Un token es la unidad mínima de información que un modelo de lenguaje procesa para comprender y generar texto. No se trata necesariamente de una palabra completa, sino de fragmentos de caracteres que el sistema agrupa según su frecuencia y significado estadístico. Esta división permite convertir el lenguaje humano, originalmente continuo, en secuencias numéricas que la red neuronal puede manipular con mayor eficiencia.

Comprender qué es un token es fundamental para dominar la IA generativa, ya que determina cómo se mide la longitud de una entrada, cómo se calcula el costo de una consulta y, en gran medida, cómo el modelo predice la siguiente palabra. La precisión en la tokenización influye directamente en la calidad de la respuesta generada por la inteligencia artificial.

Definición y concepto

En el procesamiento del lenguaje natural mediante inteligencia artificial generativa, un token es la unidad mínima de información que el modelo recibe, procesa y emite. Aunque resulta intuitivo pensar que los modelos de lenguaje leen palabras completas, la realidad técnica es más matizada. Un token puede corresponder a una palabra entera, a una parte de ella (subpalabra) o incluso a un solo carácter. Esta división permite al modelo manejar vocabularios extensos y palabras nuevas sin tener que memorizar cada posible combinación de letras desde cero.

La distinción entre palabra y token

La diferencia fundamental radica en la granularidad. Una palabra es una unidad lingüística con significado propio, como "computadora". Un token es la representación numérica que el modelo utiliza internamente. No existe una relación uno a uno fija entre palabras y tokens. Por ejemplo, palabras cortas y frecuentes como "el", "la" o "y" suelen ser un solo token. Sin embargo, palabras largas o menos comunes se descomponen. La palabra "desaparecer" podría dividirse en tres tokens: "des", "aparecer" y quizás un sufijo, dependiendo del modelo específico.

Esta estrategia se conoce como tokenización por subpalabras. Su ventaja principal es el equilibrio entre eficiencia y flexibilidad. Si cada palabra fuera un token, el vocabulario sería infinito y difícil de gestionar. Si cada carácter fuera un token, las frases serían extremadamente largas, aumentando la carga de cálculo. Los algoritmos modernos, como Byte Pair Encoding (BPE) o WordPiece, aprenden automáticamente qué fragmentos de texto aparecen con mayor frecuencia para optimizar este equilibrio.

Dato curioso: En inglés, palabras compuestas como "unbelievable" a menudo se dividen en "un", "believ" y "able". En español, debido a la riqueza de sufijos, palabras como "informática" pueden dividirse en "inform" y "ática". Esto significa que el modelo entiende la estructura interna de las palabras, no solo su forma superficial.

Procesamiento interno y límites

Una vez tokenizado el texto, cada token se convierte en un vector numérico (una lista de números) que el modelo puede procesar matemáticamente. El modelo no "lee" el texto como lo hacemos los humanos; opera sobre secuencias de estos vectores. Esto tiene implicaciones prácticas directas. Los modelos de lenguaje tienen un límite máximo de tokens que pueden procesar de una sola vez, conocido como la ventana de atención.

Si un documento excede este límite, las palabras finales pueden quedar "atrás" o perderse en la memoria del modelo. Por ejemplo, si un modelo tiene un límite de 2048 tokens, y un ensayo tiene 2500 tokens, las primeras 450 unidades podrían olvidarse al llegar al final. Por eso, al trabajar con IA generativa, es crucial contar tokens, no solo palabras. Una página de texto estándar puede contener entre 300 y 400 palabras, lo que equivale aproximadamente a 450 a 600 tokens, dependiendo de la complejidad del vocabulario.

La precisión en la tokenización afecta directamente la calidad de la salida. Si un nombre propio raro se divide en trozos poco significativos, el modelo puede tener dificultades para recordarlo con coherencia a lo largo de un texto largo. La elección del algoritmo de tokenización es, por tanto, una decisión de diseño crítica que influye en la velocidad de inferencia y la precisión semántica del modelo.

¿Cómo funciona la tokenización?

La tokenización es el proceso mediante el cual el texto crudo se convierte en una secuencia de enteros que las redes neuronales pueden procesar. Este mecanismo es fundamental porque, a diferencia de los humanos, las máquinas no "leen" letras, sino que operan sobre números. El objetivo es transformar una frase como "La inteligencia artificial avanza" en una lista de identificadores únicos, preservando el significado original mientras se reduce la complejidad del dato.

