¿Cómo comprobar el uso de AI Token? Los principiantes pueden entender los números en segundo plano sin confusión

Cuando comiences a usar ChatGPT, Claude, Gemini u otras API de IA, pronto verás un montón de números en segundo plano: tokens de entrada, tokens de salida, tokens totales, uso, límite.

Cuando muchos novatos ven estos campos por primera vez, el mayor problema no es que no sepan cómo usarlos, sino que no saben lo que están mirando. Los funcionarios de OpenAI también declararon claramente que la API devolverá información de uso, como tokens de entrada, tokens de salida, tokens almacenados en caché, etc. Estos números se utilizarán para la facturación y el seguimiento del uso.

Este artículo no se centra en qué es AI Token, ni en cómo calcular AI Token, sino que aborda directamente un problema más práctico: ¿Cómo medir el uso de AI Token? Sólo después de comprender los números backend sabrá dónde se gastan los costos, dónde es más probable que se desperdicien y cómo controlarlos.

Primero comprenda los tres campos más comunes en segundo plano

Tokens de entrada

Los tokens de entrada se refieren al contenido que envía al modelo. No se trata sólo de la frase que escribes en este momento, sino que normalmente también incluye indicaciones del sistema, descripciones de antecedentes, conversaciones históricas y el contexto que se reúne. OpenAI enumera oficialmente esta categoría directamente como tokens de entrada; La documentación de Anthropic también considera la ventana de contexto como el rango de contenido que el modelo procesará en conjunto.

Entonces, si ve que los tokens de entrada son muy altos, no significa necesariamente que su mensaje sea muy largo. También puede deberse a que se incluyen el diálogo anterior, las reglas del sistema y la información general.

Tokens de salida

Los tokens de salida se refieren al contenido que le devuelve el modelo. Es decir, respuestas, resúmenes, artículos y resultados de análisis escritos por IA. OpenAI enumera oficialmente el contenido generado por el modelo como tokens de salida y establece claramente que también forman parte del seguimiento de facturación y uso.

Esta columna es muy importante, porque lo que es más probable que muchas personas pierdan el control no es la entrada, sino la salida. Sólo haces una pregunta, pero si el modelo arroja muchas secciones, el costo se acumulará.

Total de tokens

El total de tokens suele ser el número total de entradas más salidas. Google Gemini también proporciona oficialmente métodos de metadatos de uso y recuento de tokens para ayudarlo a ver el tamaño general de la solicitud.

Si solo desea saber rápidamente si la solicitud es grande o no, puede mirar el total primero; pero si realmente desea encontrar el problema del costo, aún necesita separarlo y observar la entrada y la salida.

Diferentes plataformas tienen diferentes nombres, pero las vistas son en realidad similares

Las más comunes en OpenAI son tokens de aviso, tokens de finalización o tokens de entrada/salida que muestran directamente. Los funcionarios de OpenAI también mencionaron que en la respuesta pueden aparecer diferentes tipos de tokens, como entrada, salida, caché y razonamiento.

Los más comunes en Anthropic son tokens de entrada y tokens de salida, y la denominación es más intuitiva. Su archivo de ventana de contexto también indica claramente que el modelo procesará el contexto de la conversación en conjunto.

Google Gemini a veces lo muestra de diferentes maneras en diferentes interfaces, pero el funcionario ha proporcionado un archivo de recuento de tokens, que le permite ver directamente cuántos tokens consumirá un contenido.

Entonces, si ves que los nombres de las columnas son diferentes más adelante, no te preocupes y piensa que la plataforma es confusa. Volvamos primero al criterio central: si este número cuenta la entrada, la producción o el total general.

Muchas personas piensan que el costo se gasta en entradas, pero en realidad no es así

El malentendido más común entre los principiantes es que piensan que su escritura rápida es muy larga, por lo que esa debe ser la parte más costosa. Pero en muchas tareas de generación, lo que es realmente fácil de explotar es la salida. OpenAI enumera oficialmente los tokens de salida de forma independiente, lo que a su vez significa que son una de las fuentes importantes de facturación.

Por ejemplo, solo escribe una línea: "Escribe un artículo de 2000 palabras para mí". Es posible que esta entrada no sea muy alta, pero si el modelo realmente le responde con un artículo completo, es probable que los tokens de salida sean mucho más altos que los tokens de entrada.

Entonces, cuando mires el fondo, no te quedes mirando la entrada. Muchas veces, lo que realmente debes mirar primero es si el resultado es demasiado largo.

¿Por qué hay tantos tokens aunque solo hice una pregunta?

Esta es la razón más común. Si sigues haciendo preguntas en la misma conversación, la plataforma normalmente no solo procesa tu última frase, sino que también incorpora las conversaciones históricas anteriores. La descripción oficial de Anthropic de las ventanas contextuales se basa en esta lógica.

En otras palabras, crees que solo estás haciendo una pregunta, pero lo que el modelo realmente procesa puede ser agregar una oración a toda la conversación.

Algunas aplicaciones tendrán un mensaje de sistema largo detrás de ellas, como configuración de roles, reglas de formato, tono de marca y requisitos de proceso. Aunque estas palabras no son lo que está escribiendo en este momento, siempre que se envíen al modelo, se ingresarán en los tokens de entrada.

Si no especifica la longitud de la respuesta, es fácil que el modelo responda más de lo que cree. Los funcionarios de OpenAI también recomiendan que se puedan usar configuraciones como max_output_tokens, max_completion_tokens o max_tokens para controlar la longitud de la salida, porque las respuestas más cortas ayudan a controlar los costos y las demoras.

