¿Cómo calcular la conversión de tokens AI? No se apresure a mirar simplemente la cantidad de palabras

Cuando muchas personas entran en contacto con una API de IA por primera vez, la reacción más natural es preguntar: "Entonces, ¿a cuántas palabras equivale un Token?"

Esta pregunta es muy razonable. Porque si desea estimar costos, observar el uso, planificar un presupuesto o simplemente desea comprender por qué los números del backend aumentan tan rápido, primero querrá encontrar el método de conversión más intuitivo. El problema es que cuando se trata de la conversión de tokens AI, el error más común es mirar la cantidad de palabras demasiado rápido. Captó con mucha precisión la dirección central de este artículo.

Debido a que Token nunca ha sido una simple unidad de palabras, en realidad se parece más a la unidad de segmentación básica utilizada por el modelo para procesar internamente texto, símbolos, espacios, puntuación, fragmentar palabras y otro contenido. Los funcionarios de OpenAI declararon claramente que los tokens pueden ser tan cortos como un solo carácter o tan largos como una palabra completa, y variarán según el idioma y el contexto. El documento Gemini de Google también afirma que el modelo procesa la entrada y salida con granularidad de Token, en lugar de contar directamente el número de palabras.

Entonces, si lo que más quieres saber ahora es:

¿Cómo convertir AI Token? ¿Cuánta diferencia hay entre chino e inglés? ¿Por qué a veces la cantidad de palabras parece ser aproximadamente la misma, pero la cantidad de fichas es muy diferente? ¿Cómo debo estimar para no hacer una estimación equivocada desde el principio?

Primero hablemos de la conclusión: la conversión de tokens AI se puede estimar primero, pero no se puede basar solo en la cantidad de palabras

Este artículo hablará directamente sobre la conclusión más importante:

El token se puede estimar de forma aproximada primero, pero no se puede simplificar a una fórmula fija de "unas pocas palabras = unos pocos tokens".

OpenAI ofrece oficialmente una regla general muy común para el inglés: 1 Token equivale aproximadamente a 4 caracteres, aproximadamente 0,75 palabras en inglés y 100 Tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés; Los funcionarios de Google Gemini también dan conceptos aproximados: 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres y 100 tokens equivalen aproximadamente a entre 60 y 80 palabras en inglés.

¿Son útiles estos números? tener. Pero, ¿podemos simplemente decir "1 token son solo unos pocos caracteres chinos"? no puedo.

Porque lo que realmente afecta al Token no es solo el número de palabras, sino:

Si la composición de caracteres del idioma, los espacios y la segmentación del contexto de puntuación contiene formatos especiales como código, tablas, JSON, Markdown, etc.

En otras palabras, el número de palabras solo se puede usar como el primer nivel de intuición, no como la respuesta final. Esto es exactamente lo que su manuscrito quiere recordar a los lectores.

Por qué es más probable que los principiantes cometan errores aquí

Porque todos están acostumbrados a usar la cantidad de artículos, palabras y palabras individuales para comprender los costos, por lo que cuando ven Token, intuitivamente quieren encontrar una "proporción fija". Pero Token no es esa unidad.

La forma más práctica no es encontrar una fórmula para la muerte, sino aprender primero una estimación aproximada

No es necesario que renuncies a la estimación, pero debes saber que la estimación aproximada se utiliza para captar la magnitud, no como la respuesta final.

¿Qué es un token? ¿Por qué no es una unidad simple de recuento de palabras?

Si quiere decirlo de la manera más vernácula, Token es la unidad de procesamiento básica del modelo al leer y escribir contenido.

Lo que ves es una oración completa de texto, pero el modelo no necesariamente devora toda la oración, sino que primero corta el contenido en partes más pequeñas. Estos fragmentos son a veces un carácter, a veces una sola palabra y, a veces, solo la primera mitad de una sola palabra.

Los funcionarios de OpenAI lo dejan muy claro: los espacios, los signos de puntuación y algunas palabras pueden afectar la cantidad de tokens; Google también deja claro que Gemini procesa el contenido con la granularidad de los tokens.

Esta es la razón por la que dos contenidos que parecen tener aproximadamente la misma longitud a veces tienen tokens muy diferentes.