El vocabulario y el mapeo

Todo el proceso gira en torno al vocabulario, que es esencialmente una tabla de consulta. Este diccionario asocia cada unidad de texto (token) con un número entero único. Por ejemplo, si el vocabulario tiene 50.000 entradas, la palabra "gato" podría tener el ID 1024, mientras que "perro" podría ser el ID 305. El modelo de lenguaje aprende significados basándose en cómo estos números interactúan entre sí en las capas de la red. Sin este mapeo, el texto sería una secuencia de caracteres sin estructura numérica definida.

La eficiencia del vocabulario determina cuánto espacio ocupa el modelo y qué tan rápido puede procesar el texto. Un vocabulario demasiado pequeño obliga a dividir las palabras en muchas piezas pequeñas, alargando la secuencia. Uno demasiado grande consume más memoria pero puede capturar matices más finos. El equilibrio es crítico para el rendimiento.

Algoritmos de división: BPE, WordPiece y Unigram

Existen varios algoritmos para decidir cómo dividir el texto. El más conocido es la Codificación de Pares de Bytes (BPE). Este método comienza con todos los caracteres individuales y fusiona repetidamente los pares de símbolos más frecuentes hasta alcanzar el tamaño deseado del vocabulario. Es muy eficaz para manejar palabras raras y sufijos comunes.

Otro enfoque es WordPiece, utilizado ampliamente en modelos como BERT. Es similar a BPE pero selecciona los pares basándose en la probabilidad de aparición en el corpus de entrenamiento. El algoritmo Unigram, por su vez, parte de un gran conjunto de subpalabras y va eliminando las menos frecuentes según una función de pérdida específica. Cada método tiene sus ventajas dependiendo de si se prioriza la velocidad de inferencia o la precisión semántica.

Dato curioso: La palabra "desaparecer" puede dividirse de formas muy distintas según el algoritmo. En BPE podría ser ["des", "aparecer"], mientras que en otro sistema podría ser ["des", "a", "p", "arecer"]. Esto afecta directamente cómo el modelo "entiende" la raíz de la palabra.

Tomemos un ejemplo concreto con BPE. Si entrenamos un modelo con la palabra "low" y "lower", el algoritmo podría primero crear el token "low" y luego fusionar "low" con "er" para crear "lower". Si aparece la palabra "lowest", el modelo podría dividirla en ["lower", "est"] o ["low", "est"], dependiendo de las frecuencias vistas durante el entrenamiento. Esta flexibilidad permite que el modelo entienda que "lower" y "lowest" comparten una raíz significativa, incluso si nunca vio "lowest" explícitamente como una unidad única.

La elección del algoritmo influye en la longitud de la secuencia de entrada. Una secuencia más larga significa más cálculos en la capa de atención del modelo. Por eso, la tokenización no es solo un paso preliminar, sino una decisión de arquitectura que impacta directamente en la velocidad y la precisión de la IA generativa. La precisión en este nivel básico determina el techo de rendimiento del modelo completo.

Historia y evolución de los tokens

La forma en que las máquinas "leen" el texto ha cambiado radicalmente en dos décadas. Al principio, los modelos trataban cada palabra como una unidad atómica e independiente. Este enfoque, conocido como tokenización basada en palabras completas, era sencillo pero tenía un defecto de fondo: el problema de las palabras desconocidas. Si el modelo conocía "correr" pero no "corriendo", trataba ambas como entidades totalmente distintas, perdiendo la relación semántica entre ellas.

La primera gran revolución llegó con modelos como Word2Vec y GloVe a principios de la década de 2010. Estos sistemas mapeaban cada palabra en un vector de números densos, capturando significados contextuales. Sin embargo, seguían dependiendo de un diccionario fijo. Si una palabra no aparecía en el entrenamiento, era como si no existiera. La solución no fue perfecta, pero sentó las bases para entender que el significado reside en la posición relativa de las palabras.

