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

¿También te has sentido así? Estabas probando la IA, pero cuando observas el uso de tokens de backend, los números aumentan muy rápidamente.

Esta situación es muy común y no necesariamente significa que la hayas usado muchas veces. Más comúnmente, la forma en que lo usa facilita que los tokens se acumulen rápidamente. OpenAI divide oficialmente el uso de tokens en tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché y tokens de razonamiento. Estos aparecerán en los metadatos de respuesta de la API y se utilizarán directamente en la facturación y el seguimiento del uso.

Entonces, este artículo no se centra en qué es AI Token, ni en cómo ver el uso de AI Token, sino que responde directamente a una pregunta más práctica: ¿Por qué AI Token se deduce tan rápido? Si puede detectar primero los puntos de desperdicio más comunes, será mucho más fácil controlar los costos más adelante.

Primero hablemos de la conclusión: no es que debas usar demasiado, pero es probable que el uso haga que el token sea más rápido

Muchos principiantes inicialmente pensarán que la pregunta es "¿Es la plataforma demasiado poderosa?", pero la verdad más común es: una solicitud implica más que la oración que usted escribió en ese momento. El modelo procesará el contenido de entrada y generará contenido de salida; Si también hay conversaciones históricas, mensajes del sistema o contenido de caché, el número total de tokens aumentará más fácilmente. Así es como se define la descripción oficial de token de OpenAI.

Razón 1: El contexto sigue acumulándose

Este es el primer lugar más común. Crees que solo estás haciendo una pregunta más, pero el modelo generalmente no solo maneja la última oración, sino que también puede incorporar el diálogo histórico anterior. La descripción oficial de Anthropic de las ventanas de contexto establece claramente que el modelo procesará el contenido anterior juntos dentro de las ventanas de contexto disponibles.

No sigas usando el mismo diálogo para tareas largas. Si el tema ha cambiado, normalmente es más limpio simplemente iniciar una nueva conversación. Cuando realmente necesites contenido histórico, intenta conservar sólo las partes necesarias.

Razón 2: La salida es demasiado larga

El lugar donde muchas personas realmente ganan popularidad no es la entrada, sino la salida. Puede que solo hagas una frase, pero el modelo te responderá con mucho contenido. Al final, los tokens de salida son mucho más altos que los tokens de entrada. Los funcionarios de OpenAI también mencionaron claramente que controlar la duración de la respuesta ayuda a administrar los costos y mejorar los retrasos, y proporciona max_output_tokens, max_completion_tokens, max_tokens y otros métodos de control.

Especifique explícitamente la longitud de la respuesta. Instrucciones como "Responda en un máximo de 300 palabras" y "Enumere 5 puntos sin ampliar" suelen ser más económicas que las solicitudes vagas. Si es usuario de API, también puede establecer el límite de salida directamente.

Razón tres: el contenido chino es inherentemente más fácil para usted sentir que el uso ha aumentado

Para ser más precisos aquí: no todas las situaciones pueden decir directamente "el chino debe ser más caro", pero los funcionarios de OpenAI señalaron claramente que la tokenización variará según el idioma, y el texto que no está en inglés generalmente tiene una mayor proporción de token a carácter. Esto significa que el contenido con mucho chino, una mezcla de chino e inglés y sustantivos especiales a menudo no es adecuado para métodos de estimación aproximados que aplican directamente el inglés.

Al realizar estimaciones de costos, el contenido chino debería ser más conservador. Si su flujo de trabajo lo permite, también puede probar el mensaje en inglés y luego traducirlo o localizarlo para ver si el costo y la calidad generales están más equilibrados. No utilice directamente el valor de experiencia del token en inglés para aplicarlo al chino.

Razón 4: El mensaje es demasiado largo

Muchas personas piensan que cuanto más largo es el mensaje, más profesional es, pero de hecho, los fondos redundantes, las reglas repetidas y las modificaciones excesivas probablemente solo estén agregando tokens de entrada. Los funcionarios de OpenAI también señalaron claramente en la descripción del token que los espacios, la puntuación y las palabras parciales entrarán en el recuento del token, por lo que no solo se contará el contenido principal.

Simplemente escriba el mensaje con claridad, no lo alargue. Mantenga las tareas necesarias, las condiciones necesarias y los formatos necesarios. Elimine descripciones duplicadas que realmente no mejoren la calidad de sus resultados.

Razón 5: Se acumulan demasiadas tareas a la vez

Si requiere que el modelo complete el esquema, el texto del cuerpo, el campo SEO, la CTA, la reescritura y el resumen a la vez, el token naturalmente se hará más grande. No es sólo la entrada la que se alarga, sino que la salida también suele alargarse. Una de las sugerencias oficiales de OpenAI para exceder el límite de tokens es cortar el texto grande en partes más pequeñas para su procesamiento.

Divida las tareas grandes en partes más pequeñas. Primero crea un esquema, luego el texto y luego púlelo. Por lo general, esto no sólo es más económico, sino también más fácil de controlar la calidad.

Razón 6: Utilice modelos de orden superior para hacer todo

No necesariamente se deben utilizar modelos de alta gama, pero si se deja todo en manos del modelo más caro, es más probable que el coste aumente. Aunque este punto es un juicio práctico de gestión y no puede plasmarse directamente en una conclusión en un solo documento, está relacionado con el hecho de que el uso de tokens afectará directamente la facturación.

