Cada vez que utilizas una herramienta de inteligencia artificial, todo el texto que envías y recibes se convierte en tokens. Esta unidad, prácticamente desconocida para la mayoría de los usuarios, es la base sobre la que funcionan los modelos de lenguaje y también la referencia con la que la mayoría de los proveedores calculan el coste de sus servicios.
Comprender qué es un token y cómo se contabiliza permite entender por qué dos consultas aparentemente similares pueden tener costes muy diferentes y por qué esta métrica está adquiriendo cada vez más importancia en las empresas.
¿Qué es un token?
Un token es la unidad mínima de texto que un modelo de inteligencia artificial puede procesar. Puede representar una palabra completa, parte de una palabra, un signo de puntuación o incluso un espacio.
Como referencia, un token equivale aproximadamente a cuatro caracteres o a unas 0,75 palabras en inglés. En español, el mismo contenido suele generar entre un 15 % y un 25 % más de tokens, mientras que 1.000 tokens representan aproximadamente 750 palabras.
Los modelos no leen el texto como lo hace una persona. Antes de procesarlo, lo dividen en tokens mediante un proceso denominado tokenización, que convierte cualquier consulta, documento o respuesta en una secuencia de unidades que el modelo puede interpretar.
¿Cómo se calcula el consumo de tokens?
Cada interacción con una herramienta de IA consume dos tipos de tokens:
- Los tokens de entrada (input) corresponden a toda la información que envías al modelo: preguntas, instrucciones, documentos o historial de conversación.
- Los tokens de salida (output) son los que genera el modelo como respuesta.
El coste de una interacción se obtiene sumando ambos consumos:
Coste total = (tokens de entrada × precio de entrada) + (tokens de salida × precio de salida). Además, los tokens de salida suelen tener un precio superior a los de entrada, ya que generar contenido requiere más procesamiento que leerlo.
También conviene tener en cuenta que no existe una forma universal de contar los tokens. Cada proveedor utiliza su propio sistema de tokenización, por lo que un mismo texto puede consumir un número diferente de tokens según el modelo utilizado.
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¿Por qué los tokens se han convertido en una nueva métrica empresarial?
Cuando la inteligencia artificial se utiliza de forma puntual, el consumo de tokens apenas tiene relevancia. Sin embargo, cuando pasa a formar parte de procesos, asistentes o automatizaciones, deja de ser un detalle técnico para convertirse en una variable económica que afecta directamente a los costes y a la productividad.
Cada consulta, documento procesado o automatización ejecutada consume tokens y genera un coste asociado. Por ello, el consumo empieza a comportarse como cualquier otro recurso tecnológico que la empresa necesita controlar.
Igual que se monitoriza la infraestructura en la nube o el consumo energético, el uso de la IA incorpora una nueva variable ligada a la actividad de la organización. Esto permite valorar cuánto consumo requiere cada proceso y compararlo con el valor que aporta al negocio.
El crecimiento del consumo de IA en las empresas
La expansión de la inteligencia artificial está acelerando el volumen de tokens procesados.
Según Deloitte, muchas empresas ya consumen más de 10.000 millones de tokens al mes, y se prevé que el número de organizaciones que superen los 100.000 millones de tokens mensuales se triplique entre 2025 y 2028.
La consultora también señala que Google procesa alrededor de 1,3 billones de tokens al mes, aproximadamente 130 veces más que un año antes.
¿Qué factores hacen aumentar el coste de la IA?
El precio por millón de tokens es solo una parte del coste. La forma de utilizar la inteligencia artificial influye tanto o más que la tarifa aplicada por el proveedor.
La longitud del contexto
Todo el contenido que se envía al modelo consume tokens de entrada. Cuanto mayor sea el contexto incluido en el prompt, los documentos adjuntos o el historial de conversación, mayor será el número de tokens procesados y el coste de la interacción.
El tamaño de las respuestas generadas
Las respuestas extensas incrementan el consumo de tokens de salida, que además suelen tener un precio superior al de los tokens de entrada. Por este motivo, permitir que el modelo genere más contenido del necesario puede aumentar significativamente el coste de utilización.
La elección del modelo de IA
El modelo con el menor precio por millón de tokens no siempre resulta el más económico.
El coste final también depende del número de tokens que cada modelo necesita para resolver una tarea.
Un modelo aparentemente más barato puede terminar consumiendo más recursos si genera respuestas más largas o utiliza más tokens para completar el mismo trabajo.
El uso repetitivo de información y conversaciones
Enviar repetidamente el mismo contexto, documentos o historial de conversación incrementa el consumo de tokens de entrada. Gestionar adecuadamente esa información y evitar incorporar contenido innecesario es una de las formas más eficaces de reducir costes sin afectar a la calidad de los resultados.
¿Cómo optimizar el consumo de tokens?
Reducir el consumo de tokens no significa obtener peores resultados. En muchos casos, basta con utilizar la inteligencia artificial de una forma más eficiente para disminuir los costes sin afectar a la calidad de las respuestas.
La clave está en enviar únicamente la información necesaria, elegir el modelo adecuado y evitar consumos innecesarios.
Escribir instrucciones más precisas
Las instrucciones claras y específicas ayudan al modelo a generar respuestas más ajustadas a la tarea solicitada.
Indicar exactamente qué se necesita evita respuestas excesivamente largas y reduce tanto los tokens de entrada como los de salida.
Reducir el contexto innecesario
Todo el contexto enviado al modelo consume tokens. Por ello, conviene incluir únicamente la información imprescindible y evitar documentos completos, instrucciones repetidas o historiales más extensos de lo necesario.
Elegir el modelo adecuado para cada tarea
No todas las tareas requieren el modelo más avanzado. Para clasificar información, resumir documentos o responder preguntas sencillas, un modelo más económico puede ofrecer resultados adecuados.
En cambio, las tareas que exigen razonamiento complejo o el análisis de grandes volúmenes de información pueden justificar el uso de modelos con mayores capacidades.
Gestionar el historial y el conocimiento de forma eficiente
En aplicaciones conversacionales, el historial crece con cada intercambio y aumenta progresivamente el consumo de tokens. Para controlar ese coste, puede conservarse únicamente la parte relevante de la conversación o sustituir el historial completo por un resumen.
Del mismo modo, cuando se utilizan bases de conocimiento, resulta más eficiente recuperar solo la información necesaria para responder a cada consulta.
En conclusión, a medida que la inteligencia artificial se incorpora a más procesos, las empresas necesitan controlar no solo cuánto consumen, sino también qué valor obtienen de ese consumo.
Por eso, la gestión de los tokens ha empezado a formar parte de la gobernanza de la IA y de la estrategia de eficiencia de la organización.
