¿Cuántas fichas se utilizan para una palabra en inglés? Comparación de las diferencias entre ChatGPT, Claude y Gemini

Cuando muchas personas calculan el costo de AI Token, la primera pregunta intuitiva suele ser: ¿Cuántos tokens consumirá una palabra en inglés?

Hablemos directamente de la conclusión: no existe una fórmula fija de “1 palabra en inglés = varios tokens” que sea común a las tres plataformas. Pero si está en inglés, la estimación aproximada que el funcionario puede dar es mucho más clara que en chino. OpenAI escribió oficialmente que 1 token equivale aproximadamente a 0,75 palabras en inglés; Google Gemini escribió oficialmente que 100 tokens equivalen aproximadamente a entre 60 y 80 palabras en inglés. El documento oficial que encontré en Anthropic no se centra en "cuántos tokens por palabra en inglés", sino que proporciona count_tokens para que los calcules directamente.

Mira primero la tabla: ¿Cuántas fichas se utilizan para una palabra en inglés?

He dividido deliberadamente la siguiente tabla en dos tipos de información: uno es el alcance de la declaración oficial y el otro es el rango que puede utilizar al estimar los costos en la etapa inicial. Algunos de los "rangos disponibles" son oficialmente convertibles directamente y otros son estimaciones conservadoras para la planificación presupuestaria. Los marcaré claramente.

Declaración confirmada oficialmente

Convertida en aproximadamente unos pocos tokens por palabra en inglés

El rango que se puede capturar en la planificación temprana||ChatGPT / OpenAI

1 token ≈ 0,75 palabras en inglés; también escrito como 100 fichas ≈ 75 palabras.

Aproximadamente 1,33 tokens / 1 palabra

Aproximadamente 1,2~1,5 tokens / palabra

Claude / Anthropic

El objetivo oficial es proporcionar la API Count Tokens, que puede contar primero los tokens de los mensajes, incluidas herramientas, imágenes y documentos; Los documentos oficiales que encontré no proporcionan directamente la fórmula de "cuántas fichas por palabra en inglés".

Aproximadamente 1,2~1,5 token/palabra (estimación práctica conservadora, valor fijo no oficial)

Géminis / Google

100 tokens ≈ 60–80 palabras en inglés; también escriba 1 token ≈ 4 caracteres.

Aproximadamente 1,25~1,67 token/1 palabra

Aproximadamente 1,25~1,7 token/palabra

¿Por qué di un rango, no un solo número?

Porque el token no es el número de palabras, sino la unidad de segmentación propia del modelo. Los funcionarios de OpenAI han declarado directamente que un token puede ser tan corto como un carácter o tan largo como una palabra completa; Incluso la misma palabra en inglés puede dividirse de manera diferente en diferentes contextos.

Entonces, incluso si son todas palabras en inglés, los resultados que veas pueden verse afectados por las siguientes cosas:

Como la tokenización de a, the, apple, no se verán iguales. Los funcionarios de OpenAI incluso dieron ejemplos como que la tokenización se dividirá en token y ización. Esto significa que no todas las palabras en inglés corresponderán exactamente a 1 token.

¿Hay espacios, puntuación o formato antes y después?||OpenAI declara oficialmente que los espacios, la puntuación y algunas palabras se contarán en el token. En otras palabras, palabra, palabra, palabra y "palabra" no son necesariamente la misma cantidad de tokens.

Lo que realmente se calcula no es solo la palabra en sí

Si envía una solicitud en la API, las cosas que realmente se incluirán en el cálculo del token generalmente incluyen mensajes del sistema, estructura de mensajes, herramientas, archivos, imágenes y conversaciones históricas. OpenAI y Anthropic los incluyen oficialmente en el alcance del recuento de tokens; Gemini también proporciona tokens de conteo para contar toda la entrada, no solo el texto.

ChatGPT: ¿Cuántos tokens tiene una palabra en inglés?

De estos tres, OpenAI/ChatGPT tiene la estimación aproximada más clara en inglés. El funcionario le brinda directamente dos fórmulas muy útiles:

1 token ≈ 0,75 palabras

100 tokens ≈ 75 palabras

Volviendo a esto, es:

1 palabra en inglés ≈ 1,33 tokens

Esto está muy cerca del número que puede usar directamente al hacer un presupuesto.

