Guía completa sobre los tokens en IA: qué son, cómo funcionan y por qué definen el rendimiento de los LLM

Cuando interactuamos con herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, parece que la inteligencia artificial comprende y redacta el lenguaje humano exactamente igual que nosotros. Sin embargo, bajo esa apariencia conversacional, las redes neuronales no leen letras, sílabas ni palabras completas. Para una máquina, el lenguaje que utiliza son secuencias numéricas, probabilidades y cálculo vectorial.

El puente fundamental que traduce nuestras palabras a números comprensibles para un algoritmo de IA es lo que se conoce como tokens. Entender qué son los tokens en IA, cómo se generan y de qué manera condicionan la memoria, la velocidad y los costes de cada consulta es indispensable para cualquier usuario que desee exprimir al máximo el potencial de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).

¿Qué son los tokens en inteligencia artificial y cuál es su función?

En el ámbito de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), un token es la unidad mínima de información textual que un modelo de lenguaje puede procesar, interpretar y generar.

Podemos imaginar los tokens como piezas de construcción o bloques lingüísticos. Cuando introducimos una frase en un prompt, el sistema no la analiza como un bloque indivisible, sino que la descompone en pequeños fragmentos (tokens) para poder operar con ellos a nivel computacional.

Definición de qué son los tokens

De forma simple, un token es la unidad básica de procesamiento de los LLM, algo así como el átomo del lenguaje para una inteligencia artificial. Un token puede coincidir exactamente con una palabra entera, pero también puede ser una fracción de palabra, una sola letra, un signo de puntuación, un espacio en blanco o incluso un emoji.

Por ejemplo, en una palabra muy habitual como “sol”, el modelo suele procesarla como un único token. En cambio, ante una palabra más larga o menos frecuente como “biodegradable”, el sistema puede fragmentarla en varias subunidades (“bio”, “degrad”, “able”), asignando a cada una su propio identificador numérico.

¿Por qué las máquinas no leen palabras?

A primera vista, podría parecer más intuitivo que la IA procesase palabras enteras del diccionario en lenguaje natural. No obstante, este enfoque presenta limitaciones técnicas que impiden que esto suceda:

1. Inmanejabilidad del vocabulario: un diccionario completo contiene cientos de miles de palabras. Si a eso sumamos conjugaciones verbales, plurales, tecnicismos y errores, el vocabulario necesario sería inmenso, haciendo que los modelos fueran pesados, lentos e ineficientes.

2. El problema de las palabras desconocidas (Out Of Vocabulary o OOV): si un modelo de IA solo reconociera palabras completas previamente memorizadas, cualquier errata, nombre propio desconocido o palabra compuesta podrían bloquear el sistema.

3. El extremo opuesto: la solución contraria sería enseñar a un modelo a leer letra a letra o carácter por carácter, lo que evitaría el problema de vocabulario. Sin embargo esto, obligaría a las redes neuronales a procesar secuencias descomunalmente largas, perdiendo el sentido del contexto y multiplicando la memoria de cálculo requerida. Y eso no es eficiente para ningún sistema.

Es por ello que el uso de los tokens representa el equilibrio óptimo entre flexibilidad, velocidad de cómputo y riqueza semántica.

¿Por qué los tokens se consumen de forma distinta según el idioma? La regla de equivalencia

Una de las dudas más recurrentes al trabajar con IA es la equivalencia práctica entre tokens y palabras. Y es que, la realidad es que la eficiencia en el consumo de tokens no es uniforme entre las diferentes lenguas del mundo, porque no todas las lenguas utilizan las mismas palabras.

Este desequilibrio se debe a la forma en que se construyeron los primeros modelos de entrenamiento, que fueron construidos en el idioma universal inglés.

De esta manera, al construirse los principales diccionarios de subpalabras (tokenizadores), las palabras inglesas más comunes se compactaron en un único token. En cambio, en idiomas como el español, el catalán o el alemán, el tokenizador no contaba con tantas palabras completas en su vocabulario predeterminado, viéndose obligado a dividirlas en más fragmentos para poder representarlas.

