¿Aproximadamente cuántos tokens AI se utilizarán para escribir un artículo de 1000 palabras?

Si está buscando "aproximadamente cuántos tokens AI se usarán en un artículo de 1000 palabras", generalmente lo que realmente quiere saber no es una definición abstracta, sino algo muy práctico: cuando quiero escribir un artículo, pedirle a AI que produzca un artículo o estimar el costo API de un artículo, ¿cuántos tokens debo tomar?

Hablemos primero de la respuesta más directa:

Si estás hablando de un artículo con 1000 caracteres chinos, en la práctica normalmente puedes obtener entre 800 y 1200 tokens primero. Si estás hablando de 1000 palabras en inglés, normalmente puedes obtener entre 1300 y 1400 tokens primero.

Pero esta no es una fórmula fija, sino un intervalo de estimación práctico. Debido a que los funcionarios de OpenAI declararon claramente que Token no es directamente igual al número de palabras, y los textos que no están en inglés generalmente tienen una mayor proporción de token a carácter; Los funcionarios de Gemini también dijeron que el modelo Gemini usa Token como granularidad de procesamiento, y el hecho de que 1 Token sea aproximadamente igual a 4 caracteres es esencialmente solo una aproximación aproximada y no se puede aplicar directamente a todos los idiomas.

Por lo tanto, este artículo no pretende llevarlo a memorizar la fórmula, sino ayudarlo directamente a responder la pregunta en la parte superior de la intención de búsqueda: para un artículo de 1000 palabras, ¿cuántos tokens se deben capturar antes de que la estimación sea demasiado escandalosa?

Hablemos primero de la diferencia más importante: ¿las 1000 palabras que dijiste son 1000 palabras en chino o 1000 palabras en inglés?

Esto es lo primero que debemos dejar claro en este artículo.

Porque cuando muchas personas ven "1000 palabras", intuitivamente mezclarán chino e inglés, pero de hecho, los tokens en estas dos situaciones no se pueden ver directamente con el mismo conjunto de proporciones. OpenAI proporciona oficialmente valores de experiencia comunes para el inglés: 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres, aproximadamente equivale a 3/4 de palabras en inglés, 100 tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés y aproximadamente 1500 palabras en inglés equivalen aproximadamente a 2048 tokens.

Si estás hablando de 1000 caracteres chinos

Los "1000 caracteres" aquí son más adecuados para entenderse como 1000 caracteres chinos. En este caso, suele ser más práctico conseguir primero entre 800 y 1200 tokens. Esta no es la fórmula oficial china dada palabra por palabra, sino una estimación conservadora basada en el claro recordatorio de OpenAI de que "los idiomas distintos del inglés generalmente tienen una mayor proporción de tokens por caracteres" y combinado con el hecho de que la segmentación del idioma CJK suele ser más densa que la del inglés.

Si estás hablando de 1000 palabras en inglés

Si estás hablando de 1000 palabras en inglés, utilizando la conversión de valor de experiencia oficial de OpenAI, normalmente caerá entre 1300 y 1400 tokens. Debido a que 100 tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés, una estimación aproximada de 1000 palabras equivale a alrededor de 1333 tokens.

¿Por qué 1000 palabras en chino no suelen ser tan económicas como en inglés?

Porque el modelo de IA no utiliza directamente el "recuento de palabras" para ver el contenido, sino que primero corta el texto en Tokens. Los funcionarios de OpenAI dejan muy claro que los tokens pueden ser tan cortos como un solo carácter o tan largos como una palabra completa. Los espacios, la puntuación y algunas palabras afectarán la cantidad de tokens, y los textos que no están en inglés suelen tener una proporción más alta de tokens por carácter.

Los funcionarios de Gemini también declararon que Gemini y otros modelos generativos de IA procesan la entrada y salida en la granularidad de Token, y todas las entradas y salidas serán tokenizadas, incluidas las modalidades de texto y no texto.

El chino está más cerca de "una palabra está cerca de la magnitud de un Token"

Esto no significa que cada carácter chino deba ser igual a un Token, pero significa que no se puede utilizar la idea en inglés de "4 caracteres valen 1 Token" para evaluar el chino. El contenido chino suele estar más cerca del sentido de magnitud de "la cantidad de tokens no estará muy lejos de la cantidad de palabras".

Entonces, para 1000 palabras chinas, comience con 800 a 1200. Es menos probable que se subestime

La ventaja de esta gama es que es bastante práctica. No se utiliza como cotización actuarial, sino para evitar que pienses demasiado en el contenido chino.

