¿Por qué AI Token deduce cada vez más rápido durante conversaciones largas? La clave es la acumulación de contexto

Si has estado usando IA para conversaciones largas o múltiples rondas de conversaciones recientemente, es posible que te hayas encontrado con esta situación:

Las primeras rondas de chat estuvieron bien, pero luego, solo escribiste una pequeña oración cada vez, pero el token de IA comenzó a deducirse cada vez más rápido. Cuando muchas personas se encuentran con esta situación por primera vez, intuitivamente piensan que la plataforma ha calculado mal, que el modelo se ha vuelto repentinamente más caro o que accidentalmente han activado algunas funciones adicionales.

Pero la mayoría de las veces, la verdadera razón es relativamente simple: no es que su última oración sea particularmente costosa, sino que el modelo está releyendo contextos cada vez más largos en cada ronda.

El objetivo de este artículo no es hablar de "Por qué los tokens AI se deducen muy rápidamente" en un sentido amplio, ni enseñarle cómo leer los números de fondo, sino responder una pregunta muy clara:

¿Por qué una conversación larga hace que los tokens AI sean más caros cuanto más hablas?

Hablemos primero de la respuesta principal:

Las conversaciones largas cuestan más a medida que llegan al final. Por lo general, esto no se debe a que la última oración sea más larga, sino a que en cada ronda se envían al modelo más conversaciones anteriores, reglas, contenido de herramientas e información general.

¿Por qué las conversaciones largas hacen que los Tokens se deduzcan cada vez más rápido?

La forma más sencilla de entenderlo es:

Lo que ves es una oración nueva y lo que ve el modelo es la conversación completa.

En una conversación de varias rondas, si el modelo quiere comprender su oración actual, generalmente no solo mirará las pocas palabras que acaba de agregar, sino que también observará el contenido de las rondas anteriores. El documento de estado de conversación de OpenAI lo demuestra claramente. Una práctica común para conversaciones de varios turnos es juntar mensajes anteriores de usuario/asistente en la misma solicitud. Anthropic también considera las conversaciones de varios turnos como un escenario típico para el almacenamiento en caché rápido. Google dice que las interacciones de varios turnos se pueden lograr proporcionando un historial de conversación completo o haciendo referencia a la ronda anterior de interacción de manera con estado.

Los humanos "continúan charlando", mientras que los modelos están "releyendo"

Esto es lo más fácil de ignorar.

Sientes que simplemente sigues la oración anterior y agregas otra oración, pero el modelo no entiende al "recordar el contenido del chat en este momento", pero a menudo depende de enviar el historial anterior juntos para restablecer la base de esta ronda de comprensión.

Entonces, a medida que llegas al final, lo que realmente se hace más grande suele ser la entrada

No es que la nueva oración que escribes de repente se vuelve más larga, sino que el historial anterior se acumula, lo que hace que el contenido de entrada en cada solicitud se vuelva cada vez más grueso.

¿Qué es la acumulación de contexto?

La llamada acumulación de contexto significa que antes de que el modelo responda a su oración actual, no solo necesita mirar la oración actual, sino también el diálogo, las reglas, las instrucciones de herramientas, los resultados de búsqueda o la información de fondo previamente retenidos.

OpenAI menciona directamente en el documento de optimización de retraso que el historial y los resultados de RAG ingresarán al mensaje; El documento de contexto largo de Google también enfatiza que los desarrolladores deben pensar en cómo optimizar el uso del contexto largo.

Supongamos que preguntaste en la primera ronda:

"Ayúdame a resolver los puntos clave de este artículo".

En la octava ronda, dijiste de nuevo:

"Cambia el tercer punto ahora para que se parezca más al lenguaje hablado".

Si el modelo no tiene idea de lo que se ha hablado antes, no sabrá cuál es el "tercer punto ahora". Por lo tanto, el sistema normalmente necesita reunir el contenido anterior para que el modelo pueda comprender el contexto de su oración.

Esto es acumulación de contexto.

Por qué esto afectará directamente al Token

Porque la mayoría de estos contenidos anteriores se convertirán juntos en tokens de entrada. En otras palabras, no estás pagando sólo por "esta frase", sino por "esta frase más el historial anterior".

¿Por qué el costo no es solo un poco más cuando obviamente es solo un poco más?

Porque el crecimiento de los costos de las conversaciones largas a menudo no es lineal.

