¿A cuántas palabras equivale un token AI? En realidad, existen muchas diferencias entre chino e inglés
Después de que muchas personas comienzan a usar ChatGPT, Claude, Gemini u otras API de IA, una de las preguntas más comunes que hacen es: ¿A cuántas palabras equivale un token de IA?
Esta pregunta parece muy básica, pero en realidad está directamente relacionada con dos cosas:
Primero, ¿sabes cómo la IA calcula el uso? En segundo lugar, ¿es posible aumentar mucho el coste sin prestar atención? OpenAI describe oficialmente el token como la unidad básica cuando el modelo procesa texto y proporciona un valor de experiencia de conversión aproximado en inglés; Los documentos oficiales de Google Gemini también definen el token como la granularidad básica del procesamiento de entrada y salida del modelo.
Primero hablemos de la conclusión: AI Token no es igual a la cantidad de palabras, ni es igual a la cantidad de palabras individuales, pero en chino e inglés, la experiencia de consumo de tokens suele ser diferente. OpenAI señala claramente que la tokenización será diferente en diferentes idiomas, y el texto que no está en inglés generalmente tendrá una mayor proporción de token por carácter, lo que afectará los costos y las limitaciones.
Primero aclaremos el concepto más importante: el token no es el número de palabras
El token es la unidad de medida cuando el modelo procesa texto, no las “varias palabras” o “varias palabras” que los humanos suelen entender.
La explicación oficial de OpenAI es muy clara. El token puede ser tan corto como un carácter o tan largo como una palabra completa. Es posible que el token incluya espacios, signos de puntuación y algunas palabras. Los documentos oficiales de Google Gemini también mencionan que un token puede ser un carácter o una palabra completa, y una palabra larga puede dividirse en varios tokens.
Por lo tanto, no puedes pensar en el token directamente como "una palabra equivale a un token". Esta comprensión es demasiado aproximada y es fácil cometer errores cuando se trata de estimar costos, observar el uso de API y calcular la longitud del contexto.
¿Por qué la gente se siente tan diferente entre el inglés y el chino?
La clave no es que el texto chino deba ser más largo, sino que los modelos segmenten el texto de diferentes maneras. El valor de la experiencia en inglés proporcionado oficialmente por OpenAI es: 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres, aproximadamente 3/4 de palabras en inglés y 100 tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés. Los documentos oficiales de Google Gemini también ofrecen estimaciones aproximadas similares en inglés: 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres y 100 tokens equivalen aproximadamente a entre 60 y 80 palabras en inglés.
Pero OpenAI también recuerda claramente que la tokenización cambiará según el idioma, y el contenido que no está en inglés generalmente producirá una mayor proporción de token por carácter. Esto significa que no puede aplicar directamente métodos de conversión comunes de inglés a chino.
La forma más sencilla de entenderlo es esta:
Es más probable que el inglés tenga "un token contiene varias letras"
El inglés tiene espacios y hay muchas palabras de alta frecuencia, raíces comunes y fragmentos fijos, por lo que el modelo es más fácil de segmentar de una manera más eficiente. Es por eso que tanto OpenAI como Google pueden ofrecer valores de experiencia en inglés relativamente estables.
El chino suele estar más cerca del sentido de "una palabra o un párrafo corto es una ficha"
No hay espacios en chino y la forma en que el modelo segmenta el chino es diferente a la del inglés. Aunque no se puede simplificar a "cada carácter chino debe ser igual a una ficha", en la práctica, el contenido chino suele costar más fichas de lo que mucha gente esperaba originalmente. Aunque el funcionario de OpenAI no proporciona una fórmula fija de conversión al chino, ha indicado claramente que los idiomas distintos del inglés suelen tener una proporción de tokens más alta, algo a lo que los usuarios chinos deben prestar especial atención en términos de costo.
¿A cuántas palabras equivale ese token AI?
La respuesta más práctica es: no hay un valor fijo, solo se puede estimar.
Si está leyendo contenido en inglés, primero puede utilizar los valores de experiencia proporcionados por OpenAI y Google como referencia aproximada.
El inglés se puede capturar de forma aproximada:
1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres
1 token equivale aproximadamente a 3/4 palabras en inglés
100 tokens equivalen aproximadamente a entre 60 y 80 palabras en inglés, y la estimación común de OpenAI es de aproximadamente 75 palabras en inglés
Pero si estás viendo contenido en chino, no preguntes "¿en cuántas palabras está fijo?" porque la respuesta no será estable. La idea más correcta es: el chino generalmente no se puede estimar con hermosas proporciones como el inglés.