La verdadera ruptura ocurrió con la necesidad de manejar vocabularios masivos en la era de los Transformers. Los ingenieros se dieron cuenta de que dividir las palabras en fragmentos más pequeños, llamados subpalabras, era más eficiente. El algoritmo BPE (Byte-Pair Encoding), popularizado por el modelo GPT, fue clave. BPE fusiona los pares de caracteres más frecuentes repetidamente. Así, una palabra rara como "desaparecer" podría dividirse en "des", "aparec" y "er". Esto permite que el modelo entienda la estructura interna de las palabras y reduzca el tamaño del vocabulario.

Dato curioso: En inglés, una palabra como "unbelievable" puede dividirse en ["un", "believ", "able"], permitiendo que el modelo entienda el significado de "believ" incluso si nunca ha visto la palabra completa. En español, la riqueza morfológica hace que este enfoque sea aún más crítico.

El modelo BERT, lanzado por Google en 2018, utilizó una variante llamada WordPiece. Este método selecciona los subtokens que maximizan la probabilidad conjunta en el corpus de entrenamiento. La diferencia técnica es sutil pero importante para la eficiencia computacional. Mientras BPE se basa en la frecuencia de pares, WordPiece considera la probabilidad estadística de la secuencia completa. Ambos enfoques permitieron a los modelos manejar idiomas con muchas variaciones, como el alemán o el español, sin explotar el tamaño del diccionario.

La evolución no ha parado. Los modelos modernos como GPT-4 o Llama utilizan versiones refinadas de estos algoritmos, a veces combinándolos con tokens de caracteres para capturar matices aún más finos. La elección del tokenizador afecta directamente la velocidad de inferencia y la precisión del modelo. Un buen tokenizador equilibra la longitud de la secuencia de entrada con la capacidad de capturar el significado semántico. La consecuencia es directa: mejor tokenización significa que la IA "entiende" mejor los matices del lenguaje humano.

¿Qué diferencia la tokenización en distintos idiomas?

La forma en que las lenguas humanas se fragmentan en unidades de información varía drásticamente, lo que impacta directamente en cómo las redes neuronales procesan el significado. El inglés, al ser una lengua de palabras aisladas con prefijos y sufijos frecuentes, tiende a dividirse en fragmentos más pequeños que las lenguas con palabras más largas pero menos compuestas. Esta diferencia estructural define la eficiencia de los modelos de lenguaje.

Mecanismos de división por idioma

En el español, las palabras suelen ser más largas debido a la riqueza morfológica (terminaciones verbales, género y número). Un solo término como "desaparecerán" puede dividirse en varios tokens: "des", "aparec", "er", "án". Esto significa que el español requiere más tokens por palabra que el inglés en promedio, aunque menos que el japonés. La consecuencia es directa: los textos en español ocupan más espacio en la ventana de atención del modelo.

El japonés presenta un desafío único porque combina tres sistemas de escritura: Kanji (caracteres de origen chino), Hiragana y Katakana. Los modelos modernos a menudo tratan cada carácter o sílaba como un token independiente. Esto genera una densidad de tokens muy alta. Un texto japonés puede tener hasta tres veces más tokens que su equivalente en inglés, lo que encarece el procesamiento y reduce la longitud efectiva de la atención del modelo.

El chino mandarín, careciendo de espacios entre palabras, depende en gran medida del contexto para determinar dónde termina una palabra y comienza otra. Los modelos suelen utilizar caracteres individuales o bigramas frecuentes. Aunque parece eficiente, la ambigüedad requiere que el modelo "lea" más caracteres para captar el significado completo, comparado con lenguas con delimitadores claros como el punto o el espacio.

Idioma Tokens promedio por palabra Característica principal
Inglés ~1.3 Palabras cortas, muchos prefijos
Español ~1.5 - 1.6 Palabras largas, sufijos frecuentes
Francés ~1.5 Similar al español, muchas terminaciones
Japonés ~2.5 - 3.0 Caracteres individuales o sílabas
Dato curioso: En 2024, varios estudios mostraron que los modelos entrenados principalmente en inglés a menudo "pierden" matices en español porque tratan sufijos gramaticales como ruido en lugar de información semántica clave.

Impacto en la eficiencia y el costo

La eficiencia de tokens se refiere a cuánta información semántica se empaqueta en cada unidad. Si un idioma necesita más tokens para expresar la misma idea, el costo computacional sube. Esto se puede representar conceptualmente como:

Costo Total∝i=1∑N​Tokensi​×Precio por Token

Donde N es el número total de tokens. Un texto de 100 palabras en inglés podría generar 130 tokens, mientras que el mismo texto traducido al japonés podría generar 250 tokens. El modelo debe procesar casi el doble de unidades para captar la misma información. Esto no solo afecta el precio en servicios de IA generativa, sino también la velocidad de inferencia.

