Definición
Un token es la unidad mínima de texto que procesa un modelo de lenguaje. No es exactamente una palabra: una palabra corta suele ser un token, una larga se divide en varios y los signos de puntuación cuentan aparte. Como regla, 1.000 tokens equivalen a unas 700 u 800 palabras en español, algo menos que en inglés. El modelo lee tokens de entrada y genera tokens de salida, uno a uno.
En una empresa el token importa por dos razones. La primera es el coste: los proveedores de IA cobran por millón de tokens, con precios distintos para entrada y salida, así que un proceso que resume documentos largos cuesta más que uno que clasifica correos cortos. La segunda es el límite: cada modelo acepta un máximo de tokens por petición, la ventana de contexto, y lo que no cabe no se lee.
El malentendido habitual es pensar que el modelo lee palabras o letras. Por eso a veces se equivoca contando letras o con juegos de palabras: ve trozos, no caracteres. Otro error es ignorar el coste de los tokens de salida, que suelen ser varias veces más caros que los de entrada. Un buen diseño de prompts y de contexto reduce la factura de IA de forma significativa sin perder calidad.
En la práctica
Una empresa de seguros procesa 50.000 partes al mes con IA. Al recortar el prompt de sistema y enviar solo las secciones relevantes de cada documento, reduce los tokens por expediente a la mitad y la factura mensual de IA en la misma proporción.
Por qué importa
El token es la unidad de facturación de la IA. Si vas a apoyar procesos en modelos de lenguaje, tu coste por operación se mide en tokens, y conviene que alguien de tu equipo lo tenga en el cuadro de mando.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuántos tokens tiene una página de texto?
- Una página estándar de unas 500 palabras en español ocupa entre 650 y 750 tokens. Un contrato de 50 páginas ronda los 35.000 tokens. Los proveedores ofrecen contadores gratuitos para calcularlo con precisión antes de lanzar un proyecto.
- ¿Por qué las empresas de IA cobran por tokens y no por consulta?
- Porque el coste de cómputo depende de cuánto texto lee y genera el modelo, no del número de peticiones. Una pregunta de una línea y el análisis de un informe de 100 páginas son dos consultas, pero la segunda consume cientos de veces más recursos. Cobrar por tokens refleja ese coste real.