Si quieres ser más práctico, te sugeriría:

Método de captura temprana ChatGPT

Estimación aproximada ideal: 1,2 token/palabra

Estimación utilizada comúnmente: 1,3~1,4 token/palabra

Presupuesto conservador: 1,5 token/palabra

常用估法：1.3～1.4 token / word

保守預算：1.5 token / word

La ventaja de esto es que no será demasiado optimista sobre el costo solo porque solo recuerde "0,75 palabra/token".

Claude: ¿Cuántas fichas tiene una palabra en inglés?

La mayor diferencia entre Claude / Anthropic y OpenAI es: el documento oficial que encontré no se centra en proporcionar la fórmula de "cuántos tokens por palabra en inglés", sino que le dice:

Use primero la API Token Count

para contar directamente los tokens de todo el mensaje

las herramientas, imágenes y documentos también se pueden calcular juntos

Esto significa que la idea oficial de Anthropic es más parecida a: no memorice la fórmula para cada palabra, es más confiable contar directamente.

La declaración más precisa de Claude aquí debería ser:

Los puntos clave que Claude puede confirmar oficialmente

Existe un método oficial de conteo de tokens

Primero puedes contar toda la solicitud

Pero los documentos oficiales que encontré no dan directamente una fórmula fija de "1 palabra en inglés ≈ varios tokens"

El método de comprensión temprana de Claude

Si solo estás haciendo un presupuesto preliminar, te sugiero que lo tomes primero:

Esta es una estimación conservadora para presupuestar, no Valor Garantizado Oficial Antrópico. Antes de su lanzamiento oficial, aún debes ejecutar los tokens de conteo directamente.

Géminis: ¿Cuántas fichas tiene una palabra en inglés?

La declaración oficial de Gemini / Google también es muy clara y muy práctica para el inglés. Google escribe oficialmente directamente:

1 token ≈ 4 caracteres

100 tokens ≈ 60–80 palabras en inglés

Si retrocedes esta oración directamente, es:

1 palabra en inglés ≈ 1.25~1.67 tokens

Entonces, si estás usando Gemini, es muy adecuado detectarlo así en la etapa inicial:

Gemini se puede detectar en las primeras etapas etapa

Estimación aproximada ideal: 1,25 token/palabra

Método de estimación común: 1,3~1,5 token/palabra

Presupuesto conservador: 1,6~1,7 token/palabra

Este método está más en línea con la situación de uso real que simplemente recordar 4 caracteres = 1 token. Porque cuando se envía una solicitud, normalmente no contiene sólo palabras simples.

Si solo desea capturar rápidamente el costo, la tabla más práctica puede verse así

Esta tabla se acerca más a la versión que usará cuando realmente haga un presupuesto:

En la práctica, es más seguro capturar el número primero

1 palabra ≈ 1,33 tokens

1,3～1,5 token/palabra

No lo memorice de memoria, cuente primero

1,2～1,5 token / palabra

1 palabra ≈ 1,25～1,67 fichas | token

Lo que realmente afecta "cuántos tokens por palabra en inglés" no es solo la palabra en sí

Lo más importante de este artículo no es la fórmula, sino esto: el token por el que realmente pagas al final generalmente no es solo la palabra en inglés en sí.

El mensaje del sistema también contará

El recuento de tokens de OpenAI y el recuento de tokens de Anthropic cuentan el mensaje/solicitud completo, no solo el texto.

Si conserva el contexto histórico, los mensajes anteriores también pueden incluirse en el cálculo. El documento de la ventana de contexto de Claude también le recuerda específicamente que primero debe estimar el uso del token para evitar exceder la ventana de contexto.

También se contarán herramientas, imágenes y archivos

El funcionario de Anthropic establece claramente que el recuento de tokens puede incluir herramientas, imágenes y documentos; El funcionario de Géminis también tiene fichas multimodales que indican la dirección.

Entonces, si simplemente preguntas "¿Cuántos tokens tiene una palabra en inglés?", la respuesta solo puede ayudarte a hacer un presupuesto de texto muy aproximado, en el mejor de los casos. Una vez que ingresa el uso real de la API, lo que realmente debería mirar es la solicitud completa.

Conclusión: Las 3 frases más memorables de este artículo

Primero, es más fácil hacer estimaciones aproximadas en inglés que en chino

Debido a que los funcionarios de OpenAI y Gemini dan directamente valores aproximados en inglés, de hecho es más fácil estimar tokens en inglés que en chino.