Los desarrolladores de modelos modernos están trabajando en vocabularios dinámicos y tokenizadores multilingües para reducir esta brecha. Sin embargo, el inglés sigue teniendo una ventaja inherente debido a su dominio en los datos de entrenamiento iniciales. La optimización continua busca equilibrar esta asimetría para que los hablantes de español, japonés o chino no paguen una "tasa lingüística" oculta por usar la misma tecnología.

Impacto en el rendimiento y costos

La gestión de tokens determina directamente la eficiencia computacional y el costo económico del uso de modelos de lenguaje. Cada unidad léxica procesada exige recursos de memoria y tiempo de cálculo, creando una relación directa entre la longitud del texto y el rendimiento del sistema. Ignorar esta dinámica puede llevar a cuellos de botella significativos en aplicaciones en tiempo real.

Velocidad de inferencia y memoria

La velocidad a la que un modelo genera respuestas, conocida como velocidad de inferencia, no es lineal. Depende en gran medida de la arquitectura interna, como la atención de cabeza múltiple en las transformadoras. A medida que aumenta el número de tokens en la ventana de contexto, la complejidad computacional crece. En modelos basados en la arquitectura Transformer estándar, la complejidad a menudo escala cuadráticamente con la longitud de la secuencia. Esto significa que duplicar la longitud del texto puede cuadruplicar el esfuerzo de cálculo en la capa de atención.

La memoria requerida también se expande. Los modelos deben almacenar los vectores de entrada y los estados ocultos de cada token en la memoria de acceso aleatorio (RAM) o en la memoria de video (VRAM) de las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Un contexto de 8.000 tokens consume significativamente más recursos que uno de 1.000 tokens. Si la memoria se agota, el sistema debe realizar intercambios de datos entre la memoria rápida y la memoria principal, lo que ralentiza drásticamente la respuesta. La consecuencia es directa: más tokens implican mayor latencia y mayor consumo energético.

Costos económicos en APIs

En las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) populares, como las de GPT-4 o Llama 3, el costo se calcula por bloques de tokens. Los proveedores suelen cobrar por cada mil tokens de entrada (prompt) y de salida (completación). Los tokens de entrada son generalmente más baratos que los de salida porque el proceso de generación es más intensivo que el de lectura. Sin embargo, a medida que el contexto crece, los costos pueden acumularse rápidamente.

Dato curioso: Algunos modelos más recientes introducen la "atención dispersa" o mecanismos de ventana deslizante para reducir el costo cuadrático, permitiendo contextos de hasta 128.000 tokens sin un aumento exponencial del precio. Esto cambia la ecuación económica para documentos largos.

Para optimizar el gasto, los desarrolladores deben monitorear el uso. Una mala estructura del prompt puede generar tokens innecesarios. Por ejemplo, incluir metadatos redundantes o textos sin procesar aumenta la cuenta sin aportar información relevante al modelo. La precisión en la selección de tokens ahorra dinero y mejora la velocidad de respuesta.

Límites de contexto y memoria del modelo

La longitud de contexto define la "memoria" inmediata del modelo. Es el número máximo de tokens que el modelo puede considerar simultáneamente al generar una respuesta. Si el texto excede este límite, las primeras palabras pueden "caer" de la ventana de atención, dependiendo de la implementación. En modelos antiguos, esto significaba que el modelo "olvidaba" el inicio del documento. En arquitecturas más recientes, técnicas como la atención de ventana deslizante permiten mantener información relevante de secciones anteriores.

Este límite afecta la coherencia en conversaciones largas o en el análisis de documentos extensos. Si un usuario introduce más información de la que el contexto puede contener, el modelo debe resumir o truncar la entrada previa. Esto puede perder matices importantes. La gestión eficiente de tokens implica equilibrar la cantidad de información contextual con la capacidad de procesamiento del modelo. No todos los modelos manejan la longitud de la misma manera; algunos pierden precisión en los extremos de la ventana de contexto.

