Calcula cuánto de la ventana de contexto de un modelo de IA usan tus prompts. Planifica presupuestos de tokens para GPT-4, Claude, Gemini y compara capacidad entre modelos.
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Las ventanas de contexto de LLM determinan cuánta información puedes incluir en un solo prompt. Nuestra Calculadora de Ventana de Contexto te ayuda a planificar presupuestos de tokens, visualizar el uso y comparar capacidad entre GPT-4, Claude, Gemini y otros modelos.
Una ventana de contexto es el número máximo de tokens que un LLM puede procesar en una sola solicitud—incluyendo tu prompt y la respuesta del modelo. GPT-4o tiene 128K tokens, Claude 3 tiene 200K, y Gemini 1.5 Pro lidera con 1M tokens. Exceder el límite causa truncamiento o errores.
Fórmula de Uso de Contexto
Tokens Disponibles = Ventana de Contexto - Prompt de Sistema - Entrada de Usuario - Salida EsperadaExceder la ventana de contexto hace que tu prompt o respuesta se corte, perdiendo información crítica. Calcula el uso antes de enviar llamadas API costosas.
Los prompts de sistema persisten a través de turnos de conversación, consumiendo espacio disponible. Planifica tu presupuesto de tokens para dejar espacio para la entrada del usuario y las respuestas.
Las ventanas de contexto pequeñas (8K-32K) son adecuadas para consultas simples. Los documentos largos y el análisis de código necesitan 128K+. Las aplicaciones RAG pueden requerir el contexto de 1M de Gemini.
Las ventanas de contexto más grandes a menudo significan costos más altos. Usa el tamaño de contexto mínimo que se ajuste a tu caso de uso para minimizar los gastos de API.
La API devolverá un error, truncará tu entrada desde el principio, o truncará la respuesta. Esto puede causar pérdida de contexto crítico, código roto o respuestas incompletas. Siempre deja un buffer de seguridad.
Una regla aproximada: 1 token ≈ 4 caracteres en inglés, o aproximadamente 0.75 palabras. Una página de texto son ~750 tokens. El código típicamente tiene más tokens por línea debido a los símbolos. Usa nuestra Calculadora de Conteo de Tokens para precisión.
No. Los contextos más grandes cuestan más y pueden ralentizar las respuestas. El rendimiento puede degradarse en prompts muy largos. Usa el contexto más pequeño que se ajuste a tu tarea. El contexto de 1M de Gemini es poderoso pero costoso—resérvalo para documentos verdaderamente largos.
Depende de tu tarea. Respuestas de chat: 500-1000 tokens. Generación de código: 1000-2000 tokens. Contenido de formato largo: 2000-4000 tokens. Siempre verifica el límite máximo de salida del modelo—GPT-4 Turbo tiene un tope de 4096 tokens independientemente del contexto.
Los prompts de sistema a menudo incluyen instrucciones, ejemplos y reglas de formato. Cada palabra y símbolo cuesta tokens. Condensa las instrucciones, elimina la redundancia y considera si todos los ejemplos son necesarios. Un prompt de sistema optimizado deja más espacio para el contenido del usuario.