Es por eso que muchas personas sienten que, aunque el texto chino no parece muy largo, la velocidad del consumo de tokens es más obvia de lo esperado. Esto está respaldado por la descripción de OpenAI de la mayor proporción de tokens no ingleses.
¿Por qué el chino suele afectar más a los costos que el inglés para el mismo significado?
Primero dejemos una cosa clara: no en todas las situaciones se puede decir simplemente “el chino es definitivamente más caro que el inglés”. La afirmación realmente correcta es: diferentes idiomas tienen diferentes tokenizaciones. Los idiomas distintos del inglés suelen tener proporciones de tokens más altas, por lo que el costo y la experiencia de uso del contexto también pueden ser más sensibles. Este es el punto clave del que OpenAI habló oficialmente directamente.
significa que si está generando contenido chino, servicio al cliente chino, resumen automatizado, preguntas y respuestas de la base de conocimientos o aplicaciones API chinas, al estimar el costo de los tokens de IA, no puede utilizar directamente las estimaciones aproximadas comunes en los artículos en inglés. Porque una vez que usas contenido en chino, una mezcla de chino e inglés, muchos sustantivos especiales y un formato más complejo, el uso del token puede ser diferente de lo que piensas. Los funcionarios de OpenAI también señalaron específicamente que los espacios, la puntuación y las palabras parciales se incluirán en el recuento de tokens.
¿Cómo entender las diferencias entre chino e inglés en la práctica?
No debe memorizar fórmulas, pero primero domine un método de juicio más práctico:
Si el contenido de su trabajo son principalmente indicaciones en inglés, generación en inglés y procesamiento de datos en inglés, generalmente le resultará más fácil utilizar los valores de experiencia oficiales para comprender el costo aproximado.
Pero si su tarea es generar artículos en chino, responder al servicio de atención al cliente en chino, analizar archivos en chino y producir contenido en chino tradicional, entonces debe ser más conservador. Porque OpenAI ha declarado que las proporciones de tokens de diferentes idiomas son diferentes y los idiomas distintos del inglés suelen ser más altos. En otras palabras, las escenas chinas no son adecuadas para los métodos de estimación ingleses demasiado optimistas.
¿Cómo calcular el token con mayor precisión para un contenido?
Si solo quieres entender el concepto primero, una estimación aproximada es suficiente. Pero si realmente desea calcular los costos de API, diseñar productos y comprender los presupuestos, la mejor manera no es adivinar, sino utilizar directamente herramientas oficiales o información de uso de API.
Utilice la herramienta Tokenizer oficial para ver
El artículo oficial de OpenAI menciona directamente que puede utilizar la herramienta Tokenizer para ver en cuántos tokens se dividirá un fragmento de texto; Google Gemini también proporciona documentos oficiales y ejemplos de tokens de recuento. Este es el método más directo y con menos probabilidades de adivinar mal.
Mire la información de uso devuelta por la API
Los funcionarios de OpenAI indicaron claramente que los recuentos de tokens de entrada, tokens de salida, tokens almacenados en caché, etc. aparecerán en los metadatos de respuesta de la API y se utilizarán para la facturación y el seguimiento del uso. En otras palabras, si usted es la persona que realmente se conecta a la API, la fuente más precisa de token generalmente no es un artículo en línea, sino su propio resultado de uso.
¿Qué impacto tendrá este asunto en los costos?
Si solo charlas ocasionalmente, la sensación de diferencia puede no ser tan fuerte.
Desarrolladores de herramientas de inteligencia artificial
Empresas que ejecutan una gran cantidad de tareas de generación
Entonces esta diferencia es muy importante. Debido a que los tokens son originalmente una base importante para la facturación de API, tanto Google Gemini como OpenAI vinculan claramente la cantidad y el costo de los tokens de entrada/salida.
Esto también significa: qué lenguaje elige usar para la salida, cómo recortar tareas, cuánto dura la salida y cuánto contexto trae, todo se convertirá en el costo real al final.
¿Cómo reducir el costo del token?
Acorte primero los datos innecesarios
Si publica un historial extenso, un documento completo o un paquete completo de registros de chat cada vez, el token de entrada, por supuesto, aumentará rápidamente. Los funcionarios de OpenAI también recomiendan que si se excede el límite de tokens, el mensaje se puede acortar o reformular, o el texto grande se puede cortar en pedazos más pequeños.
Muchas personas no ingresan demasiado, pero la salida es demasiado larga. Solo necesita un resumen, pero deje que el modelo escriba libremente un artículo extenso. Al final, normalmente gastas más tokens de salida de los que crees. OpenAI trata explícitamente los tokens de salida como tipos de uso separados.