Este es un ejemplo de equivalencia de tokens entre inglés y español:

• En inglés: Como regla general de referencia, 1.000 tokens equivalen a unas 750 palabras (aproximadamente 1,3 tokens por palabra).
• En español: Para expresar el mismo texto, 1.000 tokens equivalen a unas 600 – 700 palabras (aproximadamente 1,4 a 1,6 tokens por palabra).

En la práctica, esto significa que un documento traducido al español requiere entre un 15% y un 30% más de tokens que su versión original en inglés. Afortunadamente, la llegada de modelos de última generación (como GPT-4o y su tokenizador de 200.000 palabras) ha ampliado significativamente el vocabulario multilingüe, reduciendo notablemente esta brecha y haciendo que el procesamiento de textos en español sea hoy mucho más eficiente y económico que hace solo unos años.

¿Cómo funciona el proceso de tokenización en la IA generativa?

Para que un modelo de lenguaje transforme una pregunta humana en una respuesta inteligente, el texto debe atravesar una serie de pasos que se denominan tokenización.

De texto a números, descomposición, asignación de ID y embeddings

En ese sentido, el proceso de tokenización sigue tres etapas consecutivas e instantáneas:

1. Segmentación (Tokenization): El texto introducido por el usuario se divide en una secuencia ordenada de fragmentos.
2. Asignación de identificador numérico (Token ID): Cada token resultante se compara con una tabla de vocabulario preestablecida durante el entrenamiento del modelo. A cada fragmento se le asocia un número entero único. 
3. Proyección en vectores (Embeddings): Una vez que el texto se convierte en una lista de números enteros. Estos IDs se transforman en vectores matemáticos multidimensionales (embeddings). Y es en este espacio vectorial cuando las palabras con significados o funciones contextuales similares quedan posicionadas matemáticamente cerca unas de otras, permitiendo que la red neuronal calcule la probabilidad de cuál debe ser el siguiente token en aparecer.

Algoritmos que llevan a cabo la tokenización: algoritmos de subpalabras.

El algoritmo más utilizado en los modelos actuales (como GPT-4 o Gemini) es el Byte Pair Encoding (BPE) o codificación de pares de bytes. El funcionamiento de este algoritmo de subpalabras, que es el que permite el proceso de tokenización, es el siguiente:

1. Comienza considerando cada carácter individual como un token base.
2. Analiza millones de textos para identificar qué pares de caracteres o tokens contiguos aparecen juntos con mayor frecuencia.
3. Fusiona esos pares repetidos en un nuevo token único y lo incorpora al vocabulario.
4. Repite el proceso de forma reiterativa hasta alcanzar un límite de vocabulario prefijado (de 100.000 tokens en modelos como GPT-4, y de hasta 200.000 en arquitecturas más recientes como GPT-4o). 

Gracias al BPE, las palabras más comunes del lenguaje cotidiano se compactan en un único token, mientras que los términos extraños o inventados se dividen limpiamente en subfragmentos conocidos sin generar errores.

¿Cómo gestiona el tokenizador los signos complejos de puntuación?

Un error habitual es pensar que los tokens solo abarcan letras. En la práctica, los tokens pueden gestionar:

• Espacios en blanco: los tokenizadores suelen agrupar el espacio previo junto con la palabra que le sigue.
• Signos de puntuación: los puntos, comas, signos de interrogación y comillas suelen constituir tokens individuales.
• Saltos de línea y tabulaciones: consumen tokens específicos que indican a la máquina el formato visual del texto.
• Emojis y caracteres especiales: debido a que los emojis utilizan codificaciones UTF-8 de múltiples bytes, un solo emoji puede descomponerse en 2, 3 o hasta 6 tokens distintos, disparando el consumo si se utilizan con frecuencia en los prompts.

Los tokens y la ventana de contexto de los modelos de IA

La ventana de contexto es uno de los conceptos más determinantes en la arquitectura de cualquier IA generativa y está directamente medida en una cantidad concreta de tokens.

¿Qué es la ventana de contexto y por qué tiene un límite de memoria?

