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Contador de Tokens y Calculadora de Costos LLM
Conteo de tokens en tiempo real, desglose visual de límites de tokens y análisis de costos en GPT-4o, Claude Opus 5, DeepSeek R1 y Gemini 2.0.
Entendiendo los Tokens LLM y los Costos de Contexto
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) no leen el texto letra por letra o palabra por palabra. En su lugar, procesan secuencias de tokens, que son fragmentos de caracteres que representan combinaciones comunes, palabras, números o signos de puntuación.
Comprender su conteo exacto de tokens es crucial para optimizar los prompts del sistema, prevenir el desbordamiento de la ventana de contexto y reducir los costos de API en las aplicaciones de producción.
Comparación de Tokenización Entre los Principales Modelos
| Familia de Modelos | Codificación del Tokenizador | Caracteres Promedio / Token | Costo de Entrada (por 1M) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o / GPT-4o Mini | o200k_base (200k vocabulary) | ~4.4 | $2.50 / $0.15 |
| o3-mini / o1 | o200k_base Reasoning | ~4.4 | $1.10 / $15.00 |
| Claude Opus 5 / Sonnet 5 | Claude Byte-Pair Encoder | ~4.0 | $5.00 / $3.00 |
| DeepSeek R1 / V3 | DeepSeek 128k Multi-head BPE | ~4.2 | $0.55 / $0.14 |
| Gemini 2.0 Flash / 1.5 Pro | SentencePiece / 256k vocab | ~4.2 | $0.10 / $1.25 |
| Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B | Tiktoken 128k / 152k Vocab | ~4.3 | $0.59 / $0.35 |