¿Cuál es la diferencia entre token de entrada y token de salida? Los novatos primero deben comprender cómo calcular los costos de la IA

Cuando muchas personas entran en contacto por primera vez con las API del modelo de IA, las dos palabras más comunes que ven son Token de entrada y Token de salida. Estos dos términos parecen términos técnicos, pero el concepto en realidad no es difícil, y siempre que comience a usar API de IA, se comunique con la facturación del modelo y desee comprender por qué la factura es más alta de lo esperado, primero debe comprenderlos.

Hablemos primero de la conclusión más simple. El token de entrada es el contenido que envía al modelo; El token de salida es el contenido que el modelo le envía. En otras palabras, los costos de la IA generalmente no solo cuentan lo que usted pidió, sino también cuánto devolvió el modelo. Esto es también lo que muchos principiantes tienden a pasar por alto cuando miran por primera vez la página de facturación: no sólo estás pagando por las preguntas, sino también por las respuestas.

El objetivo de este artículo no es enseñarle cómo convertir el recuento de palabras, ni decirle qué modelo es más barato, sino ayudarlo a comprender primero la diferencia entre el token de entrada y el token de salida. Porque mientras este concepto básico no se comprenda claramente, ya sea que esté analizando la facturación del token AI, el costo del token AI, cómo calcular el token AI o la administración del token durante la introducción empresarial, casi siempre se quedará estancado.

Si está entrando en contacto con este tema por primera vez, también puede leer este artículo como un artículo de concepto básico de token AI. Será más fácil conectar los dos si primero comprende la entrada y la salida y luego habla sobre las diferencias de costo, plataforma y modelo.

Primero comprenda de la manera más vernácula

Puede pensar en el modelo de IA como un consultor pago. Primero le brinda la información, como sus preguntas, sus instrucciones, el contenido de sus artículos, las actas de su reunión, el código de su programa y las reglas de su sistema. Todo el contenido enviado al modelo para su procesamiento es Entrada.

Después de leer el modelo, comenzará a responderle y generará un resultado. Este resultado puede ser contenido de respuesta, resumen, copia reescrita, informe de análisis, sugerencia de código o datos en formato JSON. Lo que todo este modelo escupe es Salida.

El token de entrada es el costo del contenido que proporciona a la IA. El token de salida es el costo del contenido que le devuelve la IA.

Por qué esta diferencia es importante

Porque muchas personas piensan que solo hicieron una pregunta breve, que no debería costar mucho, pero de hecho, cuando se procesa el modelo, esa oración no es necesariamente lo único que ven. Puede haber reglas del sistema, contexto, contenido de búsqueda y resultados de herramientas detrás de esto, y todos estos entrarán juntos en Entrada. Más tarde, el modelo responderá con una respuesta larga y detallada y la producción también se facturará en conjunto. Naturalmente, el coste puede ser mucho mayor de lo que cree.

¿Qué es exactamente Token? No es una palabra, ni una palabra

Antes de entender Entrada y Salida, agreguemos un concepto muy importante: Token no es completamente igual al número de palabras, ni es completamente igual a una sola palabra. Es más como la unidad de contabilidad más pequeña dividida por el modelo al procesar texto. Chino, inglés, números, símbolos, espacios, puntuación e incluso formatos especiales se pueden cortar en diferentes números de Tokens.

Así que no puedes entenderlo simplemente como "Solo escribí 100 palabras, por lo que deben ser 100 tokens". La cantidad real de tokens también se verá afectada por el idioma, el formato, la puntuación, la estructura JSON, el contenido del código y las reglas de repetición.

Por qué parte del contenido no parece largo, pero aún así quema tokens

Porque el modelo no mira la cantidad de palabras que sientes a simple vista, sino la cantidad real de tokens después de dividirlo. Cosas como código, tablas, JSON, reglas largas y mensajes recurrentes del sistema a menudo consumen más tokens de los que cree. Esta es también la razón por la que muchas personas sienten que sus problemas no son de larga data, pero sus facturas siguen siendo altas.

Este artículo es diferente de "¿A cuántas palabras equivale un token AI?"

Este artículo no responde a la cantidad aproximada de caracteres chinos o palabras en inglés a los que equivale un token, pero responde a la diferencia entre las dos funciones en la estructura de facturación. El primero se centra en el concepto de conversión, mientras que el segundo se centra en la estructura de costes. Los dos artículos pueden complementarse, pero tienen temas diferentes.

¿Qué es el token de entrada?

