- María López Fernández
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Introducción
Si alguna vez te preguntaste por qué ChatGPT “se queda sin espacio” o por qué los planes de OpenAI mencionan límites de tokens, estás en el lugar correcto.
Los tokens son las piezas básicas con las que los modelos de lenguaje —como ChatGPT, Gemini o Claude— comprenden y generan texto.
Entender cómo funcionan los tokens en ChatGPT no solo ayuda a optimizar su uso, sino también a comprender los costos, la velocidad de respuesta y hasta la precisión del modelo.
En este artículo analizaremos qué son los tokens, cómo los utilizan los LLMs (Large Language Models) y qué papel juegan en el procesamiento del lenguaje natural moderno.
Contexto histórico
El concepto de tokenización no es nuevo.
Desde los primeros procesadores de texto hasta los algoritmos de búsqueda de los años 90, la idea de dividir el lenguaje en unidades más pequeñas siempre fue clave.
Con la llegada de los modelos de lenguaje basados en transformadores (como el famoso GPT-3 en 2020), los tokens se convirtieron en el corazón del sistema.
En lugar de trabajar con palabras completas, estos modelos descomponen el texto en fragmentos numéricos llamados tokens, que pueden representar una palabra, parte de una palabra o incluso un símbolo.
Por ejemplo:
- La palabra “inteligencia” puede convertirse en dos tokens: intel y igencia.
- Un emoji o signo de puntuación también puede ser un token.
- En inglés, la palabra “chatbot” puede dividirse en
chatybot.
Esa fragmentación es lo que permite que los modelos aprendan patrones con enorme precisión.
Cómo funcionan los tokens en ChatGPT y otros LLMs
Cada modelo de lenguaje tiene su propio sistema de tokenización, pero todos comparten una base similar:
convierten el texto en números para que las redes neuronales puedan procesarlo.
- Tokenización (entrada):
El texto del usuario (“Hola, ¿cómo estás?”) se convierte en una secuencia de tokens numéricos, por ejemplo:[123, 456, 789]. - Procesamiento interno:
El modelo utiliza miles de millones de parámetros entrenados para predecir el siguiente token más probable, basándose en el contexto anterior. - Decodificación (salida):
Finalmente, los números se transforman de nuevo en texto legible.
El proceso ocurre en milisegundos, pero detrás hay un cálculo masivo.
Ejemplo práctico:
Cuando escribís:
“Explicame cómo funcionan los tokens en ChatGPT.”
El modelo lo divide en tokens, predice la secuencia más coherente para responder, y devuelve una frase generada token por token.
Por qué los tokens importan: costo, contexto y rendimiento
En ChatGPT, los tokens determinan cuánto texto puede entender y responder el modelo, además de cuánto cuesta usarlo.
1. Límite de contexto
Cada modelo tiene un límite máximo de tokens (context window).
Por ejemplo:
- GPT-3.5: 16.000 tokens (~12.000 palabras aprox.)
- GPT-4-turbo: 128.000 tokens (~90.000 palabras)
- Gemini 1.5 Pro: hasta 1 millón de tokens
Esto significa que, si tu conversación supera ese límite, el modelo “olvida” lo anterior.
2. Costo por token
Las API de OpenAI, Anthropic o Google cobran por cada token procesado (entrada + salida).
Ejemplo:
- Si una respuesta tiene 500 tokens y tu prompt 1000, se te cobran 1500 tokens totales.
- 1000 tokens equivalen aproximadamente a 750 palabras en inglés o 650 en español.
3. Tiempo de respuesta
Más tokens = más tiempo de cómputo.
Reducir la longitud de tus prompts puede acelerar significativamente la interacción.
Cómo se cuentan los tokens en ChatGPT
OpenAI ofrece herramientas como tiktoken para calcular los tokens antes de enviar texto a la API.
Ejemplo:
import tiktoken
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
print(len(enc.encode("Hola, ¿cómo estás?")))
# Resultado: 6 tokens
Esto permite optimizar prompts largos o limitar costos en aplicaciones.
Diferencias entre ChatGPT y otros modelos
Cada modelo usa una tokenización propia basada en el idioma y el tipo de entrenamiento:
| Modelo | Empresa | Límite de tokens | Tipo de codificación |
|---|---|---|---|
| GPT-4-turbo | OpenAI | 128K | cl100k_base |
| Claude 3 Opus | Anthropic | 200K | BPE híbrido |
| Gemini 1.5 Pro | Google DeepMind | 1M | WordPiece |
| LLaMA 3 | Meta | 8K – 32K | SentencePiece |
Estas diferencias explican por qué un mismo texto puede tener más tokens en un modelo que en otro.
Consideraciones éticas y legales
El manejo de tokens puede parecer un detalle técnico, pero también plantea implicaciones de privacidad.
Cada token enviado a un modelo puede contener información sensible, y dependiendo de la política del proveedor, los datos pueden ser registrados o anonimizados.
Además, la optimización por tokens ha abierto debates sobre transparencia de costos y uso responsable de datos lingüísticos en la era de la IA generativa.
Cierre y conclusión
Comprender cómo funcionan los tokens en ChatGPT y otros LLMs es clave para aprovechar su potencial al máximo.
Cada interacción, cada palabra y cada respuesta generada se construye sobre estos fragmentos invisibles que hacen posible la comunicación entre humanos y máquinas.
A medida que los modelos amplían sus límites contextuales, los tokens serán cada vez más abstractos, pero seguirán siendo la unidad fundamental de la inteligencia artificial del lenguaje.
Este artículo fue elaborado por el equipo de AutomatizaPro, especialistas en automatización, inteligencia artificial y tecnología aplicada.
Preguntas frecuentes sobre los token en ChatGPT
¿Qué es un token en ChatGPT?
Es la unidad mínima de texto que el modelo procesa. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un símbolo.
¿Cuántas palabras equivalen a 1000 tokens?
Aproximadamente 750 palabras en inglés o 650 en español, según el modelo.
¿Por qué los tokens afectan el costo?
Porque los modelos cobran por cantidad de tokens procesados, tanto en la entrada como en la salida.
¿Qué pasa si supero el límite de tokens?
El modelo deja de recordar partes anteriores del texto o directamente no puede procesar el mensaje completo.