¿Cómo se leen los números de fondo para entenderlos realmente?

Lo realmente útil no es solo traducir los nombres de los campos, sino saber encontrar problemas a partir de los números.

Mirar la entrada es para ver cuántos antecedentes ha traído

Si los tokens de entrada son muy altos, primero debe verificar:

¿El mensaje es demasiado largo esta vez?

¿Hay demasiado diálogo histórico?

¿El mensaje del sistema es demasiado largo?

Si también se envía contenido de archivo innecesario

Mirar la salida es para ver si el modelo habla demasiado

Si los tokens de salida son particularmente altos, debe verificar:

Si no se especifica la longitud de la respuesta

Si se requiere que el modelo haga demasiadas cosas a la vez

Si originalmente solo requiere un resumen, pero permite expandirse libremente

Si la misma tarea se puede dividir en partes más pequeñas

Mirar el total es para ver si toda la solicitud es demasiado pesada

Si el total es muy alto, pero no puede ver el problema por un tiempo, regrese y divida la entrada y la salida. Lo que realmente buscamos no es "cuánto costará esta vez", sino "¿qué lado es más grande?"

La forma más práctica de ver el uso de tokens AI es hacer comparaciones

En lugar de centrarse en un solo número, es mejor comenzar a comparar tareas similares.

Por ejemplo, tiene tres solicitudes de resumen:

El tipo A tiene una entrada alta y una salida normal

El tipo B tiene una entrada normal y una salida alta

El tipo C es alto en ambos lados

De esta manera verá rápidamente el problema:

El tipo A generalmente tiene demasiados antecedentes

El tipo B generalmente tiene una longitud de respuesta fuera de control

El tipo C generalmente significa que la tarea en sí es demasiado grande y debe dividirse

Esta vista realmente puede ayudarlo a controlar el uso, en lugar de solo mirar el número total.

¿Cómo controlar el uso de tokens?

Este suele ser el primer paso más eficaz. Los funcionarios de OpenAI recomiendan claramente usar límites de salida, instrucciones claras, secuencias de parada, etc. para controlar la duración de la generación, porque las respuestas más cortas suelen ser más rentables y más rápidas.

No dejes que la misma conversación se acumule indefinidamente

Si el tema de la tarea cambia, normalmente es más limpio abrir una nueva conversación directamente. Porque cuanto más largo sea el contexto, más probable será que cada ronda posterior aporte más historia al costo.

El mensaje debe ser claro, no extenso

Muchas personas piensan que cuanto más largo es el mensaje, más profesional es, pero de hecho, las descripciones redundantes, los requisitos repetidos y los antecedentes extensos a menudo solo hacen que los tokens de entrada sean más grandes, lo que no necesariamente mejora la respuesta.

Si va a realizar una tarea de generación grande, generalmente es más fácil controlar los tokens haciendo primero un esquema, luego segmentándolos y finalmente integrándolos que abarrotándolos todos de una vez. Los funcionarios de OpenAI también recomiendan que el texto grande se pueda cortar en trozos pequeños para procesarlo cuando se exceda el límite.

Si solo desea recordar lo más importante primero, es decir:

El uso de tokens AI no se trata solo del total, sino de la acumulación de entrada, salida y contexto por separado.

Cuando empieces a mirar los números de fondo de esta manera, sabrás realmente dónde se gastan los costos y tendrás una manera de capturar el desperdicio.

¿Cómo comprobar el uso del token AI más rápido?

Mire primero el total, luego divida la entrada y la salida. Cuando realmente busque un problema, asegúrese de separarse y ver de qué lado se está haciendo más grande.

¿Por qué todavía hay muchas fichas cuando solo pido una oración?

Debido a que el modelo generalmente no solo procesa la última oración, también puede incluir indicaciones del sistema y conversaciones históricas.

¿Cuál es más digno de atención primero, Entrada o Salida?

En muchas tareas de generación, lo que es realmente fácil de salir de control es el resultado, porque la longitud de la respuesta suele ser mayor de lo que se esperaba originalmente.

¿Puedo controlar el token de salida?

Sí. OpenAI proporciona oficialmente max_output_tokens, max_completion_tokens, max_tokens y otros métodos para controlar la duración de la generación.

¿Cómo evitar que el uso de tokens aumente continuamente?

Por lo general, es más efectivo controlar la duración de la salida, reducir el fondo innecesario y no permitir que la misma conversación se acumule indefinidamente.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a documentos oficiales de IA e instrucciones de uso de tokens, centrándose en las siguientes fuentes:

OpenAI | ¿Qué son las fichas y cómo contarlas?

OpenAI | Controlar la duración de las respuestas del modelo

Antrópico | Ventanas de contexto

IA de Google para desarrolladores | Comprender y contar fichas || Los lectores no sólo pueden comprender los números simbólicos, sino también saber realmente qué números vale la pena seguir y dónde es más probable que se desperdicien.

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

Esta categoría organiza principalmente métodos de cálculo de tokens AI, interpretación de uso, diferencias de entrada y salida, conversión de recuento de palabras, comprensión de datos de fondo y estimación de costos. Ayuda a los principiantes no solo a saber cómo calcular tokens, sino también a comprender verdaderamente la relación entre los números de fondo y los costos reales cuando entran en contacto con ChatGPT, Claude, Gemini u otras API de IA.

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AI Token

uso de token
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.

Función
Comparación de modelos
Contexto de uso
Calculadora de tokens de IA

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