Un token en IA es una unidad que utiliza un modelo para representar y procesar información. En texto puede corresponder a una palabra, parte de ella o signos. El conteo depende del modelo y afecta límites de contexto y, según el servicio, costes de uso.
¿Cómo se cuentan los tokens en IA?
Antes de procesar texto, el sistema lo divide mediante un tokenizador. La entrada, la salida y otras operaciones pueden tener conteos distintos. Consulta cómo factura y mide el proveedor antes de estimar el coste de una tarea.
¿Cómo se aplica en marketing?
Al enviar un catálogo completo para redactar una descripción, incluyes información que quizá no necesita la tarea. Seleccionar los datos relevantes reduce contexto innecesario y facilita revisar la respuesta.
| Concepto | Significado |
|---|---|
| Palabra | Unidad lingüística para el lector. |
| Token | Unidad de procesamiento definida por el tokenizador. |
Preguntas frecuentes sobre token en IA
¿Token significa palabra?
No necesariamente. Una palabra puede dividirse en varias unidades, y algunos tokens representan espacios o puntuación.
¿Los tokens son iguales entre modelos?
No. Los tokenizadores y las reglas de conteo cambian. Usa la herramienta del proveedor para estimaciones precisas.
¿Se cuentan las instrucciones?
En general forman parte de la entrada procesada. La medición exacta depende del servicio y su formato.
¿Una respuesta corta siempre cuesta menos?
El coste depende también de la entrada, el modelo y otras unidades facturadas. Revisa el desglose de uso.
¿Cómo reduces contexto innecesario?
Entrega fuentes pertinentes y elimina duplicados. Mantén los datos que permitan comprobar la respuesta y cumplir la tarea.
Token en IA: límites que debes conocer
Una palabra no equivale siempre a un token. Tampoco es fiable calcular todas las solicitudes con una proporción fija: idioma, formato y modelo cambian la segmentación.
Para ampliar el contexto, compara este concepto con LLM, Ventana de contexto y Prompt.
Fuente de referencia: ai.google.dev. Glosario de AMD Agencia Digital.
