno sigue reglas distintas para formar subpalabras, por eso el mismo texto puede dar lugar a recuentos distintos según el tokenizer y el vocabulario del modelo.
Si quiere una explicación técnica y práctica de estas pipelines de tokenización, la documentación de Hugging Face Tokenizers es una referencia útil.
Analogía rápida: piense en la tokenización como cortar un texto en piezas de un rompecabezas. Algunos tokenizers usan piezas más grandes (palabras) y otros piezas más pequeñas (subpalabras). La forma de cortar determina cuántas piezas obtiene al final.
Regla práctica
Como heurística: en inglés 1 token ≈ 4 caracteres (aprox. 0.75 palabras), aunque esto varía según el idioma y el contenido (números, símbolos o lenguas sin espacios alteran la relación).
Por qué los tokens implican costo
Las APIs de LLMs suelen facturar por token procesado —tanto en la entrada (prompt) como en la salida (respuesta). Por eso el coste de una petición se calcula normalmente como (tokens de entrada + tokens de salida) × tarifa por token del modelo elegido. Las tarifas y los SKU varían entre proveedores y modelos; conviene revisar las páginas de precios oficiales antes de planear un despliegue o estimar presupuesto.
Para un desglose oficial sobre qué son los tokens y su impacto en facturación, consulte la guía de OpenAI — What are tokens and how to count them.
Cómo contar tokens localmente (sin código)
Contar tokens antes de llamar a la API ayuda a estimar costes y evitar sorpresas. Existen librerías que reproducen la tokenización exacta de muchos modelos. Una referencia principal es tiktoken, que mantiene compatibilidad byte-identical con varios modelos.
- Elegir la librería adecuada: use tiktoken para modelos que siguen la codificación de OpenAI o las tokenizers de Hugging Face si trabaja con modelos y vocabularios distintos.
- Seleccionar la codificación del modelo: el mismo texto puede tokenizarse distinto según la codificación (por ejemplo, cl100k_base vs. codificaciones usadas por GPT-2). Use la codificación específica del modelo objetivo (encoding_for_model) para obtener recuentos precisos.
- Ejecutar el conteo localmente: aplique la función de conteo sobre su prompt y sobre la salida estimada para sumar entrada + salida y calcular el coste aproximado.
- Validar en producción: los contadores locales ayudan a estimar, pero el resultado final depende de la respuesta real del modelo (longitud de la salida, truncamiento, etc.).
Buenas prácticas para reducir consumo y coste
Al diseñar productos que usen LLMs conviene optimizar el uso de tokens. Algunas prácticas confirmadas son:
- Resumir o comprimir el contexto: enviar versiones condensadas de documentos o usar embeddings para buscar fragmentos relevantes antes de llamar al modelo.
- Truncar y limitar prompts: eliminar texto innecesario y fijar límites razonables en tokens de salida.
- Usar modelos más baratos para pasos intermedios: por ejemplo, emplear modelos de menor coste para filtrado o preprocesado y reservar el modelo más caro para la generación final.
- Caching de respuestas: guardar salidas que se repitan para evitar llamadas redundantes.
- Fragmentación y streaming para contextos largos: cortar datos en chunks o usar modelos con ventanas de contexto más amplias si necesita mantener mucho historial.
Límites de contexto y consecuencias prácticas
Los LLMs tienen una «context window» medida en tokens (hay modelos con 8k, 32k o incluso 128k tokens). Superar ese límite provoca truncamiento del texto o errores, por lo que planificar cuántos tokens enviará y recibirá es esencial para preservar información importante y controlar costes.
Qué verificar antes de un despliegue
- Consulte la documentación de tokenización del modelo objetivo y use su encoding específico para contar tokens.
- Revise las páginas de precios del proveedor para conocer tarifas por token y cambios recientes.
- Para despliegues en regiones como América Latina, confirme la disponibilidad de funciones y opciones de facturación con cada proveedor, ya que varía por país.
Entender los tokens no solo ayuda a controlar la factura: es la base para diseñar pipelines eficientes de RAG, embeddings, chat y generación en producción. Si su objetivo es estimar costos y dimensionar una solución, empiece por contar tokens localmente con la codificación del modelo elegido, pruebe estrategias de compresión de prompts y monitorice el consumo real durante el PoC.
Las herramientas y conceptos descritos en este artículo están documentados por las fuentes técnicas citadas; recuerde que las tarifas y la disponibilidad son dinámicas y deben confirmarse en las páginas oficiales del proveedor antes de tomar decisiones finales.