Coloque las tareas en capas. La clasificación simple, el preprocesamiento y el resumen aproximado se pueden pasar primero a modelos menos costosos. Las piezas que realmente requieren una producción de alta calidad se entregan a modelos de alto nivel.

Razón siete: El mensaje del sistema es demasiado largo

Muchas personas generalmente solo miran el mensaje que escriben, pero ignoran que hay un mensaje del sistema detrás de él. Si hay configuraciones de roles, reglas y requisitos de formato extensos integrados en el sistema, estos contenidos pueden enviarse al modelo cada vez que se realiza una solicitud y también se agregarán tokens de entrada. La definición oficial de tokens de entrada de OpenAI cubre originalmente el contenido enviado al modelo en la solicitud.

Compruebe el mensaje del sistema con regularidad. Si puedes simplificarlo, optimízalo. No deje reglas de uso poco frecuente fijadas en cada solicitud durante mucho tiempo.

Razón 8: No estás monitoreando el token en absoluto

Este es el punto que más fácilmente se pasa por alto, pero también el más fatal. Si no observa el uso en absoluto y solo mira la factura al final del mes, le resultará difícil saber si se trata de la entrada, la salida, el contexto o un determinado proceso que está fuera de control. Los funcionarios de OpenAI han declarado claramente que los recuentos de tokens aparecerán en los metadatos de respuesta de la API y se utilizarán para el seguimiento del uso. Google Gemini también proporciona archivos de tokens de recuento.

Corregido para verificar el uso en segundo plano. Al menos mire la entrada, la salida y el total por separado. Si lo utiliza un equipo o una empresa, es mejor realizar un seguimiento por modelo, función y situación.

Lo que más vale la pena cambiar primero no es el modelo, sino los tres hábitos

Si desea que el costo baje lo más rápido posible, dé prioridad a cambiar estas tres cosas:

El funcionario de OpenAI recomienda directamente usar límites de token, instrucciones claras, secuencias de parada, etc. para controlar la longitud de la respuesta, porque las respuestas más cortas suelen ser más rentables y más rápidas.

Reprocesamiento de la acumulación de contexto

Las conversaciones largas son útiles, pero también son la forma más fácil de hacer que los tokens crezcan cada vez más. El archivo de contexto de Windows de Anthropic es el núcleo de esto.

Finalmente agilice la entrada y el aviso del sistema

Muchos costos no se gastan en el problema principal que cree, sino en el fondo que se ha presentado repetidamente.

Si solo quiere recordar primero lo más importante, es:

El token AI se deduce muy rápidamente, generalmente no porque lo pregunte demasiadas veces, sino debido a la acumulación de contexto, una salida demasiado larga y una entrada demasiado pesada. Tres problemas están sucediendo al mismo tiempo.

Siempre que comprenda estas tres cosas primero, el uso de tokens generalmente será significativamente más estable.

¿Por qué el token sigue siendo muy alto cuando solo hago unas pocas preguntas?

Debido a que el modelo generalmente no solo procesa las últimas oraciones, también puede incluir conversaciones históricas anteriores y mensajes del sistema.

¿Es la producción necesariamente más cara?

No necesariamente todas las plataformas tienen el mismo precio, pero en muchas tareas de generación, lo que es realmente fácil de salir de control es la salida, porque la respuesta del modelo suele ser mucho más larga que la entrada.

¿Es el chino definitivamente más caro?

No se puede decir que sea seguro siempre, pero OpenAI señala claramente que el contenido que no está en inglés generalmente tiene una proporción más alta de token por carácter, por lo que el chino debería estimarse de manera más conservadora.

¿Cómo reducir costes lo más rápido posible?

Por lo general, comience con tres cosas: limitar la longitud de la salida, reducir la acumulación de contexto y optimizar las indicaciones. Los funcionarios de OpenAI también recomiendan claramente el límite superior de salida disponible y una duración clara del control de instrucciones.

¿Cómo controlan las empresas los costos de los tokens?

El núcleo no es solo analizar una sola solicitud, sino realizar un seguimiento continuo del uso, analizar la entrada, la salida y el total por separado, y luego clasificar las observaciones por modelo o función. Esta es una extensión práctica directa del mecanismo oficial de seguimiento de uso.

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 los tokens y cómo contarlos?

OpenAI｜Control de la longitud de las respuestas del modelo

Antrópico｜Ventanas de contexto

Google AI para desarrolladores｜Comprender y contar tokens

Este artículo está organizado desde tres perspectivas: "razones del aumento repentino × puntos de desechos comunes × métodos de control reales". El propósito es permitir que los lectores que están expuestos a la API de AI por primera vez no solo sepan por qué los tokens se deducen tan rápidamente, sino que también encuentren directamente los hábitos de uso que deben cambiarse primero. Las instrucciones de control de salida, uso y token relevantes se pueden comparar en los documentos oficiales anteriores.

Si desea encontrar rápidamente más contenido clave, puede leer AI Token primero.

Este artículo pertenece a la categoría "Tutorial de uso de tokens AI".

Esta categoría organiza principalmente los escenarios de uso reales de AI Token, causas comunes de desperdicio, métodos de control de costos, estrategias de uso de modelos y sugerencias de operación diaria para ayudar a los principiantes no solo a saber qué son los tokens, sino también a saber cómo usarlos de manera más eficiente cuando entran en contacto con ChatGPT, Claude, Gemini u otras API de AI.

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uso de token

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