En otras palabras, no es una cantidad fija de más tokens en cada ronda, sino más bien:

se darán 300 tokens en la primera ronda

se darán 600 tokens en la segunda ronda

se darán 900 tokens en la tercera ronda

se darán más de 3000 tokens en la décima ronda

Este sentimiento puede hacer que la gente piense erróneamente que la plataforma "deduce cada vez más rápido", pero de hecho Se debe a que el contenido general de la solicitud se ha ido ampliando.

Lo que realmente aumenta no es el número de rondas, sino el contexto completo del paquete

Si el historial se recupera por completo en cada ronda, entonces cada solicitud posterior será más pesada que la anterior y el costo, naturalmente, no solo crecerá a un ritmo fijo.

Cuanto más larga sea la respuesta del modelo, la siguiente ronda suele ser más cara

porque la respuesta modelo en sí misma suele pasar a la siguiente ronda. Así que no sólo estás acumulando tus propias preguntas, sino que también estás acumulando las respuestas que aparecen frente al modelo.

En una conversación larga, ¿qué contenido es más probable que expanda secretamente el Token?

Mucha gente piensa que solo se acumulará el historial de chat, pero de hecho, lo que realmente aumenta el costo de las conversaciones largas es a menudo más de un tipo de contenido.

Un mensaje del sistema muy largo

Si coloca una configuración de roles larga, especificaciones de tono, especificaciones de marca y reglas de proceso al principio, entonces, si esto está ahí en cada ronda, siempre ocupará la entrada.

Mantenga intacto todo el diálogo histórico

Esta es la fuente más común de hinchazón. Si no se clasifica ni se corta en las primeras docenas de rondas, naturalmente se hará cada vez más grande en las rondas siguientes.

Definiciones de herramientas y esquema de funciones

Si su sistema tendrá definiciones de herramientas, parámetros de funciones y reglas de salida estructuradas, estos contenidos en sí mismos pueden ser extensos. Anthropic considera oficialmente las definiciones de herramientas como uno de los contenidos repetitivos adecuados para el almacenamiento en caché.

RAG o resultados de búsqueda

Si vuelve a rellenar varias búsquedas en cada ronda sin recortar, los costos generalmente se acumulan rápidamente. El documento de optimización de latencia de OpenAI también recomienda directamente podar los resultados de RAG y limpiar HTML.

La respuesta larga que respondió el modelo antes

Este es el punto que muchas personas tienden a pasar por alto. Siente que solo está escribiendo una oración corta más tarde, pero el sistema también puede devolver la respuesta larga del modelo al mismo tiempo.

¿Por qué las conversaciones largas no sólo son caras, sino también potencialmente estúpidas?

Este punto es importante porque el problema de las conversaciones largas no es solo el coste.

A medida que se acumula el contexto y el modelo tiene que analizar más y más cosas a la vez, la nueva información realmente importante puede diluirse. El extenso documento de contexto de Google enfatiza pensar en cómo optimizar el contexto, en lugar de simplemente abarrotar contenido.

Cuanto más contexto, más preciso puede ser

Si el contenido anterior es demasiado complejo, demasiado largo o demasiado antiguo, es posible que el modelo no necesariamente responda mejor, pero es posible que no pueda capturar los puntos clave que realmente desea abordar ahora.

Entonces, el problema del diálogo largo es esencialmente un "problema de administración de memoria"

No se trata solo de qué plataforma es más costosa, sino de cómo su sistema organiza la información histórica para que la vea el modelo.

OpenAI, Claude y Gemini abordan este problema, pero de diferentes maneras

Este no es un problema exclusivo de una sola plataforma, sino un problema de costos central que se encontrará en múltiples rondas de interacción de IA.

Dirección de OpenAI: almacenamiento en caché de avisos y optimización del contexto

El funcionario de OpenAI dijo que el almacenamiento en caché de avisos puede permitir que prefijos de avisos repetidos accedan al caché y reduzcan el costo de la entrada en caché; También se recomienda filtrar la entrada de contexto y maximizar el prefijo de aviso compartido.

Dirección de Anthropic: tratar el historial de mensajes en crecimiento como un escenario típico de almacenamiento en caché

Anthropic enumera oficialmente las conversaciones de varios turnos como un caso típico de almacenamiento en caché automático, porque el sistema manejará el historial de mensajes en crecimiento.