Si desea generar un contenido extenso, generalmente es más fácil controlar los tokens y controlar la calidad de los resultados haciendo primero un esquema y luego procesándolo en secciones que llenándolo todo de una vez. Las recomendaciones de OpenAI para exceder los límites también incluyen cortar texto grande en partes más pequeñas.
En realidad, pruebe, no se limite a adivinar
Esto es especialmente cierto para las escenas chinas. En lugar de preguntar "a cuántas palabras equivale un token de IA" todo el tiempo, es mejor simplemente arrojar su contenido real a la herramienta tokenizador y echar un vistazo. Esto es más fiable que cualquier fórmula fija que circule por Internet. Tanto OpenAI como Google proporcionan métodos oficiales para el recuento de tokens.
El error más común es memorizar el token como una fórmula para contar palabras
Después de leer algunos artículos, muchas personas comienzan a memorizar "1 token equivale a cuántas palabras".
Pero el concepto realmente correcto no es memorizar fórmulas, sino comprender:
Token es la unidad de medida para la segmentación del modelo de texto
El inglés tiene una estimación aproximada relativamente estable
Los chinos no pueden aplicar directamente la proporción en inglés
Los idiomas no ingleses a menudo tienen una proporción de tokens más alta
Al final, prevalecerá la herramienta oficial o el uso real
Siempre que recuerde estos cinco puntos, quedará mucho más claro si está analizando la facturación del token AI, el costo del token AI, la plataforma del token AI o la factura API.
No hay un número fijo de palabras para un token AI, pero el inglés suele ser más fácil de estimar y el chino generalmente no puede aplicar directamente la proporción en inglés.
Es por eso que debe prestar más atención al uso de tokens y a los cambios de costos al realizar aplicaciones de inteligencia artificial chinas, generación de contenido chino, servicio al cliente chino o procesamiento de datos chinos. Porque el lenguaje en sí afectará la forma en que se segmenta y mide el modelo. Esto está respaldado por la descripción oficial de OpenAI de una mayor proporción de tokens en idiomas distintos del inglés.
¿A cuántas palabras equivale un token AI?
No hay ningún valor fijo. El inglés se puede estimar aproximadamente utilizando los valores oficiales de experiencia, pero el chino es más inestable y la misma proporción no se puede aplicar directamente.
¿Es el chino definitivamente más caro que el inglés?
No hay garantía de que este sea el caso siempre, pero OpenAI señala claramente que los idiomas distintos del inglés generalmente tienen proporciones más altas de token por carácter, por lo que los idiomas chinos a menudo requieren estimaciones más conservadoras en términos de costos y limitaciones.
¿Por qué es más fácil estimar en inglés?
Debido a que tanto OpenAI como Google proporcionan estimaciones aproximadas relativamente claras en inglés, por ejemplo, 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres.
¿Cómo sabes cuántos tokens costará tu contenido?
La mejor manera es utilizar la herramienta tokenizador oficial o mirar directamente los metadatos de uso devueltos por la API.
¿A qué debería prestar atención al realizar proyectos de IA chinos?
No aplique directamente el método de conversión de token común para artículos en inglés al contenido chino. Las estimaciones de costos deberían ser más conservadoras. Esta es una inferencia directa de la descripción de OpenAI de proporciones más altas de tokens no ingleses.
Fuente de datos y declaración de credibilidad
Este artículo está compilado y escrito en base a documentos oficiales de IA y descripciones de tokens, centrándose en las siguientes fuentes:
OpenAI｜¿Qué son los tokens y cómo contarlos?
Google AI para desarrolladores｜Comprender y contar tokens
Anthropic Docs｜Ventanas de contexto de Claude
Este artículo se basa en "Conversión de recuento de palabras × Diferencia de idioma × "Comprensión de costos" está organizado a partir de tres El propósito no es brindarle una fórmula muerta que pretenda ser precisa, sino ayudarlo a establecer un método de juicio que realmente pueda usarse para observar los costos y el uso de la API. Tanto OpenAI como Google establecen claramente que el token es la unidad básica para el procesamiento de texto por parte del modelo, y los diferentes idiomas afectarán los resultados de la tokenización. uso de entrada y salida, y lógica de cálculo real a la vez
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Esta categoría organiza principalmente los métodos de cálculo, la conversión de recuento de palabras, las diferencias de entrada y salida, la estimación de uso y la interpretación de costos de los tokens AI para ayudar a los principiantes a comprender primero los conceptos de medición más confusos al comunicarse con ChatGPT, Claude, Gemini u otras API de AI, y luego extenderlos a la comparación de plataformas y precios. comprensión y control de costos
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