En el mundo de la inteligencia artificial generativa, como la que usamos en Novatium para automatizar procesos o asistir a usuarios, una palabra clave que aparece constantemente es: token. ¿Pero qué es un token? ¿Y por qué deberías prestar atención a cómo se consumen?
¿Qué es un token?
Un token es una unidad de texto que los modelos de lenguaje utilizan para procesar la información. No es exactamente una palabra: puede ser una sílaba, una palabra entera, o incluso un símbolo. Por ejemplo
- La palabra “inteligencia” se traduce en 2 tokens.
- “Hola” es 1 token.
- Una frase como "¿Cómo estás?" puede ocupar entre 4 y 6 tokens, dependiendo del modelo.
Cada interacción con un modelo de IA (como ChatGPT, Claude o Gemini) implica el consumo de tokens tanto en la entrada (lo que le pedís) como en la salida (la respuesta que te da).
¿Por qué los tokens importan a nivel de costos?.
Los proveedores de modelos de IA (como OpenAI, Anthropic, Mistral, Google, etc.) cobran por cantidad de tokens procesados. Así, el precio que paga una empresa por usar inteligencia artificial no depende del número de preguntas que se hagan, sino de cuánta información se procesa en total.
Por ejemplo:
| Modelo | Precio estimado por 1.000 tokens | Qué representa |
|---|---|---|
| GPT-4o | ~0,005 USD (entrada) | 750 palabras aprox. |
| Claude 3 Opus | ~0,015 USD (entrada) | Muy largo contexto |
| Gemini 1.5 Pro | ~0,010 USD (entrada) | Alta capacidad de compresión |
Esto significa que una consulta muy extensa, o una respuesta larga, puede costar 10 veces más que una simple.
¿Cuánto cuesta un uso típico?
Supongamos que una empresa utiliza un chatbot que responde preguntas frecuentes. Una interacción típica puede consumir entre 100 y 500 tokens, dependiendo del nivel de detalle de la respuesta.
- 1.000 consultas simples por día → ~100.000 tokens
- Costo diario (modelo económico): 0,50 USD
- Costo mensual: 15 USD
Pero si esas respuestas incluyen múltiples documentos, tablas, o personalización avanzada, el consumo puede multiplicarse. En soluciones más complejas, como asistentes internos o análisis de textos legales, puede superar los 2 millones de tokens al mes, y eso sí tiene impacto presupuestario.
Tips para optimizar el uso de tokens
- Prompts concisos: cuanto más claro y breve el pedido, menos tokens se consumen
- Controlar el tamaño del contexto: evitar cargar siempre todos los datos disponibles si no son necesarios.
- Elegir el modelo adecuado: modelos más potentes (como GPT-4 o Claude Opus) consumen más, pero no siempre son necesarios.
- Resumen de respuestas: configurar para que los resultados sean sintéticos, especialmente en automatizaciones.