El token de entrada es todo lo que pasas al modelo. Muchos novatos piensan que la entrada solo contiene "la oración ingresada por el usuario", pero en realidad a menudo hay más que eso. Siempre que se envíe al modelo, casi todo se cuenta en Entrada.

En escenarios de aplicaciones API o AI, la entrada puede incluir preguntas del usuario, aviso del sistema, aviso del desarrollador, rondas de diálogo anteriores, resultados de búsqueda de la base de conocimientos, contenido del archivo, resultados de devolución de herramientas, ejemplos de formato de salida y reglas de respuesta especificadas.

A menudo hay más contenido que se introduce en el modelo del que se ve.

A primera vista, solo dijiste "Ayúdame a organizar los puntos clave de este artículo", lo cual parece muy breve. Pero si también adjunta un artículo de 3000 palabras, el tono de la marca, el formato de salida, párrafos de muestra y las cinco rondas de diálogo anteriores, todo esto se incluirá en el token de entrada.

En muchas escenas, lo más probable es que se salga de control es Entrada

porque el sistema puede agregar fácilmente más y más fondos. Las conversaciones son cada vez más largas, las bases de conocimientos cada vez están más saturadas, las reglas son cada vez más detalladas y los documentos se desechan enteros a la vez. Todo esto hará que el token de entrada se haga más grande de forma inconsciente. Por lo tanto, cuando muchas empresas introducen la IA, lo primero que realmente debería preocuparles no es si la respuesta del modelo es demasiado larga, sino si el contenido enviado es demasiado.

¿Qué es el token de salida?

El token de salida es lo que le responde el modelo. Siempre que el modelo produzca texto, esos textos se contarán en el token de salida. Cuanto más largo, delgado y completo necesite que sea el modelo, mayor será el costo de salida.

Qué situaciones aumentarán el token de salida

Por ejemplo, requerir una descripción detallada del modelo, enumerar todas las posibilidades, un análisis completo, escribir un artículo extenso, explicar paso a paso o generar una gran cantidad de tablas, listas y JSON puede aumentar fácilmente el token de salida de manera significativa.

No necesita una respuesta larga cada vez

Si su tarea en realidad solo requiere un juicio de dirección y un breve resumen, pero el modelo produce una explicación larga cada vez, entonces la Salida puede convertirse fácilmente en el gasto principal. Por eso muchas personas descubren más tarde que especificar la longitud de la respuesta es en realidad un método muy práctico para ahorrar costes.

Entrada o Salida, ¿cuál es más cara?

Esto es lo que muchos principiantes tienden a pasar por alto cuando entran en contacto por primera vez con la facturación de API AI: el precio unitario del token de salida para muchos modelos será más alto que el del token de entrada. En otras palabras, se utilizan los mismos 1000 tokens y los 1000 tokens que le devuelve el modelo pueden ser más caros que los 1000 tokens que envió. Esta diferencia se puede ver en las páginas oficiales de precios de proveedores como OpenAI y Anthropic.

Por qué la salida de muchos modelos es más cara

Porque generar el contenido en sí suele consumir más recursos que simplemente leer el contenido. El modelo no se limita a observar los datos, sino que predice, genera y organiza respuestas completas a lo largo del camino, por lo que la producción suele tener un precio más alto.

Pero esto no significa que la entrada no sea importante

En muchos flujos de trabajo reales, los usuarios publicarán repetidamente documentos largos, conversaciones largas y reglas largas, lo que dará como resultado una entrada muy alta. Lo que realmente importa no es qué lado es definitivamente más caro, sino si el escenario de su aplicación favorece la lectura o la escritura. Muchos escenarios a nivel empresarial son elevados en ambos lados, razón por la cual las facturas aumentan tan rápidamente.

Los 3 errores más comunes cometidos por principiantes

Muchas personas a menudo confunden Entrada y Salida en varios lugares cuando entran en contacto con ellos por primera vez, y estos malentendidos afectarán directamente su juicio sobre el costo.

El primer malentendido: pensar que solo la pregunta se considera entrada

Esto está mal. Siempre que el contenido se envíe al modelo, casi se considera entrada. Descripción de antecedentes, reglas del sistema, conversaciones históricas, contenido de la base de conocimientos, todo puede contarse. Por eso, aunque su pregunta es muy breve, el costo no es necesariamente bajo.

Segundo malentendido: Pensar que las respuestas de IA más largas están bien

Esto también está mal. El token de salida también cuesta dinero y el precio unitario de la salida para muchos modelos es más alto que el de la entrada. Si su tarea no requiere una producción tan larga, pero le pide al modelo que expanda muchas piezas de contenido cada vez, el costo naturalmente aumentará.

