¿Cuál es la diferencia entre AI Token y puntos? No todas las plataformas utilizan el mismo algoritmo

Lo que compras en la plataforma A son "puntos", en la plataforma B se convierte en "Créditos" y en la plataforma C vuelves a ver el conocido "Token". Puede parecer que todos compran lo mismo, pero en realidad no son el mismo concepto.

Este es también el lugar más confuso para muchos principiantes cuando entran en contacto por primera vez con las herramientas de inteligencia artificial: crees que estás comparando la misma unidad de precio, pero de hecho, diferentes plataformas pueden estar usando lenguajes de facturación completamente diferentes. OpenAI define oficialmente el token como la unidad básica cuando el modelo procesa texto y establece claramente que los tokens de entrada, salida, caché y razonamiento aparecerán en los metadatos de la API y se utilizarán para la facturación; sin embargo, muchas herramientas de inteligencia artificial para usuarios generales a menudo no muestran tokens directamente, sino que utilizan créditos, puntos y límites de mensajes, que se parecen más a capas de empaque de productos.

Así que este artículo no se centra en cómo calcular AI Token, ni en cómo leer la página de precios, sino que responde directamente a una pregunta anterior: ¿Cuál es la diferencia entre AI Token y puntos? ¿Por qué no todas las plataformas utilizan el mismo conjunto de algoritmos?

Si ha visto el concepto básico de AI Token antes, este artículo le ayudará a separar el "token subyacente" y el "método de facturación después del empaquetado de la plataforma". Esta es también la dirección central de su manuscrito y la posición es correcta.

Primero hablemos de la respuesta más corta: el token es la medida subyacente y los puntos son el paquete de la plataforma

La forma más sencilla de entenderlo es esta:

AI Token es la unidad de medida técnica utilizada por el modelo al procesar texto en el nivel subyacente. La explicación oficial de OpenAI es muy clara. El token puede ser tan corto como un carácter o tan largo como una palabra completa. Se contarán los espacios, la puntuación y algunas palabras. El modelo se basa en esta unidad para procesar entradas y salidas.

Los puntos, los créditos y la cantidad de mensajes se parecen más a una capa de empaque comercial agregada por la plataforma sobre el token. No son unidades nativas en la parte inferior del modelo, sino métodos de presentación creados por diseñadores de productos para que sea más fácil de comprar, comprender o controlar para los usuarios comunes. Aunque no existe ningún documento oficial de ninguna empresa que indique directamente que "los créditos son paquetes comerciales", se puede inferir razonablemente del hecho de que OpenAI, Anthropic y Google utilizan oficialmente precios basados en tokens para los desarrolladores, y una gran cantidad de herramientas de terminal utilizan suscripciones, límites de mensajes o créditos.

¿Qué es Token?

Token es la unidad de medida más pequeña para que los modelos de lenguaje procesen texto en el nivel inferior. Los funcionarios de OpenAI señalaron que cuando se envía texto a la API, el sistema primero dividirá el texto en tokens y luego los procesará según el modelo. Finalmente, el contenido de la respuesta modelo se generará en forma de tokens; Estos tokens se dividirán en tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché, tokens de razonamiento y otros tipos, y se utilizan para facturación y seguimiento de uso.

En otras palabras, el token es un hecho técnico. Independientemente de si la plataforma quiere que lo veas o no, la mayoría de los modelos subyacentes todavía operan con tokens o unidades muy cercanas.

¿Qué son los puntos y los créditos?

Los puntos, los créditos y la cantidad de mensajes generalmente no son las unidades nativas reales en la parte inferior del modelo, sino el resultado de un reempaquetado del uso por parte de la plataforma.

Por ejemplo, algunas herramientas le permitirán comprar un paquete de créditos primero y luego usarlos para ejecutar la generación de texto, generación de imágenes, resumen, traducción y chat; Algunas herramientas no mencionarán los tokens en absoluto y solo le dirán "cuántos mensajes se pueden enviar hoy". La ventaja de este enfoque es que los usuarios normales pueden empezar a utilizarlo sin tener que entender primero los tokens; pero el precio es una menor transparencia, porque no necesariamente sabes a cuántos tokens corresponde 1 punto, y no necesariamente sabes si diferentes funciones usan la misma lógica de conversión.

Esta lógica se puede ver claramente en la diferencia entre el lado oficial y el del producto: OpenAI, Anthropic y Google revelan el precio de los tokens y los metadatos de los tokens a los desarrolladores; pero muchos productos para consumidores en general utilizarán envases dosificados que son más fáciles de vender y de entender.

Por qué los algoritmos de cada plataforma son diferentes

En realidad, esta no es una sola razón, sino tres cosas juntas.

La primera razón: los modelos subyacentes son intrínsecamente diferentes

La tokenización de diferentes modelos no es exactamente la misma. Los funcionarios de OpenAI afirman claramente que la tokenización variará según el idioma y el contexto, y los idiomas distintos del inglés suelen tener una mayor proporción de token por carácter. En otras palabras, incluso para textos de la misma longitud, diferentes modelos y diferentes idiomas pueden tener diferentes números de tokens.

