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Contador de Tokens LLM

Cuenta al instante los tokens de tu texto para los modelos GPT de OpenAI.

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Preguntas Frecuentes

¿Qué es un token en el contexto de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)?

En los LLM, un token es una unidad fundamental de texto, como una palabra, parte de una palabra (subpalabra) o puntuación. Los modelos procesan y generan texto dividiéndolo en estos tokens.

¿Por qué es importante contar tokens al trabajar con LLM?

Contar tokens es crucial para gestionar los costos de API (ya que muchos servicios cobran por token), mantenerse dentro de los límites de contexto del modelo (el número máximo de tokens que un modelo puede procesar) y optimizar la efectividad de los prompts.

¿Qué es la tokenización en los LLM?

La tokenización es el proceso de convertir una secuencia de texto en una secuencia de tokens. Diferentes LLM pueden usar diferentes algoritmos de tokenización, lo que afecta cómo se descompone el texto.

¿Cómo puedo reducir el número de tokens en mi texto para un LLM?

Puedes reducir los tokens usando un lenguaje conciso, eliminando palabras redundantes o frases de relleno, resumiendo información y, a veces, usando abreviaturas o sinónimos más cortos cuando sea apropiado.

¿Todos los LLM cuentan los tokens de la misma manera?

No, diferentes familias de LLM (por ejemplo, la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic) a menudo usan sus propios tokenizadores únicos. Esto significa que el mismo fragmento de texto puede resultar en un recuento de tokens diferente según el modelo.

¿Qué es una 'ventana de contexto' en los LLM y cómo se relaciona con los tokens?

La ventana de contexto es el número máximo de tokens que un LLM puede considerar a la vez. Esto incluye tanto tu prompt de entrada como la respuesta generada por el modelo. Exceder este límite puede provocar errores o resultados truncados.

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