Lo que ve el modelo no es la cantidad de palabras que percibes a simple vista

Lo que ves son 300 palabras, pero lo que ve el modelo es la secuencia de tokens segmentada. Los dos no son lo mismo.

Es por eso que el costo puede variar mucho para la misma cantidad de palabras

Una oración en inglés puro, un párrafo de puntuación en chino, un párrafo mezclado con abreviaturas y números en inglés, un párrafo JSON y un fragmento de código de programa. Estos contenidos pueden tener "aproximadamente la misma longitud" a sus ojos, pero a los ojos del modelo, pueden cortarse de maneras completamente diferentes.

¿Por qué los principiantes suelen preguntar "¿A cuántas palabras equivale una Ficha?" Porque esto es lo más intuitivo, pero también lo más peligroso

Todo el mundo hará esta pregunta, no porque sea estúpida, sino porque es realmente razonable. La mayoría de los métodos de facturación con los que suele entrar en contacto se basan en la cantidad de palabras, la cantidad de artículos, minutos y tarifas mensuales. Naturalmente, querrás tratar a Token como una unidad de conversión simple.

El problema es que los funcionarios de OpenAI recuerdan claramente que la tokenización será diferente en diferentes idiomas, y los textos que no están en inglés generalmente tienen una mayor proporción de tokens por caracteres. Incluso da un ejemplo. Aunque la frase en español "Cómo estás" tiene sólo 10 caracteres, contiene 5 Tokens.

En realidad, hay un punto importante detrás de esto:

La conversión de tokens no es "unas pocas palabras en unos pocos tokens", sino "cómo el modelo cortará este contenido".

Por qué las fórmulas fijas son peligrosas

Porque una vez que lo entiende como "1 carácter chino = 1 token" o "1000 palabras = un número fijo de tokens", es fácil que cometa errores en chino, idiomas mixtos, códigos de programación, tablas, etc.

Entonces, lo mejor que puede hacer es no abandonar la estimación, sino cambiar el método de estimación

Primero puede usar la dirección general para comprender la magnitud, pero no lo considere como una proporción absoluta que siempre se aplicará.

¿Cómo calcular la conversión de tokens en inglés? Primero utilice el valor de experiencia oficial para comprender la dirección general

Si se trata de contenido en inglés, entonces una estimación aproximada es relativamente simple. La regla general oficial de OpenAI es:

1 Token equivale aproximadamente a 4 caracteres. 1 Token equivale aproximadamente a 0,75 palabras en inglés. 100 tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés. 1 a 2 oraciones en inglés equivalen aproximadamente a 30 Tokens.

Los funcionarios de Google Gemini también dan un concepto muy cercano, diciendo que 100 Tokens equivalen aproximadamente a 60 a 80 palabras en inglés.

Entonces, si se trata principalmente de inglés puro, este método de estimación aproximado es bastante suficiente. Probablemente puedas tomarlo así primero:

El número de caracteres en el contenido en inglés ÷ 4 o el número de palabras en inglés ÷ 0,75

Esto no es actuarial, pero es muy adecuado para el primer nivel de estimación.

Por qué el inglés es más fácil de estimar

Debido a que OpenAI y Gemini otorgan oficialmente valores de experiencia en inglés directamente, el punto de referencia de estimación aproximada en inglés es relativamente estable.

Pero sigue siendo solo una estimación aproximada

Mientras el contenido se mezcle con formatos especiales, símbolos, tablas, JSON o mucha puntuación, el token real aún puede ser diferente de su intuición.

¿Cómo calcular la conversión de tokens chinos? Aquí es donde mucha gente realmente juzga mal

El problema con el chino es que es fácil para la gente pensar intuitivamente en él como "una palabra es una ficha", pero esto no es del todo cierto.

El funcionario de OpenAI no proporciona una regla de conversión al chino tan fija como la del inglés, pero recuerda claramente: el contenido que no está en inglés generalmente tiene una proporción relativamente alta de tokens y caracteres. En otras palabras, el contenido chino no se puede aplicar directamente al valor de experiencia en inglés "4 caracteres = 1 token".