Por lo tanto, si la capa inferior de la plataforma está conectada a diferentes modelos, la lógica de cálculo no puede ser exactamente la misma.

La segunda razón: la plataforma no solo vende modelos, sino que también vende capas de servicios

Muchas herramientas de inteligencia artificial no simplemente le revenden la API al precio original, sino que incluyen una capa de sus propios servicios fuera del modelo.

Enrutamiento multimodelo

Por lo tanto, algunas plataformas utilizan puntos para la facturación, no solo para reflejar el costo del token subyacente, sino también para incluir los costos de sus propios productos. Esto se puede ver en las diferencias en los métodos de suministro de Azure OpenAI, OpenRouter y varios servicios oficiales y basados en plataformas: para las mismas capacidades del modelo, la estructura de precios no será la misma después de ingresar diferentes capas de productos.

La tercera razón: las estrategias comerciales son intrínsecamente diferentes

El sistema de puntos también tiene un efecto muy práctico, que es hacer que sea menos fácil para los usuarios comunes comparar directamente precios horizontalmente. Si cada empresa solo divulga el precio de los tokens, puede comparar fácilmente diferentes modelos directamente después de cambiar a la misma unidad. Sin embargo, si la plataforma utiliza créditos, puntos y límites de mensajes, y diferentes funciones consumen diferentes puntos, la dificultad de comparación aumentará significativamente.

Esta no es una teoría de la conspiración, sino una idea muy común de diseño de precios de productos. Esta diferencia puede verse razonablemente en el hecho de que el mercado de desarrolladores generalmente divulga el precio unitario de los tokens, mientras que las herramientas de consumo suelen utilizar otros métodos de empaquetado.

¿Cuál es la diferencia entre facturación de tokens y facturación de puntos?

La facturación de tokens suele ser la más transparente. Puede conocer los precios unitarios de entrada y salida de cada modelo, y también puede ver cuántos tokens se utilizaron realmente en esta solicitud a partir de los metadatos de la API. El funcionario de OpenAI es un ejemplo estándar. La entrada, la entrada en caché y la salida se enumeran por separado y el tipo de token también se indica claramente.

La facturación de puntos es generalmente menos transparente. Es posible que la plataforma solo le diga cuántos puntos se deducirán por una determinada función, pero no necesariamente le dice cuántos tokens corresponden a un punto, ni necesariamente le dice si diferentes funciones se convierten en la misma proporción.

Si ya comprende los tokens, la facturación de los tokens suele ser más fácil de predecir. Como sabe cuánto contenido envía y cuánto contenido probablemente devolverá el modelo, puede estimar aproximadamente el costo. OpenAI incluso proporciona la herramienta Tokenizer para ayudarlo a ver directamente en cuántos tokens se dividirá el texto.

La facturación de puntos depende del grado de publicidad de la plataforma. Si la plataforma explica claramente la tabla de comparación de puntos, la previsibilidad no es mala; pero si no, sólo puedes confiar en las medidas reales.

Diferentes usuarios son adecuados

La facturación de tokens suele ser más adecuada para desarrolladores, equipos técnicos y adquisiciones empresariales. Porque necesitan costos actuariales, seguimiento de excepciones, gestión de modelos y seguimiento de uso. Anthropic incluso proporciona API de uso y costos para que las organizaciones lean datos de costos mediante programación, lo que obviamente es un escenario de gestión empresarial y tecnológica.

La facturación basada en puntos suele ser más adecuada para consumidores generales y usuarios sin formación técnica. Porque no necesariamente quieren saber cómo cortar los tokens, solo quieren saber cuánto durará el paquete que compran.

¿Los costos son realmente los mismos para el mismo modelo pero con diferentes entradas?

Son diferentes y esto es muy importante.

El mismo modelo subyacente puede empaquetarse en una lógica de facturación completamente diferente a través de diferentes entradas. Tomando la serie GPT como ejemplo, puede ver el precio de entrada/salida por millón de tokens en la API oficial, o puede ver la tarifa mensual, la cantidad de mensajes, créditos o puntos de función en un determinado producto terminal. Azure OpenAI también tiene su propia estructura de precios independiente.

Entonces lo que realmente deberíamos preguntarnos no es "cuánto costó este modelo", sino: ¿por qué entrada lo compro ahora? Ya sea que compre API sin procesar, enrutamiento de plataforma, servicios empresariales en la nube o acceso empaquetado a herramientas para el consumidor, todo afectará el precio final que vea.

¿Se pueden convertir los puntos nuevamente en tokens?

Se puede estimar, pero generalmente es difícil obtener una respuesta permanente.

Un método más factible es utilizar un fragmento de texto con un número conocido de tokens para la medición real, y luego observar cuántos puntos deduce la plataforma y repetirlo varias veces para obtener la proporción aproximada. OpenAI tiene oficialmente una herramienta Tokenizer y Google también proporciona un archivo de recuento de tokens, por lo que es posible "saber primero cuántos tokens contiene el contenido".