La ventana de contexto es un concepto que representa la cantidad máxima de tokens que un modelo de lenguaje puede mantener activos en su memoria de trabajo simultáneamente durante una interacción con una persona o usuario. Esta ventana incluye tanto los tokens de entrada (el prompt del usuario, las instrucciones del sistema y el historial de la conversación previa) como los tokens de salida que el modelo va redactando en tiempo real.

La razón por la que existe un límite técnico es la complejidad matemática de lo que se conoce como “arquitectura Transformer”. Este concepto significa básicamente que un LLM tiene un límite de memoria por un problema de espacio y fuerza bruta.

Para entender cómo funciona este límite técnico, podemos recurrir a la siguiente analogía de una reunión de trabajo en la que cada participante debe interactuar directamente con todos los demás.

• Con un equipo de 3 personas: Solo se generan 3 canales directos de comunicación, lo que permite un seguimiento sencillo de las intervenciones.
• Con un grupo de 10 personas: Las interacciones individuales necesarias para que todos estén interconectados se elevan a 45.
• Con una sala de 100 personas: El número de conexiones cruzadas se dispara hasta las 4.950 interacciones.

Este fenómeno lo ilustra en términos prácticos el concepto de complejidad cuadrática ($O(n^2)$). Básicamente significa que a medida que el número de elementos aumenta linealmente, las relaciones y el procesamiento necesario para gestionarlos crecen de forma exponencial.

La importancia del Mecanismo de Atención de los LLMs

Esto sucede porque los modelos de lenguaje no leen como los humanos (de izquierda a derecha y palabra por palabra olvidando lo anterior). Para entender el significado de una frase, el modelo compara cada palabra con todas las demás palabras que ya están en el texto. Esto se conoce como el “mecanismo de atención” de los LLMs.

Esto significa que si el texto tiene un X número de palabras, el modelo debe hacer muchísimas comparaciones para saber cómo se relacionan entre sí. Esta tabla ilustra este concepto:

Por tanto, si se duplica el texto el trabajo se multiplica por cuatro. Y si multiplicas el texto por 10, la memoria necesaria se multiplica por 100. Y esto genera un problema de memoria, concretamente en la memoria RAM de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU).

Y esto genera un cuello de botella de la ventana de contexto, porque todas esas comparaciones se tienen que guardar al instante en la memoria superrápida de la tarjeta gráfica (VRAM) donde corre el LLM. Y esto tiene dos consecuencias:

1. Por un lado, un límite de Hardware: si la tarjeta gráfica de los LLMs se queda sin memoria VRAM al intentar hacer esa tabla gigante de comparaciones, el sistema colapsa y da un error de Out of Memory.
2. Y por el otro, de límite de Tiempo: y es que calcular billones de conexiones para un texto infinitamente largo haría que el algoritmo tardara horas en responder a una sola pregunta.

Por eso los ingenieros ponen un límite en la ventana de contexto para garantizar que la respuesta sea rápida y quepa dentro de la memoria física de los servidores.

La evolución del contexto en la actualidad

En los últimos años hemos asistido a un salto cuantitativo extraordinario en la capacidad de memoria de los modelos:

• Modelos iniciales de IA (GPT-3 / GPT-3.5 inicial): Contaban con ventanas de entre 2.048 y 4.096 tokens, lo que apenas permitía mantener una conversación breve antes de olvidar el inicio del diálogo.
• Generación intermedia (GPT-4 8K / 32K y Claude 1): Ampliaron el margen a 8.000 y 32.000 tokens, facilitando el análisis de documentos medianos de 15 a 40 páginas.
• Generación moderna (a partir de Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro): Claude estandarizó ventanas de 200.000 tokens, GPT-4o alcanzó los 128.000 tokens, y Gemini superó la barrera del millón hasta los 2 millones de tokens nativos. Esta capacidad colosal permite introducir libros enteros, bases de código gigantescas o horas de transcripciones de audio en una única consulta.

¿Cómo se calculan los tokens y cómo afectan a los costes de las APIs?

