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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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.
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)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.
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.
Prompts más cortos cuestan menos y a menudo funcionan mejor. El conteo de tokens ayuda a identificar secciones verbosas para recortar sin perder significado.
Los tokens de salida también cuentan hacia los límites y costos. Reserva espacio en tu ventana de contexto para las respuestas del modelo.
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.
Sí, significativamente. Los tokenizadores se entrenan principalmente en inglés, por lo que otros idiomas se codifican menos eficientemente. Chino, japonés y coreano pueden usar 1.5-2x más tokens. Algunos idiomas como Shan pueden usar hasta 15x más tokens para el mismo significado.
La ventana de contexto es la capacidad total para entrada Y salida combinadas. Si usas 100K tokens de entrada con una ventana de contexto de 128K, solo quedan 28K tokens para la respuesta. Planifica tus prompts para dejar espacio para respuestas adecuadas.
El código a menudo se tokeniza menos eficientemente que la prosa. Palabras clave, nombres de variables y sintaxis se convierten en tokens separados. Una sola línea de código puede usar más de 20 tokens. El código minificado típicamente usa menos tokens que el código formateado.
El tamaño del modelo, la capacidad y los costos operativos determinan los precios. GPT-4 es más caro que GPT-3.5 debido a su mayor conteo de parámetros y mejor razonamiento. Los modelos de código abierto como LLaMA no tienen costos de API pero requieren infraestructura para ejecutarse.