Entender estos factores permite a los estudiantes y desarrolladores tomar decisiones informadas. Elegir el modelo adecuado para la longitud del texto y optimizar la estructura del prompt son habilidades esenciales. La eficiencia no es solo un detalle técnico; es un componente crítico del rendimiento y la escalabilidad en la inteligencia artificial generativa.

Ejercicios resueltos

La comprensión práctica de los tokens se consolida al aplicarlos a escenarios reales. Los siguientes ejercicios demuestran cómo se cuentan, cómo se traducen en costos y por qué la longitud de la palabra no siempre determina su peso computacional.

Cálculo de tokens en una frase

Consideremos la frase: "El gato duerme en el sofá". Un tokenizador basado en subpalabras (como BPE) no siempre divide por espacios. En inglés, palabras comunes suelen ser un solo token. En español, la situación varía.

Supongamos un tokenizador simplificado donde:

La suma total es:

1+1+2+1+1+1=7 tokens

Esto ilustra que una frase de 6 palabras puede ocupar 7 espacios en el contexto de la IA. La precisión depende del modelo específico.

Estimación de costos de API

Las APIs de IA generativa suelen cobrar por miles de tokens. Supongamos una tarifa de 0.02 USD por cada 1.000 tokens de entrada y 0.06 USD por cada 1.000 tokens de salida.

Si enviamos un texto de 500 tokens y la IA responde con 150 tokens, el cálculo es:

Costo=(1000500​×0.02)+(1000150​×0.06)

Desglosando:

Entrada=0.5×0.02=0.01 USD Salida=0.15×0.06=0.009 USD Total=0.01+0.009=0.019 USD

El costo final es de 0.019 dólares. La salida suele ser más cara porque requiere mayor incertidumbre en la predicción.

Análisis de palabras raras vs. comunes

Las palabras frecuentes en el corpus de entrenamiento suelen tener un código único. Las palabras raras o compuestas se descomponen. Por ejemplo, "computadora" puede ser 1 token, pero "computacionalmente" podría dividirse en "comput", "acion", "al", "mente" (4 tokens).

Dato curioso: En algunos tokenizadores, una sola palabra larga puede generar más tokens que una frase corta de palabras comunes. Esto afecta la velocidad de procesamiento.

Esta fragmentación permite que el modelo entienda raíces y sufijos, pero aumenta el costo. La eficiencia del tokenizador es crucial para el rendimiento general del sistema.

Aplicaciones prácticas y optimización

La eficiencia en el uso de tokens determina directamente el costo y la velocidad de respuesta de los modelos de lenguaje. Reducir la carga innecesaria no es solo un ahorro económico, sino una mejora técnica en la precisión de la salida. Los desarrolladores y usuarios avanzados aplican estrategias específicas para optimizar los prompts (instrucciones de entrada), eliminando el ruido semántico que confunde al modelo o infla el precio por token.

Estrategias de compresión léxica

La selección de palabras precisas es la primera línea de defensa contra la inflación de tokens. Los modelos de lenguaje, como GPT-4 o Llama 3, suelen utilizar algoritmos de tokenización basados en Byte Pair Encoding (BPE). Este método divide las palabras en sub-unidades más pequeñas si no aparecen con frecuencia en el corpus de entrenamiento. Por ejemplo, una palabra compuesta larga o poco común puede descomponerse en tres o cuatro tokens, mientras que una palabra corta y frecuente puede ocupar solo uno.

Dato curioso: La palabra "desaparecer" puede costar más tokens que "des" + "aparecer" si el modelo no ha visto esa forma completa con suficiente frecuencia durante su entrenamiento. La tokenización no siempre sigue las reglas gramaticales humanas.

Para optimizar, se recomienda sustituir sinónimos largos por términos más densos en información. En lugar de escribir "en la actualidad, la mayoría de los expertos están de acuerdo en que", se puede usar "los expertos coinciden en que". Esta reducción elimina palabras de relleno que, aunque aportan fluidez al texto humano, aportan poca información estructural al modelo. El uso de abreviaturas estándar también es efectivo, siempre que el contexto las defina previamente o sean universales en el dominio del problema.