Esta es la razón por la que muchos usuarios chinos se sorprenden cuando miran por primera vez el backend: obviamente solo publiqué un párrafo en chino, pero ¿por qué el Token parece ser más alto de lo esperado? Aunque el artículo en inglés es relativamente largo, ¿por qué la experiencia de costos del mensaje chino es más obvia?

El chino no es adecuado para aplicar directamente fórmulas en inglés

Esto no significa que el chino sea necesariamente más caro, pero significa que es más probable que el chino se desvíe cuando se utilizan proporciones en inglés para estimar debido a los diferentes métodos de segmentación.

El contenido chino es más adecuado para "estimación conservadora y luego confirmar con herramientas"

Primero puede tratar al chino como "la cantidad de palabras solo puede darle un concepto muy aproximado" y luego usar tokenizador o herramientas de conteo oficiales para confirmar antes de la valoración formal, que es la más estable.

El malentendido más común en la conversión de tokens AI: la misma cantidad de palabras no significa el mismo token

Este concepto es muy importante porque afecta directamente la precisión de su estimación de costos.

La cantidad de palabras en las siguientes situaciones parece ser similar, pero es probable que los tokens sean diferentes:

Las mismas 300 palabras, el chino y el inglés son diferentes

Los funcionarios de OpenAI dejan muy claro que la tokenización será diferente en diferentes idiomas, y el contenido que no está en inglés generalmente tiene una mayor proporción de tokens por caracteres.

Las mismas 300 palabras, el texto sin formato es diferente del código del programa

El código del programa tiene muchos corchetes, símbolos, sangrías y fragmentos especiales, y la segmentación de tokens generalmente no es tan intuitiva como los artículos comunes.

Las mismas 300 palabras, las oraciones limpias son diferentes de mucha puntuación

Los espacios, la puntuación y algunas palabras afectarán el cálculo del Token, así lo declara oficialmente OpenAI.

Las mismas 300 palabras, un solo mensaje breve es diferente de una conversación con un contexto largo

Porque el modelo no solo mira la nueva oración que usted escribe, sino que también cuenta el contexto anterior en conjunto. Es por eso que muchas personas piensan que solo están haciendo una pregunta breve, pero el resultado es que el token no es bajo.

Si no puedes simplemente mirar el recuento de palabras, ¿cómo debería estimarlo un principiante?

La respuesta más práctica es:

Primero use el recuento de palabras para hacer la estimación de primer nivel y luego use la herramienta Token o la función de conteo oficial para hacer la confirmación de segundo nivel.

Este es el enfoque más estable.

OpenAI proporciona oficialmente archivos de conteo de tokens y herramientas de tokenización, lo que le permite estimar los tokens de entrada antes de enviar solicitudes; Anthropic proporciona oficialmente la API de conteo de tokens, que le permite conocer la cantidad de tokens antes de enviar mensajes, lo que facilita la gestión de costos y límites de tarifas.

El enfoque más profesional suele ser un enfoque de dos etapas

Utilice una estimación aproximada para comprender la magnitud primero y luego utilice herramientas para ver el Token real. De esta manera no caerás en un súper cálculo al principio, ni dependerás únicamente de tus sentimientos todo el tiempo.

Es suficiente que los principiantes primero establezcan un "sentido de magnitud"

Lo que más necesita ahora no es estimar con el punto decimal cada vez, sino saber primero en qué rango probablemente caerá este contenido.

¿Cuál es la idea más práctica al estimar aproximadamente la conversión de tokens AI?

Si primero desea tener una idea del costo y no necesita calcularlo con extrema precisión cada vez, puede usar esta idea primero:

Utilice primero el valor de experiencia oficial, que puede ser aproximadamente 4 caracteres ≈ 1 Token, o 0,75 caracteres individuales ≈ 1 Token.

No impongas rígidamente las reglas del inglés. Primero piense que "la cantidad de palabras sólo puede darle una idea muy aproximada". Lo mejor es confirmarlo con un tokenizador o herramienta de conteo oficial antes de realizar una valoración formal. Porque los funcionarios de OpenAI han recordado que es más probable que el contenido que no esté en inglés tenga una mayor proporción de token por carácter.

