Calcula cuánto de la ventana de contexto de un modelo de IA usan tus prompts. Planifica tokens para GPT-4, Claude y Gemini y compáralos.
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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
Un usuario verifica si un informe largo cabe en la ventana de contexto del modelo antes de enviarlo
Un desarrollador ve cuántos mensajes previos caben en el contexto antes de descartar los más antiguos
Un ingeniero planifica cuántos fragmentos recuperados más el prompt caben en el límite de contexto
Alguien equilibra los tokens de entrada con el espacio necesario para la respuesta generada por el modelo
Exceder 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.