{"id":560,"date":"2023-06-21T19:15:15","date_gmt":"2023-06-21T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/?p=560"},"modified":"2026-04-03T17:18:57","modified_gmt":"2026-04-03T17:18:57","slug":"token","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/es\/token\/","title":{"rendered":"Tokens en el contexto de los modelos de IA: \u00bfqu\u00e9 son los tokens?"},"content":{"rendered":"<h3>En este art\u00edculo exploramos qu\u00e9 son los tokens y c\u00f3mo se calculan. Adem\u00e1s, ofrecemos un ejemplo concreto de su uso y consejos para ahorrar tokens de manera eficiente.<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#definition\">Definici\u00f3n de tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#calculation\">C\u00f3mo se calculan los tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#example\">Un ejemplo de tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#comparison\">Comparativa entre tokenizaci\u00f3n de palabras y subpalabras<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#usage\">Uso eficiente de los tokens<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 id=\"definition\">Definici\u00f3n de tokens<\/h4>\n<p>Los tokens son un componente central en el procesamiento de texto de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico como ChatGPT de OpenAI, y forman la base para comprender e interpretar datos de texto. Estos elementos, llamados tokens, son las unidades m\u00e1s peque\u00f1as que estos modelos pueden procesar.<br \/>\nEn su forma m\u00e1s simple, un token puede ser una palabra, un signo de puntuaci\u00f3n o un espacio. Sin embargo, modelos m\u00e1s avanzados como ChatGPT ampl\u00edan este concepto y pueden definir tokens como partes de una palabra o incluso varias palabras. Este enfoque se denomina tokenizaci\u00f3n de subpalabras.<\/p>\n<h4 id=\"calculation\">C\u00f3mo se calculan los tokens<\/h4>\n<p>Al procesar un texto, primero se divide en una serie de tokens. Este proceso se llama tokenizaci\u00f3n. El modelo utiliza entonces los valores num\u00e9ricos representativos de estos tokens para analizar y predecir el texto.<br \/>\nUn aspecto importante es la limitaci\u00f3n en el n\u00famero de tokens que un modelo puede procesar. Por ejemplo, en GPT-3.5 Turbo este l\u00edmite es de 4.096 tokens y en GPT-4 es de 8.192 tokens. Esta limitaci\u00f3n se aplica tanto a los textos de entrada como de salida, y tambi\u00e9n se denomina ventana de contexto. El n\u00famero de tokens permitido en un modelo de chat como ChatGPT no solo depende de las limitaciones t\u00e9cnicas del propio modelo, sino que tambi\u00e9n puede ser configurado por el operador del chat o la aplicaci\u00f3n concreta.<\/p>\n<h4 id=\"example\">Un ejemplo de tokens<\/h4>\n<p>Una frase como &#8220;ChatGPT es un modelo de lenguaje de OpenAI&#8221; se dividir\u00eda en tokens individuales. En una tokenizaci\u00f3n sencilla por palabras, la frase podr\u00eda dividirse en los siguientes tokens:<br \/>\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-149\" src=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg\" alt=\"Ejemplo de tokens\" width=\"702\" height=\"284\" srcset=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg 702w, https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel-300x121.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><br \/>\nSin embargo, en la tokenizaci\u00f3n de subpalabras, la misma frase podr\u00eda dividirse en m\u00e1s o menos tokens, dependiendo de la l\u00f3gica espec\u00edfica del modelo.<\/p>\n<h4 id=\"comparison\">Comparativa entre tokenizaci\u00f3n de palabras y subpalabras<\/h4>\n<p>Supongamos que tenemos un texto de 1.000 palabras. Con una tokenizaci\u00f3n simple por palabras, tendr\u00edamos tambi\u00e9n 1.000 tokens. Sin embargo, con tokenizaci\u00f3n de subpalabras, el n\u00famero de tokens puede variar. Por ejemplo, una palabra como &#8220;configuraci\u00f3n&#8221; podr\u00eda dividirse en varios tokens, como &#8220;Confi&#8221;, &#8220;gura&#8221;, &#8220;ci\u00f3n&#8221;. Del mismo modo, un signo de puntuaci\u00f3n o un espacio pueden contar como un token aparte. Esto significa que el n\u00famero de tokens puede ser mayor que el n\u00famero de palabras en el texto.<\/p>\n<h4 id=\"usage\">Uso eficiente de los tokens<\/h4>\n<p>En general, cuanto menos texto haya tanto en la pregunta como en la respuesta, menos tokens se consumen. Este es un aspecto importante a tener en cuenta para maximizar la eficiencia y optimizar el uso de los tokens en modelos como ChatGPT.<\/p>\n<p><strong>Entrada de texto eficiente:<\/strong> Intenta que tus preguntas sean lo m\u00e1s concisas y claras posible. Las repeticiones innecesarias, frases demasiado largas o explicaciones irrelevantes pueden aumentar el n\u00famero de tokens necesarios.<\/p>\n<p><strong>Pedir respuestas m\u00e1s cortas:<\/strong> En algunos casos, puedes controlar la extensi\u00f3n de las respuestas generadas por el modelo. Respuestas m\u00e1s cortas consumen menos tokens.<\/p>\n<p><strong>Recordar mensajes anteriores:<\/strong> Dependiendo de la aplicaci\u00f3n, puede ser \u00fatil activar o desactivar la funci\u00f3n de recordar mensajes previos. Esta opci\u00f3n se puede ajustar en ChatGPT-X en &#8220;Ajustes&#8221;. Es importante saber que, si est\u00e1 activada, tanto las preguntas como las respuestas anteriores se suman al total de tokens usados en el chat actual.<\/p>\n<p>Activar la funci\u00f3n de recuerdo: Por ejemplo, si usas ChatGPT para resumir textos y no est\u00e1s satisfecho con el primer resumen, puedes dar otro comando para mejorarlo. En ese caso, es recomendable activar la funci\u00f3n de recuerdo, de modo que el nuevo comando se base en la informaci\u00f3n anterior y el resumen sea mejorado. As\u00ed ahorras tokens porque no tienes que volver a introducir el texto inicial cada vez.<\/p>\n<p>Desactivar la funci\u00f3n de recuerdo: Si usas ChatGPT para generar poemas independientes entre s\u00ed, conviene desactivar la funci\u00f3n de recuerdo. As\u00ed, cada nueva petici\u00f3n se trata de forma independiente, creando poemas \u00fanicos. Alternativamente, tambi\u00e9n puedes abrir un nuevo chat para cada conversaci\u00f3n y asegurarte de que los mensajes anteriores no influyan en los nuevos. As\u00ed ahorras tokens, ya que textos innecesarios no se suman al nuevo prompt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En este art\u00edculo exploramos qu\u00e9 son los tokens y c\u00f3mo se calculan. Adem\u00e1s, ofrecemos un ejemplo concreto de su uso y consejos para ahorrar tokens de manera eficiente. 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