Calculadora de Conteo de Tokens
Estima cuántos tokens usa tu texto en GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA y otros modelos de lenguaje. Calcula costos de API, verifica el uso de la ventana de contexto y optimiza tus prompts.
GPT-4 / GPT-4o
Ventana de contexto: 128.0K tokens • Tokenizador: cl100k_base • ~4 chars/token
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Estima el Conteo de Tokens para Modelos de IA
Los modelos de lenguaje grande (LLMs) como GPT-4, Claude y Gemini procesan texto como tokens—unidades de subpalabras que afectan los precios de API y los límites de contexto. Nuestra calculadora estima conteos de tokens en modelos populares, ayudándote a optimizar prompts y predecir costos.
¿Qué Son los Tokens en IA?
Los tokens son las unidades fundamentales que los LLMs usan para procesar texto. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra, o incluso puntuación. El texto en inglés promedia aproximadamente 4 caracteres por token, lo que significa que 'tokenization' podría dividirse en 'token' e 'ization'. Diferentes modelos usan diferentes tokenizadores (BPE, SentencePiece), afectando los conteos exactos.
Fórmula de Estimación de Tokens
Tokens ≈ Caracteres ÷ 4 (para texto en inglés)Por Qué Importa el Conteo de Tokens
Gestión de Costos de API
Las APIs de LLM cobran por token. GPT-4 cuesta ~$0.01 por 1K tokens de entrada. Conocer tu conteo de tokens ayuda a presupuestar el uso de API y evitar costos inesperados.
Límites de Ventana de Contexto
Cada modelo tiene una ventana de contexto máxima (GPT-4: 128K, Claude 3: 200K, Gemini: 1M tokens). Exceder este límite trunca tu entrada o causa errores.
Optimización de Prompts
Prompts más cortos cuestan menos y a menudo funcionan mejor. El conteo de tokens ayuda a identificar secciones verbosas para recortar sin perder significado.
Planificación de Respuestas
Los tokens de salida también cuentan hacia los límites y costos. Reserva espacio en tu ventana de contexto para las respuestas del modelo.
Cómo Usar Esta Calculadora
Preguntas Frecuentes
Cada modelo usa tokenizadores propietarios con diferentes vocabularios. GPT-4 usa cl100k_base, Claude usa su propio tokenizador BPE. Nuestra estimación usa ratios de caracteres que son precisos dentro del 5-10% para texto en inglés. Para conteos exactos, usa bibliotecas oficiales como tiktoken de OpenAI.