En los últimos modelos de inteligencia artificial que funcionan bajo interfaces de programación (APIs) para automatizar procesos o desarrollar aplicaciones, los tokens son la moneda con la que se tarifica el servicio.

Diferencia entre tokens de entrada (prompt) y tokens de salida (completion)

Los distintos proveedores de IA (OpenAI, Google, Anthropic) desglosan sus precios en dos categorías con costes notablemente diferentes:

1. Tokens de entrada (Input Tokens o Prompt): los tokens que el usuario envía al modelo (instrucciones, preguntas, documentos adjuntos y contexto previo). Su procesamiento es más rápido y económico porque el modelo puede calcularlos en paralelo de una sola pasada.
2. Tokens de salida (Output Tokens o Completion): son los tokens que el modelo genera y escribe como respuesta. Su precio suele ser entre 3 y 5 veces superior al de los tokens de entrada, ya que la máquina debe calcular probabilidades token a token, requiriendo mucha más potencia de cómputo continuada.

Ejemplo práctico de cálculo de consumo y presupuesto en un proyecto

Para entender el coste real de usar esta tecnología, pongamos un ejemplo cotidiano: imagina una empresa que utiliza un asistente virtual para responder a 5.000 clientes al día.

En este tipo de servicios, el cobro se divide en dos conceptos: lo que el sistema «lee» (el mensaje del usuario más la información de contexto) y lo que el sistema «escribe» (la respuesta generada).

Supongamos unas tarifas estándar de mercado: unos 2,30 € por cada millón de palabras leídas y 9,20 € por cada millón de palabras generadas.

Esto significa que en la práctica, mantener un servicio que atiende automáticamente a 5.000 clientes diarios representa un gasto aproximado de 18,40 € al día, lo que equivale a una factura mensual cercana a los 550 €.

Por eso, si los equipos de la compañía no optimizan sus prompts y envían 2.000 tokens innecesarios de instrucciones redundantes al día en cada petición, la factura mensual puede triplicarse de inmediato sin aportar ninguna mejora en la calidad del resultado.

Principales herramientas para contar tokens

Para auditar y anticipar el consumo de tokens antes de lanzar proyectos a producción, existen herramientas especializadas indispensables:

• OpenAI Tokenizer (Plataforma web): es una herramienta gráfica oficial y gratuita accesible desde el navegador. Permite pegar cualquier texto y muestra visualmente cada token diferenciado por colores, indicando el número exacto de caracteres y tokens resultantes en modelos como GPT-4 o GPT-3.5.
• Tiktoken (Librería Python oficial): es un paquete de código abierto extremadamente rápido desarrollado en Rust y Python por OpenAI. Permite contar tokens de forma programática y precisa dentro de aplicaciones locales sin necesidad de realizar peticiones de red ni incurrir en costes de API.
• Anthropic Token Counting API y librerías de Hugging Face: algunos proveedores como Anthropic integran endpoints específicos para precalcular el tamaño de un prompt antes de ejecutarlo, mientras que la biblioteca de Hugging Face ofrece tokenizadores nativos para otros modelos abiertos.

Consejos para optimizar el consumo de tokens en los prompts de IA

Reducir el consumo de tokens no solo disminuye drásticamente las facturas de la API, sino que además acelera los tiempos de respuesta y mejora la precisión del modelo al evitar que se disperse con datos irrelevantes. Estas son algunas buenas prácticas a tener en cuenta para economizar el consumo de tokens:

Técnicas de síntesis y eliminación de información redundante

En este apartado existen varias técnicas interesantes:

• Eliminar fórmulas de cortesía innecesarias: saludos, introducciones vacías y agradecimientos aumentan el tamaño del prompt sin aportar valor semántico al razonamiento de la máquina.
• Podar el contexto documental: si el usuario, en lugar de proporcionar textos o artículos de referencia, extrae y aporta únicamente los párrafos relevantes para la consulta, se optimizarán el número de tokens necesarios para leer un documento completo sin filtrar.