Como una mezcla de chino e inglés, códigos, números, URL, JSON, Markdown, tablas, generalmente no es adecuado confiar únicamente en el recuento de palabras para realizar una estimación. Este tipo de método de segmentación de contenido está relativamente fragmentado y requiere herramientas reales de conteo de tokens.

¿Por qué mirar sólo el número de palabras a menudo te hace juzgar mal el costo?

Porque la tarifa real de la API de AI generalmente no depende de la cantidad de artículos o palabras, sino del Token. Los documentos oficiales de OpenAI, Google Gemini y Anthropic consideran a Token como la unidad de medida central y proporcionan capacidades relacionadas con el recuento de tokens o la gestión de costos.

Entonces, si solo miras la cantidad de palabras, es más probable que ocurran dos errores:

Cuando ves un artículo largo en inglés, primero piensas que será costoso, pero a veces la eficiencia simbólica es mayor en inglés.

Cuando ves frases cortas en chino, sientes que es muy económico, pero el valor simbólico real puede ser mayor de lo que piensas.

Esta es la razón por la que las personas que entienden la conversión de tokens generalmente no se centran solo en la cantidad de palabras, sino que comienzan a preocuparse por la apariencia, el idioma y el formato del contenido.

La conversión de tokens AI no solo está relacionada con texto, sino que también se pueden incluir imágenes, mensajes y videos

Esto es algo que muchos principiantes tienden a pasar por alto.

El documento oficial de Gemini de Google establece claramente que la API de Gemini admite entradas multimodales como texto, imágenes, audio y video, y estos contenidos involucrarán tokens y conceptos de costos durante el procesamiento del modelo; La página de precios de Google también enumera los precios de entrada de texto, imágenes, video y audio por separado.

Esto significa que no siempre puede usar "unas pocas palabras" para comprender el costo

Especialmente cuando comienza a tocar la conversión de voz a texto, la comprensión de imágenes, el resumen de video, las preguntas y respuestas multimodales y la búsqueda de resultados combinados, la conversión de tokens no puede simplemente mirar la cantidad de palabras.

Cuanto más multimodales sean, menos intuición de recuento de palabras se utilizará

Porque en este momento el costo no es solo el contenido del texto en sí, sino el tipo de entrada procesado por el modelo en su conjunto.

¿Por qué el contexto hace que la conversión de tokens sea menos intuitiva?

Muchas personas pasarán por alto un punto: lo que ve el modelo no es necesariamente la única frase que usted ingresó recientemente.

Si sigues acumulando contexto en la misma conversación, la próxima vez que el modelo la procese, es probable que lean el contenido anterior juntos. Es por eso que crees que solo escribiste 20 palabras, pero los tokens de entrada reales no son tan bajos como pensabas. Esta situación es consistente con la forma básica en que la API maneja el contexto de entrada y también es la misma que la dirección del recordatorio en su manuscrito.

Lo que realmente afecta el token no es solo el contenido en sí, sino también el historial de la conversación

Si está operando en una conversación larga, si incluye el texto anterior, si el mensaje del sistema es muy largo y si envía repetidamente las mismas reglas y antecedentes, todo lo cual hará que "la cantidad de palabras parezca similar en la superficie" no tenga sentido.

Muchas veces el fondo salta rápidamente, no porque tu última oración sea demasiado larga

sino porque el modelo todavía se está comiendo el contexto anterior al mismo tiempo.

El método de conversión de tokens más práctico para principiantes: comprenda el rango primero, no busque la perfección desde el principio

Si es un novato, mi enfoque más recomendado no es memorizar un montón de proporciones complejas, sino establecer este tipo de juicio:

Este contenido es probablemente muy corto Este contenido es mediano Este contenido es largo Este contenido se puede cortar fácilmente en pedazos Este contenido es mejor usar herramientas para calcularlo directamente

Lo que realmente desea crear es Token Sense, no fórmulas muertas

Una idea como la siguiente es muy práctica:

Contenido puro en inglés, es relativamente fácil estimar aproximadamente el contenido puro en chino, sea conservador y observe el contenido mixto en chino e inglés, no confíe demasiado en el contenido con mucho JSON, código de programa, tablas y símbolos. Es mejor contar directamente conversaciones largas y contextos repetidos, y no solo mirar la última oración

Aunque este método no tiene una "fórmula única súper hermosa", es más útil en la práctica

porque puede ayudarlo a evitar errores de juicio mejor que memorizar fórmulas incorrectas.

