¿Qué es un token en Inteligencia Artificial y cuál es su coste?
Estimada Comunidad Remth 2.0:
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, mucha gente cree que es una tecnología que simplemente nos da respuestas. En parte es cierto, pero mientras esperamos a que nos proporcione una solución, por el camino se ejecutan una gran cantidad de cálculos y operaciones lógicas, también llamados cómputo y redes neuronales. Todo esto se desencadena a partir de nuestro prompt, el cual determina qué procesos y rutas internas seguirá el modelo. Y, por supuesto, todo este trabajo computacional tiene un coste, ya que son máquinas trabajando para ello.
Aquí es donde aparece su moneda de cambio: el token. Esta unidad es, por así decirlo, el combustible que se utiliza para procesar tanto nuestro texto de entrada como la respuesta generada. Según el texto que escribamos y el idioma que utilicemos, se consumirán uno o varios tokens. Los LLM están entrenados principalmente en inglés, y el uso de otros idiomas puede suponer un consumo mayor.
En español, el uso de tildes, acentos, signos de exclamación e interrogación incrementa el gasto, ya que cada carácter adicional cuenta como un token más.
Pagamos tokens en dos momentos:
- Entrada: cuando hacemos la consulta, que tiene un límite máximo de tokens.
- Salida: cuando recibimos la respuesta generada por el modelo.
Si superamos el límite de tokens en nuestra pregunta, el LLM puede olvidar el inicio del contexto, lo que provoca respuestas incompletas o incoherentes.
Pasos que se producen desde la consulta hasta la salida en una IA
- Recepción de la entrada La IA recibe tu texto y lo convierte en datos procesables.
- Comprensión del contexto Analiza intención, tono y elementos clave para interpretar qué necesitas.
- Búsqueda de información relevante Revisa su conocimiento interno y modelos para localizar patrones útiles.
- Generación de la respuesta Construye una salida coherente combinando razonamiento y lenguaje natural.
- Revisión interna Ajusta la respuesta para que sea clara, segura y alineada con las reglas del sistema.
- Entrega al usuario Muestra el resultado final en texto u otro formato.
Puntos clave resaltados
- Token = unidad de coste computacional.
- Más caracteres → más tokens (acentos, signos, longitud del texto).
- Dos consumos: entrada y salida.
- Exceso de tokens → pérdida de contexto.
- LLM optimizados para inglés → otros idiomas consumen más.
Espero que esta explicación te ayude a optimizar tus tokens y a mejorar tu comprensión sobre Inteligencia Artificial.
Siempre a su servicio.