Uso estratégico de mensajes del sistema y estructuración de instrucciones

Dos claves principales:

• Separar el rol de los datos: se recomienda utilizar las instrucciones de sistema para definir el tono, el rol y las reglas permanentes de forma concisa, evitando reiterar las mismas condiciones en cada mensaje del usuario.
• Emplear viñetas y directrices claras: las instrucciones formuladas mediante listas concisas y verbos de acción consumen menos tokens y son más fáciles de acatar por el modelo que los párrafos largos.

Formato estructurado (JSON o Markdown) y reutilización de contexto

Estas claves son:

• Solicitar salidas delimitadas: cuando se requiere que el modelo devuelva datos para ser procesados por otras aplicaciones, exigir un formato limpio como JSON o tablas en Markdown es una buena práctica que ayuda a estandarizar la respuesta. 
• Aprovechar el almacenamiento en caché de contexto (Prompt Caching): Los principales proveedores de API ofrecen descuentos significativos (de hasta un 50% o más) cuando se reutilizan bloques idénticos de contexto —como manuales extensos, código fuente o directrices estáticas de la empresa— entre peticiones consecutivas.

FAQs SEO: Preguntas Frecuentes sobre Tokens en IA

¿Cuántas palabras son 1.000 tokens en español?

En español, 1.000 tokens equivalen aproximadamente a entre 600 y 700 palabras. En inglés, esa misma cifra ronda las 750 palabras. Esta diferencia se debe a que el español cuenta con una estructura gramatical más compleja, con mayor cantidad de tiempos verbales, prefijos, sufijos y caracteres con tilde que obligan al tokenizador a dividir las palabras en más unidades diferentes.

¿Qué ocurre cuando una conversación supera el límite de tokens disponible?

Cuando un hilo de conversación excede el límite de la ventana de contexto, el modelo sufre un efecto de amnesia progresiva. El sistema se ve obligado a descartar los tokens más antiguos del historial para hacer espacio a las nuevas entradas, perdiendo instrucciones iniciales, acuerdos previos o variables definidas al comienzo del chat.

¿Un espacio o un signo de puntuación cuenta como un token?

Sí. Los espacios en blanco, las comas, los puntos, los saltos de línea y los emojis son considerados caracteres informativos por el modelo. Dependiendo del algoritmo, los signos de puntuación suelen contar como tokens independientes, mientras que los espacios en blanco a menudo se absorben dentro del token de la palabra contigua.

¿Por qué se cobra por tokens y no por palabras en las APIs de IA?

Porque el coste de computación de una red neuronal depende directamente de las operaciones que ejecuta sobre cada vector numérico. Para el hardware (las GPU), procesar una palabra corta o un fragmento de palabra insume exactamente el mismo esfuerzo de cálculo que cualquier otro token. La tarificación por tokens refleja con precisión quirúrgica los recursos de hardware consumidos.

¿Qué es el Tokenizer de OpenAI?

Es una aplicación web oficial, pública y gratuita desarrollada por OpenAI que permite a los usuarios pegar cualquier fragmento de texto para ver en tiempo real cómo el modelo lo descompone en tokens individuales resaltados en distintos colores. Es una herramienta formativa de referencia para entender el funcionamiento interno de GPT-4 y calcular consumos previos.

¿Es lo mismo los tokens de IA que los tokens de las criptomonedas?

No. Esta es una confusión frecuente entre dos conceptos tecnológicos que comparten la misma palabra pero pertenecen a mundos radicalmente distintos:

1. Tokens de Procesamiento en LLM (Inteligencia Artificial): Son unidades computacionales de texto y datos, diseñadas exclusivamente para que las redes neuronales puedan interpretar secuencias lingüísticas y calcular probabilidades matemáticas.

2. Tokens de IA en Blockchain (Criptoactivos): Son monedas o activos digitales emitidos en cadenas de bloques. Su finalidad es servir como medio de pago descentralizado.

En resumen, en un modelo de lenguaje (LLM), el token es una métrica de procesamiento y sintaxis del contenido, mientras que en el ecosistema cripto el token es un activo financiero digital.