Dirección Gemini: estado, contexto largo y almacenamiento en caché de contexto

Google proporciona archivos de contexto largos por un lado, e instrucciones sobre el almacenamiento en caché de contexto y la interacción con estado por el otro, lo que significa que también considera cuestiones de costo y contexto como cuestiones formales.

Entonces, el enfoque verdaderamente efectivo no es chatear menos, sino reenviar menos contenido innecesario

Esta frase es muy importante.

Mucha gente piensa que las conversaciones largas pueden ahorrar dinero al hacer menos preguntas y charlar en menos rondas. Pero el método más efectivo suele ser:

No mantener todo el historial

Cortar los resultados de la búsqueda limpios

Cambiar el contenido repetible a prefijo de aviso compartido o almacenamiento en caché

Estas instrucciones en realidad son consistentes con los documentos oficiales. OpenAI enfatiza el almacenamiento en caché y el prefijo de aviso compartido, Anthropic enfatiza el almacenamiento en caché de contenido repetido y Google proporciona almacenamiento en caché de contexto y optimización de contexto prolongado.

El primer consejo más impresionante: resuma conversaciones antiguas

Cuando la conversación ha sido muy larga, no es necesario conservar palabra por palabra gran parte del contenido histórico en el texto original. Lo que realmente importa suele ser solo:

Qué preferencias tienen los usuarios

Qué restricciones no se pueden violar

Por qué los resúmenes son más adecuados para conversaciones largas que los textos originales completos

Porque el propósito de los resúmenes es retener información para la toma de decisiones, no retener rastros del chat. En el caso de los modelos, esto último suele ser sólo el costo, no necesariamente el valor.

Este es también el punto clave que tiene menos probabilidades de competir con otros artículos de costos

Este artículo no trata sobre ahorrar dinero en un sentido amplio, sino sobre por qué resumir es más razonable que conservar el texto original indefinidamente en escenarios de diálogo largos.

Segundo movimiento: convertir el fondo fijo en un caché en lugar de reenviarlo cada ronda

Si su sistema de diálogo viene con el mismo mensaje del sistema, fragmentos de conocimiento, reglas o definiciones de herramientas cada vez, entonces estas son las partes más adecuadas para el almacenamiento en caché.

Qué cosas son mejores para el almacenamiento en caché

Por qué este truco es particularmente adecuado para conversaciones largas

Debido a que las conversaciones largas se expandirán naturalmente, si incluso los fondos fijos se reenvían al precio original en cada ronda, será más probable que el costo se salga de control.

Tercer consejo: cuando utilice conversaciones largas con RAG, asegúrese de recortar los resultados de la búsqueda

Si realiza preguntas y respuestas en la base de conocimientos, asistentes de búsqueda o recuperación de archivos, los tokens de múltiples rondas de conversaciones a menudo aumentarán no solo en el historial de chat, sino también en los fragmentos de recuperación que se reintroducen en cada ronda.

Este tipo de costo se subestima más fácilmente

Porque pensarás que el coste principal es el chat, pero en realidad el contenido de recuperación puede ser la entrada más importante.

Entonces, con conversaciones largas y RAG, el punto clave es que ambas partes deben administrarlo

No solo el historial de conversaciones, sino también los datos externos arrojados en cada ronda.

Los 6 errores más comunes que cometen los principiantes

Primero, guarde el texto original de todas las conversaciones por completo sin resumirlos

Esto ampliará significativamente el token de entrada en la segunda mitad.

En segundo lugar, reenvíe el mensaje del sistema, las herramientas y los archivos reparados en cada ronda

Esto es exactamente lo que debe manejar el almacenamiento en caché.

En tercer lugar, mire solo la longitud del mensaje más reciente, no todo el contenido de la solicitud.

El costo real generalmente mira el contexto completo, no la última oración.

En cuarto lugar, los resultados de búsqueda de RAG no se recortan y el paquete completo está incluido

Esto aumentará el costo y la demora de las conversaciones largas.

En quinto lugar, creo que el diálogo con estado significa que no hay costo de contexto

La conveniencia no significa gratis ni significa que se complete la optimización automática.

Sexto, no mida, solo confíe en su sensación de que la deducción de hoy es rápida

Si realmente desea optimizar, aún debe saber qué párrafo tiene el contexto más amplio y qué párrafo es el más repetido.

