Qué son los tokens y por qué importan

En el mundo de la inteligencia artificial los modelos no leen palabras como lo haría una persona. En su lugar trabajan con tokens fragmentos invisibles de texto que alimentan cada interacción. Por ejemplo al escribir Hello, world! el modelo no ve dos palabras sino cuatro tokens: Hello , el espacio antes de world , world y el signo de exclamación. En fragmentos de código la fragmentación suele ser aún más fina porque puntuación corchetes y símbolos se convierten en tokens independientes.

Los tokens en sí no son caros lo que genera coste es procesarlos. Cada token que envías debe pasar por miles de millones de operaciones matemáticas ejecutadas en GPUs muy potentes cada vez que interactúas con el modelo. Ahí es donde surge el gasto energía hardware refrigeración espacio en centros de datos y personal que mantiene y asegura la infraestructura. Más tokens implican más tiempo de GPU y por tanto mayor coste; menos tokens significan menos coste.

Los tokens también son la base de otras propiedades críticas de los modelos. Las ventanas de contexto que determinan cuánto puede ver un modelo a la vez se miden en tokens. La facturación de muchas APIs se calcula por millón de tokens. La memoria la eficiencia y buena parte de la ingeniería de prompts giran alrededor de cómo se usan los tokens. Si quieres comprender por qué a veces un servicio de IA resulta caro o por qué un modelo olvida información necesitas empezar por entender cómo se usan los tokens.

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