Conclusión: Lo que realmente importa en la conversión de tokens AI no es la cantidad de palabras en sí, sino cómo se corta el contenido.

Cuando muchas personas entran en contacto con la conversión de tokens AI por primera vez, querrán encontrar inmediatamente la proporción fija más simple, como "unas pocas palabras equivalen a unos pocos tokens". Pero el enfoque más práctico no es utilizar Token como sustituto del recuento de palabras, sino comprender primero que es una unidad de segmentación interna del modelo. Esta dirección central es completamente consistente con la conclusión de su borrador original.

Así que solo hay algunos puntos más importantes en este artículo:

El token se puede estimar de forma aproximada, pero no se pueden memorizar fórmulas fijas. En inglés, es más fácil utilizar el valor de la experiencia oficial para captar la dirección general. El chino es aún más inadecuado para simplemente mirar el recuento de palabras. Tenga más cuidado con el código del programa, JSON, Markdown y contenido multimodal. El enfoque verdaderamente estable es hacer primero una estimación aproximada y luego confirmarla utilizando herramientas oficiales o la función de recuento de tokens.

Siempre que comprenda este concepto primero, será mucho más preciso al observar los costos, estimar el uso, hacer planes de API o juzgar por qué los números de fondo aumentan tan rápido.

¿Se puede dividir directamente la conversión de tokens AI por una proporción fija por el número de palabras?

No es recomendable entenderlo así. Para el inglés, primero puede utilizar el valor de experiencia oficial para hacer una estimación aproximada, pero el chino, el contenido mixto, el código del programa, JSON y el contenido con mucha puntuación pueden hacer que la proporción fija sea inexacta. Los funcionarios de OpenAI han declarado claramente que Token variará según el idioma y el contexto.

1 Token equivale a ¿cuántos caracteres chinos?

No existe una fórmula fija que sea válida para todas las situaciones. El contenido chino no es adecuado para establecer directamente 4 caracteres ≈ 1 valor de experiencia de token como el contenido en inglés, porque OpenAI recuerda oficialmente que el contenido que no está en inglés generalmente tiene una mayor proporción de token a carácter.

¿Es más fácil estimar Token con contenido en inglés?

Normalmente sí. Tanto OpenAI como Google proporcionan oficialmente valores de experiencia aproximados para los tokens en inglés, por lo que es relativamente fácil comprender la dirección general primero en inglés.

¿Por qué el token aún no está bajo cuando solo escribo una pregunta breve?

Debido a que el modelo también puede incluir conversaciones previas, indicaciones del sistema u otros contextos en tokens de entrada, es posible que no necesariamente solo mire la última oración que usted escribió.

¿Existe alguna herramienta oficial que pueda calcular el Token primero?

Sí. OpenAI tiene archivos tokenizadores y de conteo de tokens; Anthropic tiene API de conteo de tokens.

¿Las imágenes, el audio y los videos también afectan el token o el costo?

Sí. El documento oficial de Gemini de Google establece claramente que Gemini admite la entrada multimodal, y la página de precios también enumera texto, imágenes, videos y audio por separado, por lo que no puede pensar simplemente en el costo pensando en la cantidad de palabras.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a la descripción oficial de tokens OpenAI, los archivos OpenAI Tokenizer y Token Counting, el archivo oficial de tokens y la página de precios de Google Gemini y los archivos oficiales de precios y conteo de tokens de Anthropic, centrándose en la descripción de OpenAI Token, OpenAI Tokenizer, OpenAI Token Counting, archivo Gemini Token, precios de API Gemini, conteo de tokens Claude y precios de Claude. El contenido está organizado en tres capas: "Documentos oficiales × Lógica de segmentación de tokens × Comprensión de costos para principiantes". El propósito es ayudar a los lectores a establecer un concepto operable y verificable de conversión de tokens, en lugar de limitarse a quedarse en impresiones vagas o fórmulas incorrectas. La dirección que proporcionó en el borrador original también se ha incorporado en esta reescritura.

Si desea comprender la arquitectura general de una manera más eficiente, puede comenzar con AI Token.

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