Si estás pidiendo "Pídele a AI que me ayude a escribir un artículo de 1000 palabras", entonces no puedes simplemente mirar el cuerpo del artículo

Este es otro punto muy importante.

Porque lo que realmente calcula la API no suele ser solo el último artículo, sino:

Tokens de entrada + Tokens de salida

OpenAI divide oficialmente el uso en categorías como tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché y tokens de razonamiento; Los funcionarios de Gemini también dicen que puede ver información de uso, como el recuento de tokens de aviso y el recuento de tokens de candidatos, en los metadatos de uso de la respuesta.

Si está generando un artículo chino de 1000 palabras

La situación más común suele ser la siguiente:

Entrada: de docenas a cientos de tokens

Salida: alrededor de 800 a 1200 tokens

Cantidad total: alrededor de 900 a 1500 tokens

El punto aquí no es contarlo en un solo dígito, sino establecer primero el concepto correcto: el verdadero cabezón generalmente es el que genera, no simplemente ingresando.

Por qué muchas personas subestiman el token total

Porque todos solo miran la extensión del artículo final, pero olvidan el tema, el tono, los requisitos de recuento de palabras, los requisitos de formato, las reglas de SEO y los párrafos de muestra que le dio a la IA, todo lo cual se incluirá en la entrada. Mientras el aviso sea más largo, la cantidad total aumentará naturalmente.

¿Qué situaciones harían que el Token fuera más alto para el mismo artículo de 1000 palabras?

Es el mismo artículo de 1000 palabras, pero el Token aún puede ser muy diferente. Por eso no puedes simplemente memorizar fórmulas fijas.

El primer tipo: hay muchos títulos, columnas, números y URL en el artículo

Debido a que Token no solo mira la "cantidad de texto", los espacios, la puntuación, algunas palabras y símbolos afectarán la cantidad de Tokens. Los funcionarios de OpenAI son muy directos en este punto.

El segundo tipo: una gran cantidad de chino e inglés mezclados

Si el artículo contiene términos, números, marcas, abreviaturas y códigos de productos en inglés, el método de segmentación de tokens suele ser menos intuitivo que el chino puro.

El tercer tipo: el contenido es JSON, tablas, códigos o formatos especiales

Los funcionarios de Gemini también dejan claro que todas las entradas y salidas serán tokenizadas, incluido el contenido que no sea de texto sin formato. Esto significa que el formato en sí también puede hacer que el Token aumente.

Cuarta forma: pones una larga información de antecedentes en el mensaje

Para muchas personas, no es que el artículo en sí sea grueso, sino que el mensaje en sí es grueso. Al igual que las especificaciones de marca, la estructura de SEO, los párrafos de muestra, los artículos de referencia, los requisitos de formato, a medida que se vuelven más largos, la entrada aumentará primero.

¿Cuál es el algoritmo más preciso? No adivine, cuente primero

Si realmente desea estimar costos, cotizar a los clientes y controlar la extensión de los artículos, la mejor manera no es simplemente memorizar "¿Cuántos tokens hay en 1000 palabras", sino contarlos directamente con su contenido real?

OpenAI proporciona oficialmente la herramienta Tokenizer, que le permite ver directamente cómo se corta el texto en Tokens; Gemini también proporciona el método count_tokens, que le permite contar la cantidad de tokens de entrada antes de enviarlos; Anthropic también proporciona el archivo oficial de recuento de tokens, que explica cómo estimar primero el número de tokens.

La forma más estable de estimar costos

Primero use el rango de este artículo para comprender la dirección general y luego use el contenido real para ejecutar tokenizer o count_tokens.

Esto es más adecuado para conectarse en línea que para memorizar fórmulas

Porque lo que realmente desea controlar es la solicitud real, no el recuento de palabras del artículo abstracto.

Primero recuerde una oración: el token de un artículo de 1000 palabras generalmente no es el recuento de palabras del artículo en sí, sino la cantidad total de la solicitud completa

Vale la pena escribir esta oración primero.

Si simplemente estás preguntando "¿Cuántas fichas hay para un artículo de 1000 palabras?", entonces tomar de 800 a 1200 para chino y de 1300 a 1400 para 1000 palabras en inglés suele ser suficiente para que puedas tomar el primer nivel de juicio.

Pero si pregunta "¿Cuánto se deducirá si la API genera un artículo de 1000 palabras a la vez?", entonces lo que debe mirar no es el artículo en sí, sino:

¿Cuánto dura el mensaje?

¿Hay algún requisito de formato adicional?

Mirándolo de esta manera se acerca más a la factura real.

