Cuando interactúas con ChatGPT, LLaMA u otros grandes modelos de lenguaje cada palabra que escribes tiene un coste oculto literal.
Estos modelos no leen el texto como nosotros; lo descomponen en tokens las unidades atómicas que determinan cómo se procesa tu prompt cuánto cuesta y qué calidad tendrá la respuesta.
En este artículo explicamos en términos claros qué son los tokens cómo funciona la tokenización y cómo puedes aprovecharlo para optimizar coste y resultados.
Qué son tokens y embeddings
Tokens pequeñas piezas de texto que pueden ser palabras subpalabras o incluso caracteres; son la unidad que procesa el modelo. Embeddings representaciones vectoriales en espacios de alta dimensionalidad que capturan significado y contexto de esos tokens.
Antes de que un embedding aporte sentido a un token el modelo debe decidir qué cuenta como token y ahí entra la tokenización.
Cómo funciona la tokenización
La tokenización es el proceso de dividir texto en tokens. Por ejemplo Hello, world! podría descomponerse en Hello , world ! pero los LLMs no usan solo límites fijos por palabra usan tokenizadores algorítmicos como Byte Pair Encoding o variantes que permiten dividir palabras en subcomponentes.
Así la palabra unhappiness puede convertirse en un unhappiness dividido en prefijo y raíz y chatbots puede representarse como chat bots. Esto permite manejar múltiples idiomas palabras raras y errores tipográficos sin almacenar un embedding por cada palabra posible.
Por qué importan los tokens en el uso diario
Los tokens afectan tres aspectos clave: coste económico capacidad conversacional y eficacia de la salida. El precio de la mayoría de APIs se calcula en tokens de entrada más tokens de salida; menos tokens significa menor coste. Cada modelo tiene una ventana de tokens o contexto máximo y prompts largos consumen espacio que limita la longitud de la respuesta. Una tokenización clara y bien estructurada favorece la comprensión semántica y resultados más relevantes.
Patrones que influyen en la tokenización
Los tokenizadores se adaptan a las particularidades de cada idioma como la capitalización Apple versus apple los caracteres especiales en español como ¿ y ¡ y las contracciones como dont versus do not. Estas sutilezas influyen en cómo el modelo fragmenta tu texto y por tanto en su comprensión.
Diferencias por idioma
En inglés la segmentación suele ser más simple en español los signos de apertura se tratan como tokens independientes en chino o japonés la tokenización suele ocurrir a nivel de carácter y en lenguas aglutinantes como el finlandés una palabra larga puede contener mucha información en un solo token. Conocer estas diferencias ayuda a diseñar prompts multilingües más eficientes.
Por qué los LLMs son excelentes con código
El código es un paraíso para la tokenización: sintaxis estructurada palabras clave repetidas como if for return y patrones de indentación claros. Esto aporta abundante datos de entrenamiento y tokenización predecible por eso los modelos sobresalen en leer escribir y depurar código.
Dónde tienen dificultades los LLMs
Las matemáticas complejas suelen requerir ejecución de código el razonamiento con lenguaje natural ambiguo no se arregla solo con tokenización y los temas muy especializados con pocos datos de entrenamiento generan embeddings menos sólidos.
Consejos para escribir prompts optimizando tokens
Sé conciso pero significativo; la brevedad no siempre gana la claridad. Usa palabras convencionales evita jerga innecesaria salvo que sea relevante. Ten en cuenta puntuación y mayúsculas porque influyen en la tokenización. Conoce el límite de tokens de tu modelo y planifica el prompt. Estructura con lógica usa listas numeradas y puntos clave para orientar mejor al modelo.
Ejemplo práctico de coste por token
Si un modelo cobra 0.001 por 1000 tokens entonces un prompt de 500 tokens y una respuesta de 1000 tokens suman 1500 tokens lo que equivaldría a 0.0015 por llamada. Optimizar el uso de tokens puede reducir costes entre 30 y 50 por ciento sin sacrificar calidad.
Herramientas para ver tokenización en vivo
Puedes probar herramientas como el tokenizador de OpenAI o usar la librería tiktoken en Python para verificar cuántos tokens genera un texto y entender mejor cómo se fragmenta tu contenido.
Claves para recordar
Los tokens son la moneda de los LLMs definen coste contexto y calidad. La tokenización es consciente del idioma y tiene impacto directo en la comprensión. Escribir prompts teniendo en cuenta la tokenización produce resultados más económicos y de mejor calidad. Conoce la ventana de tokens de tu modelo y ajústala a tus necesidades.
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Conclusión
Dominar tokens y tokenización no es solo ahorrar dinero es liberar el potencial de los modelos de lenguaje. La próxima vez que escribas un prompt recuerda que cada token cuenta y que con una estrategia adecuada puedes obtener respuestas más precisas y económicas. Q2BSTUDIO te acompaña en ese camino con soluciones de software a medida inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud diseñadas para escalar y proteger tu negocio.
Autor
Cristian Sifuentes Full stack dev y colaborador en Q2BSTUDIO apasionado por construir aplicaciones escalables integrando .NET Azure Angular React Git SQL y soluciones de inteligencia artificial.