El tercer malentendido: pensar que si el problema es corto, debe ser barato

No necesariamente. Porque si su aplicación está vinculada a una gran cantidad de contexto, ejemplos, archivos y resultados de herramientas, incluso si la pregunta superficial es breve, la entrada aún puede ser muy grande.

Utilice un ejemplo sencillo para comprenderlo

Supongamos que hoy desea crear un asistente de servicio al cliente con IA. El usuario sólo pregunta: "¿Tiene un plan empresarial?" La oración en sí no es larga, pero el contenido realmente enviado al modelo por el sistema puede incluir configuraciones de roles de servicio al cliente, documentos de introducción del plan empresarial, listas de precios de productos, preguntas frecuentes de la empresa, registros del historial de conversaciones y formatos de respuesta específicos.

El contenido enviado en este paquete completo es todo Entrada

En otras palabras, el usuario solo ve una oración de la pregunta, pero el contenido real recibido por el modelo puede ser mucho más que esa oración. Esta es la razón por la que las facturas de API a menudo parecen más altas que las de front-end.

La respuesta completa devuelta por el modelo es la Salida

Si el modelo devuelve una respuesta completa, como introducir diferencias en las soluciones empresariales, explicar la gestión de permisos, la integración de API y las instrucciones de soporte de consultores, entonces la respuesta completa es la Salida. Incluso si el usuario sólo hace una pregunta, la entrada puede ser grande y la salida puede ser grande al mismo tiempo. Naturalmente, el coste de una sola llamada no será demasiado bajo.

¿Por qué las empresas necesitan entender esto mejor?

Para los individuos, la diferencia entre Entrada y Salida puede afectar solo la cantidad de dinero que se gasta por mes. Pero para las empresas, este es en realidad el núcleo de la gestión de costos de la IA. Debido a que las situaciones más comunes que enfrentan las empresas son que los empleados arrojan directamente el documento completo al sistema, el sistema adjunta una conversación histórica completa cada vez, se amontonan demasiados párrafos en una búsqueda, se requiere que el modelo genere un informe demasiado largo o cada proceso se responde con las especificaciones más altas.

Lo que más temen las empresas no es una sola falla, sino una pérdida de control a gran escala.

Una sola pasada puede parecer un poco fuera de lugar, pero cuando el mismo proceso se ejecuta muchas veces al día, lo utilizan muchas personas y lo importan muchos departamentos, la diferencia de diseño entre Entrada y Salida se magnificará y finalmente se convertirá en un problema de costo total.

Lo que realmente hay que gestionar es el proceso, no solo mirar el precio unitario del modelo

Entonces, cuando las empresas importan IA, no pueden simplemente preguntar qué modelo es más barato, sino también preguntar: ¿nuestra entrada es demasiado larga? ¿Está sobregenerada nuestra producción? ¿Qué procesos pueden acortar el contexto? ¿Qué tareas no requieren una respuesta tan larga? Este es un pensamiento de gestión de tokens AI más maduro.

Si desea ahorrar costos, ¿cómo puede optimizar la entrada y la salida?

Después de comprender la diferencia, el siguiente paso es la optimización. Los métodos de Entrada y Salida son diferentes, pero el núcleo es el mismo: no permita que el modelo maneje más de lo necesario para la tarea.

Método para guardar entradas: no incluya cosas adicionales

Por ejemplo, no adjunte el fondo completo cada vez, no publique las mismas reglas repetidamente, no incluya todo el documento solo para hacer una pequeña pregunta, no permita que las conversaciones históricas se acumulen infinitamente y no incluya demasiado contenido de búsqueda a la vez. Siempre que el contenido enviado sea optimizado, el costo de los insumos generalmente disminuirá primero.

Método para guardar resultados: no permita que el modelo devuelva más contenido del requerido

Por ejemplo, especifique la longitud de la respuesta, solicite primero la conclusión y luego decida si desea expandirla, solicite primero el resumen y luego profundice en la parte, solo la tabla, sin explicaciones adicionales y solo JSON, sin tonterías en lenguaje natural. Mucha gente piensa que guardar tokens significa usar menos IA. De hecho, el método más eficaz suele ser dejar que la IA se recupere lo suficiente.

Sentencia en una frase: ¿Dónde gasta principalmente sus costes?

Si suele realizar resúmenes largos de documentos, análisis de datos, preguntas y respuestas sobre la base de conocimientos, aplicaciones de diálogo de múltiples rondas y búsquedas internas de documentos, entonces su presión suele centrarse más en la entrada. Porque hay muchas cosas que envías al modelo para que las vea.