Anthropic 官方明講 token count 可包含 tools、images、documents；Gemini 官方也有多模態 token 說明方向。

所以你如果只是問「一個英文單字多少 token」，那個答案最多只能幫你做很粗的文字預算。一旦進入 API 真實使用，真正該看的還是整份 request。

結論：這篇最值得記住的 3 句話

第一，英文比中文更容易做粗估

因為 OpenAI 和 Gemini 官方都直接給了英文近似值，英文 token 預估確實比中文更容易。

En segundo lugar, tanto ChatGPT como Gemini pueden calcular directamente el rango aproximado

ChatGPT: 1 palabra ≈ 1,33 tokens

Gemini: 1 palabra ≈ 1,25~1,67 tokens

En tercer lugar, la mejor manera de Claude es contar directamente

Los funcionarios antrópicos actualmente prefieren proporcionar la API Count Tokens en lugar de pedirle que memorice cada fórmula de palabra.

Entonces, si quiero comprimir todo el artículo en una oración, lo escribiría así:

Para una palabra en inglés en ChatGPT, Claude o Gemini, generalmente puedes capturar entre 1,2 y 1,7 tokens primero, pero cuando se trata de calcular oficialmente el costo, prevalecerá el recuento oficial de tokens de cada plataforma.

¿Es una palabra en inglés necesariamente igual a 1 token?

No necesariamente. Los funcionarios de OpenAI han dejado claro que un token puede ser un solo carácter, una palabra parcial o una palabra completa, por lo que las palabras en inglés no están fijadas en una palabra y un token.

¿Qué empresa es mejor para utilizar palabras en inglés para evaluar tokens?

ChatGPT y Gemini son relativamente fáciles de estimar, porque el funcionario proporciona directamente reglas aproximadas en inglés. Claude recomienda utilizar fichas de conteo directamente.

¿Por qué ChatGPT suele decir que 1 token equivale aproximadamente a 0,75 palabras en inglés?

Esta es una regla de estimación aproximada en inglés proporcionada directamente por OpenAI, es decir, 100 tokens son aproximadamente 75 palabras.

¿Por qué Géminis se convierte en aproximadamente 1,25 ~ 1,67 tokens por palabra?

Debido a que Google escribe oficialmente 100 tokens ≈ 60–80 palabras en inglés, la inferencia es que cada palabra en inglés se encuentra aproximadamente en este rango de tokens.

¿Por qué Claude no escribió directamente cuántas fichas tiene cada palabra en inglés?

Porque el documento oficial de Anthropic que encontré se centra en la API Count Tokens, que le permite contar directamente el mensaje completo primero en lugar de proporcionar una fórmula fija de palabras por token.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo se refiere principalmente a la descripción oficial del Token de OpenAI, el archivo oficial de Count Tokens de Claude y la descripción oficial del Token de Gemini como la principal fuente de información sobre el tema "Aproximadamente cuántos tokens se utilizan para una palabra en inglés". Porque los documentos oficiales de las tres plataformas no están escritos exactamente igual. Por ejemplo, OpenAI y Gemini proporcionan directamente reglas de estimación aproximadas en inglés, mientras que Anthropic prefiere proporcionar herramientas de recuento de tokens. Por lo tanto, este artículo escribirá el contenido oficial y el rango que se puede utilizar para estimar los costos en la práctica para evitar confundir los valores estimados con reglas fijas.

Si desea comprender las diferencias entre modelos, plataformas y costos más rápidamente, también puede volver a AI Token para ver el resumen completo. El objetivo principal de este artículo no es brindarle un número único que parezca preciso pero que en realidad no sea confiable, sino ayudarlo a establecer un método de juicio que pueda usarse para hacer estimaciones y saber cuándo cambiar a la herramienta oficial de conteo de tokens.

Este artículo pertenece a la categoría "Computación de tokens AI".

Esta categoría organiza principalmente cómo se calcula el token AI, la diferencia entre entrada y salida, la lógica de consumo de tokens de diferentes modelos o plataformas, malentendidos sobre el recuento de palabras y la conversión de tokens, la interpretación del uso del backend y los conceptos de control de costos. Ayuda a los usuarios que son nuevos en AI API no solo a saber que los tokens afectarán el precio, sino también a comprender mejor por qué el mismo contenido en inglés puede tener diferentes rendimientos de tokens en diferentes plataformas.

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