Los 5 errores más comunes de los novatos

Primero, pensar que 1000 palabras deben ser iguales a 1000 Tokens

No necesariamente. Los chinos a veces se acercan a este nivel, pero no es una fórmula fija. El inglés, los idiomas mixtos y el contenido formateado cambiarán.

En segundo lugar, creo que el inglés y el chino pueden usar el mismo algoritmo

No. Los funcionarios de OpenAI han dejado en claro que los idiomas distintos del inglés suelen tener una mayor proporción de tokens por caracteres.

En tercer lugar, pensar que simplemente leer el artículo en sí es suficiente

Si está estimando el costo de las solicitudes de API, también debe incluir indicaciones.

Cuarto, creo que la entrada es más importante

La verdadera masa de muchas tareas de generación de artículos es la salida, porque el artículo escupido por el modelo suele ser más largo que el mensaje. La propia categoría de uso oficial de OpenAI rastrea la entrada y la salida por separado.

Quinto, creo que mientras sepa la proporción aproximada, no necesito herramientas.

Si realmente desea conectarse, cotizar y controlar los costos, se recomienda ejecutarlo directamente con tokenizer o count_tokens primero.

Conclusión: ¿Cuántos tokens AI hay para un artículo de 1000 palabras? Capture el intervalo primero y luego use la herramienta para confirmar

Si desea la versión más simple, la recopilaré nuevamente para usted:

Si está hablando de 1000 caracteres chinos, primero puede capturar entre 800 y 1200 tokens. Si estás hablando de 1000 palabras en inglés, primero puedes obtener entre 1300 y 1400 tokens.

Pero cuando realmente quieres ver el costo de la API, es mejor mirar:

por separado, y finalmente use la herramienta tokenizer o count_tokens para medirlo. Este es el menos propenso a errores y el más coherente con la forma en que se utilizan los documentos oficiales.

Preguntas frecuentes: Las 3 preguntas más buscadas

¿Un artículo chino de 1000 palabras vale necesariamente 1000 tokens?

No necesariamente, pero a menudo se acerca a esta magnitud. Debido a que OpenAI ha recordado que los idiomas distintos del inglés generalmente tienen una mayor proporción de tokens por caracteres, no se puede obligar al chino a usar los 4 caracteres en inglés = 1 Token.

¿Por qué alguien calculó que solo hay unos pocos cientos de Tokens?

Por lo general es porque usa una fórmula aproximada en inglés. Pero esa fórmula es más fácil de usar en inglés, pero es fácil subestimarla en chino.

Quiero estimar el costo de generación de artículos, ¿qué número debo mirar?

Mire primero los tokens de salida y luego los tokens de entrada. Porque la mayor parte real de las tareas de generación de artículos suele ser la salida, y OpenAI y Gemini contarán la entrada/salida por separado.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a los archivos de tokens oficiales de OpenAI, Google Gemini y Anthropic, centrándose en la descripción del token de OpenAI, el tokenizador de OpenAI, el archivo de token de Gemini y el conteo de tokens de Claude. El contenido está organizado utilizando un enfoque de tres niveles: "Definición de token oficial × diferencia de conversión chino-inglés × rango de estimación práctico". El propósito es ayudar a los lectores a obtener primero un rango estimado operable al consultar el uso del token de un artículo de 1000 palabras, y luego utilizar herramientas para confirmar el valor real.

Si desea comprender los conceptos frontal y posterior juntos, se recomienda continuar leyendo de AI Token.

Este artículo pertenece a la categoría "Cálculo de tokens AI"

Esta categoría organiza principalmente la conversión básica de tokens AI, la diferencia entre recuento de palabras y tokens, estimación de costos, interpretación digital en segundo plano y los problemas de cálculo más comunes que encuentran los principiantes. Ayuda a los lectores a comprender primero "cómo mirar los números" y luego a hacer más valoraciones sobre los costos y los modelos.

¿Cuántas palabras tiene un token AI? En realidad, hay mucha diferencia entre chino e inglés

¿Cómo calcular la conversión del token AI? No se apresure a mirar simplemente la cantidad de palabras

¿Cómo verificar el uso de AI Token? Qué número de backend es más importante

AI Token
Conversión de token
Artículo de 1000 palabras

AI Token organiza los conceptos básicos, métodos de cálculo, tarifas de API y comparaciones de modelos de AI Token (elementos de palabras) y cubre modelos comunes como ChatGPT, Gemini, Claude, etc. para ayudarlo a establecer una comprensión clara y un juicio más rápido.

¿Aproximadamente cuántos tokens AI se utilizarán para escribir un artículo de 1000 palabras?