¿Qué es la tokenización en modelos de lenguaje de IA?

La tokenización es el proceso de descomponer el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens, que los modelos de lenguaje de IA utilizan para comprender y procesar el texto. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o incluso un solo carácter. Por ejemplo, "hola" puede ser un token, mientras que "extraordinariamente" puede dividirse en varios tokens como "extra", "ordinaria", "mente". Comprender la tokenización es crucial porque los modelos de IA tienen límites de tokens para sus entradas y salidas, y los costos de API a menudo se calculan en función del número de tokens utilizados.

Descripción de la herramienta

La herramienta GPT Tokenizer te permite ver exactamente cómo los diversos modelos GPT de OpenAI tokenizan la entrada de texto. Puedes ingresar cualquier texto de prompt y seleccionar de una amplia gama de modelos GPT para ver el desglose de tokens con visualización codificada por colores. Cada token se resalta con un color único, lo que facilita comprender cómo el modelo procesa tu texto. La herramienta muestra el conteo total de tokens y muestra caracteres especiales (espacios como puntos y saltos de línea como flechas) para una mejor visibilidad.

Ejemplos

Entrada:

  • Modelo: GPT-5
  • Prompt: "Hola, ¿cómo estás hoy?"

Salida:

  • Tokens: el número varía según el modelo
  • Visualización: Cada palabra/puntuación mostrada en diferentes colores

Características

  • Soporte de múltiples modelos: Elige entre más de 30 modelos GPT y OpenAI
  • Tokenización en tiempo real: Ve los tokens actualizarse instantáneamente mientras escribes
  • Visualización codificada por colores: Cada token obtiene un color único para una fácil identificación
  • Visualización de caracteres especiales: Espacios mostrados como puntos (·) y saltos de línea como flechas (↵)
  • Conteo de tokens: Visualización en tiempo real del total de tokens utilizados
  • Codificación específica del modelo: Cada modelo utiliza sus propias reglas de tokenización

Modelos compatibles

La herramienta admite los siguientes modelos de OpenAI:

Serie ChatGPT:

  • ChatGPT-4o Latest

Serie GPT-5:

  • GPT-5
  • GPT-5 Pro
  • GPT-5 mini
  • GPT-5 nano

Serie GPT-4.x:

  • GPT-4.5 Preview
  • GPT-4.1
  • GPT-4.1 mini
  • GPT-4.1 nano

Serie GPT-4:

  • GPT-4o
  • GPT-4o mini
  • GPT-4
  • GPT-4 turbo

Serie GPT-3.5:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

Serie O (modelos de razonamiento):

  • o4-mini
  • o3
  • o3-mini
  • o3-pro
  • o1
  • o1-mini
  • o1-preview
  • o1-pro

Modelos heredados:

  • text-davinci-003
  • text-davinci-002
  • text-davinci-001

Casos de uso

  • Estimación de costos de API: Calcula el uso de tokens antes de realizar llamadas API para estimar los costos
  • Optimización de prompts: Reduce el conteo de tokens comprendiendo cómo se tokeniza el texto
  • Planificación de ventana de contexto: Asegúrate de que tus prompts se ajusten a los límites de tokens del modelo
  • Depuración de respuestas de IA: Comprende por qué ciertas entradas producen salidas inesperadas
  • Propósitos educativos: Aprende cómo los diferentes modelos manejan la tokenización de manera diferente
  • Planificación de longitud de contenido: Planifica contenido que se ajuste a las restricciones de tokens