Contador de Tokens

¿Qué es el Contador de Tokens?

El Contador de Tokens es una herramienta que convierte el texto ingresado por los usuarios en tokens. Hoy en día, muchas personas utilizan varios modelos de IA para procesar información, y estos modelos de IA cobran según el número de tokens. La conversión de texto normal a tokens no es una correspondencia directa uno a uno; requiere cálculos algorítmicos para convertir el texto en tokens con precisión.

El Contador de Tokens ayuda a los usuarios convirtiendo su texto en el número correspondiente de tokens, proporcionándoles la respuesta correcta. Además, el Contador de Tokens calculará el costo real asociado con el número de tokens, lo que facilita a los usuarios estimar los gastos involucrados en el uso de modelos de IA.

Con el Contador de Tokens, puedes determinar fácilmente el número de tokens para tus entradas de texto y evaluar los costos potenciales de utilizar modelos de IA, agilizando el proceso de trabajar con estas tecnologías avanzadas.

¿Por qué los diferentes modelos tienen diferentes recuentos de tokens?

El número de tokens calculado por diferentes modelos que utilizan tiktoken de OpenAI varía debido a las diferencias en las estrategias de tokenización. Cada modelo, como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, utiliza un tokenizador único diseñado para su arquitectura específica y datos de entrenamiento. Estos tokenizadores descomponen el texto en subpalabras o tokens de manera diferente, lo que afecta el recuento total de tokens.

Los factores que influyen en la tokenización incluyen el manejo de espacios en blanco, puntuación y caracteres especiales. Por lo tanto, el texto idéntico puede resultar en diferentes recuentos de tokens en diferentes modelos. Esta distinción asegura que cada modelo pueda gestionar eficazmente su ventana de contexto y optimizar el rendimiento para sus tareas previstas.

¿Cuánto cuesta el recuento de tokens?

Comprender el costo del uso de tokens es esencial cuando se trabaja con varios modelos de lenguaje. La tabla describe los costos asociados con diferentes modelos, ayudando a los usuarios a tomar decisiones informadas basadas en su presupuesto y requisitos.

Los costos se dividen en categorías de entrada y salida. El costo de entrada se refiere al precio de procesar los tokens que envía al modelo, mientras que el costo de salida se refiere al precio de generar los tokens en respuesta. Por ejemplo, usando el modelo GPT-4 (turbo), procesar un millón de tokens de entrada cuesta $10.00, y generar un millón de tokens de salida cuesta $30.00. Esta estructura de costos permite a los usuarios predecir y controlar sus gastos en función del volumen de tokens procesados y generados.