Pero hay tres limitaciones en este asunto:

Es posible que diferentes funciones no tengan el mismo índice de conversión

La plataforma puede ajustar las reglas de puntos en cualquier momento

Los puntos pueden no solo reflejar el token, sino que también pueden incluir los costos de servicio propios de la plataforma

Por lo tanto, puede estimar, pero no considere el índice estimado como una verdad técnica eterna.

¿En qué deberían pensar primero las empresas cuando analizan tokens y puntos?

Lo que las empresas deberían pensar primero no suele ser qué precio de superficie es más bajo, sino:

¿Se puede rastrear el uso?

¿Se puede realizar la atribución de costos?

¿Se puede reducir el riesgo de bloqueo de proveedores?

Si forma un equipo con capacidades técnicas suficientes y necesita utilizar la IA de forma extensiva durante mucho tiempo, suele ser más fácil establecer un modelo de costos preciso para la facturación de tokens porque los datos subyacentes son relativamente transparentes. Si no es un departamento técnico y primero desea introducir herramientas rápidamente, puede ser más fácil comenzar con el sistema de puntos o el sistema de suscripción, pero aún así debe prestar atención a la transparencia y los costos de migración más adelante.

Si solo quiere recordar primero lo más importante, es decir:

AI Token es la unidad de medida técnica subyacente, y los puntos y créditos son las unidades de facturación comercial empaquetadas por la plataforma. El primero es más transparente y el segundo es más fácil de entender; el primero es adecuado para el cálculo actuarial y el segundo es adecuado para comenzar rápidamente. No estás eligiendo quién está más avanzado, sino si quieres ver los costes subyacentes.

Preguntas frecuentes

¿Los puntos siempre son más caros que los tokens?

No necesariamente. Los puntos generalmente no solo reflejan el costo del token, sino que también pueden incluir servicios de plataforma, por lo que no se puede mirar simplemente el precio unitario superficial. Para comparar, normalmente hay que utilizar tareas fijas para realizar mediciones reales.

¿Por qué algunas plataformas utilizan Créditos en lugar de Tokens?

Porque es más fácil de entender para los usuarios comunes y también es más conveniente para el empaque y el precio de los productos. Este es un fenómeno que se puede observar en las diferencias actuales en la presentación del mercado de desarrolladores y el mercado de herramientas de consumo.

¿El número de mensajes y el de Token son iguales?

Es diferente. La cantidad de mensajes es solo un límite que le presenta la plataforma, que generalmente todavía está relacionado con el uso del token o modelo.

¿El precio del mismo modelo será el mismo en diferentes plataformas?

No necesariamente. Dado que es posible que esté comprando el derecho a utilizar la API original, el servicio en la nube, la plataforma de agregación o el paquete de herramientas para el consumidor, la lógica de facturación será diferente.

¿Deberían las empresas dar prioridad a la facturación simbólica o a la facturación por puntos?

Si las capacidades técnicas son suficientes y se requiere una gestión precisa de los costos, la facturación simbólica suele ser más ventajosa; Si la atención se centra en una introducción rápida y un umbral de aprendizaje bajo, las herramientas basadas en puntos también pueden ser más adecuadas.

¿Se unificará la facturación mediante IA en el futuro?

Actualmente no hay señales obvias de que toda la industria se unificará en un solo estándar. De las estructuras de precios independientes de OpenAI, Anthropic, Google y Azure se puede ver que seguirán coexistiendo en el corto plazo.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a documentos API oficiales, páginas de precios oficiales y descripciones de tokens, centrándose en las siguientes fuentes:

OpenAI｜API Pricing

OpenAI｜¿Qué son los tokens y cómo contarlos?

Anthropic｜Pricing

Google AI for Developers｜Gemini API pricing

Azure｜Azure OpenAI precios

Este artículo se basa en "Medición técnica × Embalaje comercial × El propósito de organizarlo desde tres perspectivas es el" Juicio del usuario ", de modo que los lectores que están expuestos a tokens AI, puntos y créditos por primera vez puedan comprender primero que no están en el mismo nivel. Abordó este problema con mucha precisión en su manuscrito original. En esta versión, lo he condensado en un artículo de identificación introductorio más completo que se puede cargar directamente en el sitio web.

Si desea comprender Para conocer los puntos clave generales más rápido, puede volver directamente a AI Token

Este artículo pertenece a la categoría "Introducción a AI Token".

Esta categoría organiza principalmente los conceptos básicos, las diferencias de sustantivos comunes, la lógica de facturación y los métodos de interpretación introductorios de AI Token para ayudar a los lectores que son nuevos en las herramientas de AI, las API de AI y las plataformas modelo a aclarar primero los conceptos más confusos y luego extenderlos a los cálculos, costos, plataformas y adquisiciones. ¿Por qué siguen mencionando Token?

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