Conclusión: Las conversaciones largas se vuelven más costosas, no por su última oración, sino porque el modelo relee un pasado más largo cada vez

Si desea condensar este artículo en una oración que valga la pena recordar, es:

La razón por la cual las conversaciones largas hacen que los tokens AI se deduzcan cada vez más rápido es que el núcleo generalmente no es la última oración, sino el contexto cada vez más largo que se resiente en cada ronda.

Entonces, la solución verdaderamente efectiva no es simplemente centrarse en "Hice algunas preguntas más hoy", sino verificar:

¿Hay un resumen del historial anterior?

¿Hay un caché para el fondo fijo?

¿Está recortado el contenido de la búsqueda?

¿Está reducida la definición de la herramienta?

¿El sistema siempre reenvía el mismo contenido grande?

Siempre que comprenda esta línea, será mucho más claro cuando realice la optimización de costos, el monitoreo en segundo plano y diseño de diálogo largo. Ésta es la verdadera diferencia entre este artículo y sus otros artículos: no habla del costo total, sino que habla específicamente de por qué las conversaciones largas se vuelven cada vez más costosas debido a la acumulación de contexto.

¿Por qué el token se deduce cada vez más rápido a medida que la conversación sobre IA se hace más larga?

Porque múltiples rondas de diálogo generalmente requieren que se envíe más información previa al modelo para permitirle comprender el problema actual. Por lo general, lo que realmente importa no es la última frase, sino todo el contexto.

Obviamente solo escribo una oración corta después, ¿por qué el costo aumenta?

Porque la API generalmente calcula el contenido visto en toda la solicitud, no solo la última oración. En la entrada se pueden incluir diálogos anteriores, indicaciones del sistema, definiciones de herramientas y resultados de búsqueda.

¿Es necesariamente aceptable la acumulación de contexto?

No. Los costos se pueden reducir resumiendo conversaciones antiguas, almacenando en caché fondos fijos, recortando los resultados de búsqueda y optimizando las definiciones de herramientas. Estas instrucciones están respaldadas por documentos oficiales.

¿Puede el almacenamiento en caché rápido resolver el problema de que las conversaciones largas se vuelvan costosas?

Por lo general, puede mejorar significativamente el costo de entrada, especialmente para prefijos repetidos, reglas fijas y mensajes con un historial largo.

¿El diálogo con estado de Géminis no tiene este problema?

No. Stateful es simplemente más conveniente para la interacción, pero eso no significa que la optimización del contexto se completará automáticamente.

¿Cómo reducir rápidamente el costo simbólico de las conversaciones largas?

Lo más interesante es hacer tres cosas primero: resumir conversaciones antiguas, almacenar en caché fondos fijos y eliminar búsquedas y contenido de herramientas innecesarios.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está compilado y escrito en base a los documentos API oficiales de OpenAI, Anthropic y Google, y se refiere principalmente al estado de conversación de OpenAI, el almacenamiento en caché de OpenAI Prompt, la optimización de la latencia de OpenAI, el almacenamiento en caché de Claude Prompt, los límites de Claude Rate y el contexto Gemini Long. El contenido está organizado en una estructura de tres capas: "documentos oficiales × mecanismo de diálogo de múltiples rondas × lógica de costos contextuales". El objetivo no es solo explicar los sustantivos, sino ayudar a los lectores a comprender por qué las conversaciones largas harán que los costos de los tokens sean cada vez más altos en la práctica, y cómo utilizar la gestión de resumen, caché y contexto para reducir los costos.

Después de leer este artículo, si desea ampliar a más preguntas relacionadas, puede ir directamente a AI Token.

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

Esta categoría organiza principalmente la conversión básica de AI Token, la diferencia entre recuento de palabras y token, estimación de costos, interpretación digital de backend y problemas de cálculo que encuentran con mayor frecuencia los principiantes. Ayuda a los lectores a comprender primero "cómo leer números" y luego a realizar más valoraciones sobre costos y modelos.

¿Por qué se deducen los tokens AI tan rápido? Las 8 razones más comunes

¿Cómo reduce AI Token las tarifas? No es solo cuestión de cambiar a un modelo más económico

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

¿Qué significa AI Token? Los puntos son en realidad diferentes de lo que piensas

AI Token
Prompt Caching

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.

¿Por qué AI Token deduce cada vez más rápido durante conversaciones largas? La clave es la acumulación de contexto