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¿Qué es un token?
Un token es la unidad básica de texto que los modelos de inteligencia artificial procesan. Si te preguntas qué es token IA en términos prácticos: es el fragmento de texto más pequeño que un modelo como ChatGPT, Claude o Gemini lee y genera. No es exactamente una palabra, ni una letra, ni una sílaba; es algo intermedio que el modelo aprendió a identificar durante su entrenamiento.
Por ejemplo, la palabra «inteligencia» se convierte en 2 o 3 tokens según el modelo. La palabra «IA» suele ser 1 token. Un emoji puede ser 1 o varios tokens. Un espacio antes de una palabra generalmente se incluye como parte del token de esa palabra.
¿Por qué debería importarte esto si eres emprendedor en Perú? Porque los servicios de IA cobran por token. Cada pregunta que haces a la API de ChatGPT, Claude o Gemini tiene un costo medido en tokens. Entender cómo funciona la tokenización te permite optimizar costos y obtener mejor rendimiento de tus herramientas de IA. El ILIA 2025 de CEPAL posiciona a Perú en el puesto 7 de 19 en adopción de IA, y a medida que más empresas peruanas integran IA vía API, el manejo de tokens se vuelve un skill de negocio.
Cómo funciona la tokenización
La tokenización es el proceso de dividir texto en tokens antes de que el modelo lo procese. Los modelos no leen texto como tú o yo; necesitan convertirlo en números (vectores) para trabajar con él. La tokenización es el paso previo que convierte texto legible en una secuencia de IDs numéricos.
El método más usado actualmente se llama BPE (Byte Pair Encoding). Funciona así: durante el entrenamiento, el sistema analiza millones de textos y encuentra las secuencias de caracteres más frecuentes. Las agrupa en tokens. Las palabras comunes como «the» o «que» se convierten en un solo token. Las palabras raras se dividen en subpalabras o sílabas.
Cada modelo tiene su propio tokenizador. GPT-4 usa tiktoken con un vocabulario de ~100,000 tokens. Claude usa su propio tokenizador. Llama tiene el suyo. Por eso el mismo texto puede generar diferente cantidad de tokens según el modelo que uses.
Para visualizarlo, puedes usar herramientas como el tokenizador de OpenAI (platform.openai.com/tokenizer) que te muestra exactamente cómo se divide tu texto en tokens, con colores diferentes para cada uno.
Tokens vs palabras
La confusión más común es pensar que un token equivale a una palabra. No es así. La relación aproximada en inglés es 1 palabra ≈ 1.3 tokens. En español, la proporción es peor: 1 palabra ≈ 1.5-2 tokens, porque el español tiene palabras más largas y conjugaciones verbales más complejas.
| Texto | Palabras | Tokens (aprox. GPT-4) | Ratio |
|---|---|---|---|
| «Hola, ¿cómo estás?» | 3 | 6 | 2.0 |
| «Inteligencia artificial generativa» | 3 | 5 | 1.7 |
| «El emprendedor peruano aprovecha la IA» | 6 | 9 | 1.5 |
| «Hello, how are you?» | 4 | 5 | 1.25 |
| «Machine learning model» | 3 | 3 | 1.0 |
Como regla general: una página estándar de texto en español (~500 palabras) consume entre 750 y 1,000 tokens. Un artículo largo de 2,000 palabras usa entre 3,000 y 4,000 tokens.
Por qué el español consume más tokens
Este punto es especialmente relevante para empresas peruanas que usan APIs de IA. El español consume entre un 20% y un 50% más tokens que el inglés para expresar el mismo contenido. Las razones son técnicas pero tienen impacto directo en tu bolsillo:
Vocabulario de entrenamiento sesgado hacia el inglés: la mayoría de los tokenizadores se entrenan con corpus donde el inglés domina (60-80% del texto). Las palabras inglesas comunes como «the», «and», «is» se aprenden como tokens únicos. Las equivalentes en español («el», «y», «es» también suelen ser tokens únicos, pero las conjugaciones como «aprovechando», «desarrollarían», «implementación» se dividen en múltiples tokens).
Conjugaciones verbales: el español tiene conjugaciones extensas (yo hablo, tú hablas, él habla, nosotros hablamos…) que el inglés resuelve con auxiliares. Cada conjugación es potencialmente un token diferente.
Palabras más largas: el español tiende a usar palabras más largas que el inglés. «Implementación» (14 letras) vs «implementation» (14 letras, pero más frecuente en el corpus de entrenamiento).
En la práctica, si un chatbot empresarial en inglés cuesta $100/mes en tokens, el mismo chatbot en español podría costar $120-$150/mes procesando el mismo volumen de conversaciones. Para empresas peruanas operando con presupuesto ajustado, esto importa.