Escenarios con alta presión de entrada

Los archivos largos, las búsquedas, las bases de conocimientos, el historial de conversaciones y los resultados de herramientas aumentarán la entrada. Las preguntas pueden parecer breves en la superficie, pero pueden ser pesadas detrás de escena.

Escenarios estresantes y sesgados en el resultado

Si a menudo genera artículos extensos, produce códigos de programa, informes detallados, generación de redacción publicitaria a gran escala y respuestas largas al estilo de un consultor, entonces su presión suele estar más sesgada hacia el resultado. Porque la modelo escupe muchas cosas. En muchos escenarios empresariales, ambos lados son altos, por lo que se siente que las facturas de API aumentan muy rápidamente.

Si es nuevo en la API del modelo AI, entonces el token de entrada y el token de salida son definitivamente uno de los primeros conceptos básicos que debe comprender.

Hablemos nuevamente de la versión más simple: el token de entrada es lo que envía al modelo para ver; El token de salida es lo que el modelo le envía. Una vez que comprenda esta diferencia, comenzará a comprender por qué algunos problemas son particularmente costosos, por qué cuanto más largo es el contexto, más costoso es, por qué pedirle demasiado a la IA que responda también aumentará los costos y por qué las empresas deben realizar una gestión de tokens al importar IA.

Lo que realmente afecta el costo no es solo si usa IA, sino cómo envía el contenido y cómo recupera el modelo.

¿Cuál es la diferencia más simple entre el token de entrada y el token de salida?

La forma más sencilla de entenderlo es que el token de entrada es el contenido que envía al modelo y el token de salida es el contenido que el modelo le devuelve. El primero está sesgado hacia los costos de lectura, mientras que el segundo está sesgado hacia los costos de generación.

¿Por qué los tokens de salida de muchos modelos son más caros?

Debido a que generar contenido generalmente consume más recursos que simplemente leer contenido, muchos proveedores establecerán el precio unitario del token de salida más alto que el del token de entrada.

¿Por qué creo que la pregunta es muy cara aunque sea muy corta?

Porque esa oración no es necesariamente la única que realmente ingresa al modelo. También puede haber reglas del sistema, contexto, contenido de la base de conocimientos, conversaciones históricas o resultados de herramientas detrás de esto, todo lo cual se contará en la Entrada.

¿Es más fácil grabar entradas o salidas con un resumen de archivo largo?

Por lo general, prefiero la entrada primero, porque primero debes enviar una gran cantidad de contenido al modelo. Pero si le pide que genere un análisis muy largo y detallado, la producción también aumentará.

Si desea ahorrar costos, ¿debería ahorrar primero los insumos o los resultados?

Depende de su tipo de tarea. Si publica con frecuencia información extensa, reglas extensas y conversaciones extensas, primero optimice la entrada; Si a menudo deja que el modelo genere contenido muy extenso, primero optimice la salida. Muchas veces vale la pena ajustar ambos lados juntos.

¿En qué se diferencia este artículo de AI Token?

Este artículo se centra en la diferencia entre Entrada y Salida en la estructura de facturación, lo cual es una aclaración de conceptos básicos; En cuanto a cómo calcular AI Token, generalmente prefiere la lógica de conversión general y el método de estimación, y los dos artículos tienen un posicionamiento diferente.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a los documentos de descripción y facturación de API publicados por los principales proveedores de modelos, centrándose en los precios de API de OpenAI, los documentos conceptuales de tokens de OpenAI, los precios de Anthropic Claude y las instrucciones de precios de API de Google Gemini. El contenido se centra en la diferencia entre el token de entrada y el token de salida, que los principiantes confunden más fácilmente, y ayuda a los lectores a comprender por qué la API de IA cuesta dinero y cómo usar el token de manera más racional desde la perspectiva de la estructura de costos, los escenarios de uso reales y el diseño del proceso.

Si ha distinguido claramente la diferencia entre el token de entrada y el token de salida, se recomienda ver cómo calcular el token AI y analizar cómo acumular y estimar el uso general del token.

Si desea obtener más información al respecto, puede ir directamente a AI Token.

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Esta categoría se centra en los conceptos básicos de cálculo y la comprensión de los costos de los tokens AI. El contenido incluye cómo calcular el Token, la diferencia entre el recuento de palabras y el Token, la estructura de costos de entrada y salida, la interpretación del uso y los conceptos que los principiantes probablemente confundan. Ayuda a los lectores a comprender primero la lógica de facturación y luego comprender mejor los costos del modelo y las estrategias de uso.

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