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.