Costos por token en 2026
Los precios de tokens han bajado significativamente desde 2023, pero siguen siendo el principal costo variable de usar IA vía API. Estos son los precios por millón de tokens de los modelos más usados:
| Modelo | Input (por 1M tokens) | Output (por 1M tokens) | En soles (input) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | S/ 8.63 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | S/ 0.52 |
| Claude Sonnet | $3.00 | $15.00 | S/ 10.35 |
| Claude Haiku | $0.25 | $1.25 | S/ 0.86 |
| Gemini Pro | $1.25 | $5.00 | S/ 4.31 |
| Gemini Flash | $0.075 | $0.30 | S/ 0.26 |
| Llama 3 (vía Together) | $0.20 | $0.20 | S/ 0.69 |
Precios al tipo de cambio de S/ 3.45. Los tokens de output (lo que genera el modelo) son más caros que los de input (lo que tú envías). El IGV del 18% aplica sobre servicios digitales internacionales según normativa peruana (D.L. 1623).
Cómo optimizar el consumo de tokens
Para empresas peruanas que usan APIs de IA, optimizar tokens es optimizar costos. Estas son las estrategias más efectivas:
Usa el modelo correcto para cada tarea: no uses GPT-4o para responder preguntas simples. GPT-4o mini o Gemini Flash son 10-30 veces más baratos y suficientes para el 80% de las tareas. Reserva los modelos grandes para tareas complejas.
Optimiza tus prompts: un prompt de 500 tokens que obtiene la respuesta correcta es mejor que uno de 2,000 tokens con instrucciones redundantes. Sé conciso y específico.
Usa caché de respuestas: si muchos usuarios hacen la misma pregunta, cachea la respuesta en vez de llamar a la API cada vez. Esto puede reducir tus costos un 50-80% en chatbots de atención al cliente.
Limita la longitud de output: configura max_tokens para evitar respuestas innecesariamente largas. Si necesitas un resumen de 100 palabras, no dejes que el modelo genere 500.
Considera modelos open source: Llama y otros modelos open source corriendo en tu propia infraestructura eliminan el costo por token. Solo pagas el cómputo.
¿Cómo afecta al mercado peruano?
El concepto de tokens impacta directamente el costo de adopción de IA en Perú. El hecho de que el español consuma más tokens que el inglés significa que las empresas peruanas pagan más que sus equivalentes anglosajonas por el mismo servicio de IA.
El D.S. 115-2025-PCM sobre uso de IA en entidades públicas implica que el Estado peruano también enfrenta estos costos. Optimizar el consumo de tokens en chatbots gubernamentales, sistemas de procesamiento de documentos y otras aplicaciones de IA puede ahorrar millones de soles al erario público.
Para emprendedores que están construyendo productos de IA para el mercado peruano, entender tokens es clave para el pricing de sus servicios. Si tu chatbot consume 1,000 tokens por conversación y atiendes 10,000 conversaciones al mes, necesitas calcular ese costo para determinar si tu modelo de negocio es viable.
Preguntas frecuentes
¿Un token es igual a una palabra?
No. Un token puede ser una palabra completa, parte de una palabra, un signo de puntuación o un espacio. En español, la relación es aproximadamente 1.5-2 tokens por palabra. En inglés, ~1.3 tokens por palabra.
¿Cuántos tokens tiene una página de texto?
Una página estándar en español (~500 palabras) tiene entre 750 y 1,000 tokens. Un artículo de blog de 2,000 palabras usa entre 3,000 y 4,000 tokens aproximadamente.
¿Cómo se cobran los tokens?
Los proveedores de IA cobran por millón de tokens procesados, diferenciando entre input (lo que envías) y output (lo que genera el modelo). El output es 2-5 veces más caro. Los precios varían según el modelo.
¿Por qué el español gasta más tokens?
Porque los tokenizadores se entrenan con corpus dominados por el inglés. Las palabras inglesas comunes se representan eficientemente como tokens únicos, mientras que las conjugaciones y palabras largas del español se dividen en más tokens.
¿Puedo ahorrar tokens?
Sí. Usa modelos pequeños para tareas simples, optimiza tus prompts, implementa caché de respuestas, limita la longitud de output y considera modelos open source para eliminar costos por token.
Entender los tokens es entender el costo real de la IA. Si quieres implementar IA en tu negocio peruano de forma eficiente y ser visible en los motores de búsqueda con IA, trabaja tu posicionamiento GEO. En KOM te ayudamos — escríbenos al WhatsApp.