Estructura y coherencia del texto

La estructura del texto influye en cómo el modelo interpreta las relaciones entre las palabras. Una mala estructuración puede llevar a la "pérdida de atención", donde el modelo olvida instrucciones anteriores debido a la longitud excesiva de la ventana de contexto. Para mitigar esto, se deben utilizar listas numeradas o viñetas claras en lugar de párrafos extensos y densos. Esto ayuda al modelo a identificar puntos clave de forma más rápida y reduce la probabilidad de que las instrucciones se mezclen entre sí.

Un error común es asumir que cada palabra equivale a un token. En realidad, la relación varía. Una fórmula matemática simple puede ilustrar la estimación del costo, aunque la precisión depende del modelo:

Costo Total≈1.3Palabras Totales​×Precio por Token

Este cálculo aproximado muestra que, en inglés, hay aproximadamente 1.3 tokens por palabra, aunque en español esta relación puede variar ligeramente debido a la naturaleza más aglutinante del idioma. Ignorar esta diferencia lleva a sobreestimar o subestimar el costo de la entrada.

Impacto en la coherencia generada

La tokenización afecta directamente la coherencia del texto generado. Si un término clave se divide en múltiples tokens poco comunes, el modelo puede tener dificultades para mantener su significado a lo largo de una secuencia larga. Esto es particularmente crítico en campos técnicos como la programación o la medicina, donde un prefijo o sufijo mal interpretado puede cambiar el significado de una variable o un síntoma.

Para mejorar la coherencia, se recomienda definir los términos técnicos al inicio del prompt y mantener una consistencia estricta en su uso. Evitar la repetición innecesaria de frases completas y hacer referencia a ellas mediante marcadores claros (como "véase arriba" o referencias numéricas) ayuda al modelo a mantener el hilo argumental sin saturar la ventana de contexto con información redundante. La optimización no busca solo ahorrar espacio, sino clarificar la intención para que el modelo pueda procesarla con mayor precisión y menor riesgo de alucinaciones.

Preguntas frecuentes

¿Es un token lo mismo que una palabra?

No siempre. Un token puede ser una palabra completa, una parte de una palabra (como el prefijo "des-" o el sufijo "-ción") o incluso un solo carácter poco frecuente. En inglés, una palabra suele dividirse en 1,3 tokens en promedio, mientras que en español puede variar más.

¿Cómo afecta el número de tokens al costo de la IA?

La mayoría de los modelos de IA generativa cobran por el número de tokens procesados. Si tu texto tiene más tokens, el costo aumenta. Por eso, optimizar la entrada para reducir tokens innecesarios puede ahorrar recursos significativos en proyectos grandes.

¿Qué pasa si una palabra se divide en varios tokens?

El modelo aprende a reconocer patrones dentro de esos fragmentos. Por ejemplo, la palabra "corriendo" podría dividirse en "cor" y "riendo". El modelo entiende el significado combinando la información de ambos fragmentos, aunque esto puede hacer que palabras raras o largas sean más difíciles de interpretar.

¿Todos los modelos de IA usan el mismo sistema de tokens?

No. Cada modelo (como GPT-4, Llama 3 o BERT) utiliza su propio vocabulario de tokens, conocido como "vocabulario de tokenizador". Esto significa que la misma palabra puede tener un número diferente de tokens en distintos modelos.

¿Por qué es importante la tokenización para el rendimiento?

La tokenización convierte el texto en números, lo que permite a la red neuronal procesar la información más rápido. Una buena tokenización reduce la longitud de la secuencia, lo que acelera el cálculo y mejora la precisión de la predicción de la siguiente palabra.

Resumen

Los tokens son los bloques de construcción básicos que permiten a la IA generativa procesar el lenguaje humano. Su comprensión es esencial para optimizar costos, mejorar la precisión de las respuestas y entender cómo los modelos interpretan el texto en diferentes idiomas.

La tokenización no es un proceso estático; varía según el modelo y el idioma, lo que influye directamente en el rendimiento y la eficiencia de la inteligencia artificial. Dominar este concepto permite a los usuarios sacar el máximo provecho de las herramientas de IA generativa.

Véase también

Referencias

  1. «en ia generativa que es un token» en Wikipedia en español
  2. What are tokens? — Hugging Face Course
  3. Tokenization — Hugging Face Tokenizers Library
  4. The Illustrated GPT-2 — Jay Alammar
  5. Attention Is All You Need — arXiv