¿Qué son los tokens en IA y por qué definen el coste y la memoria de los modelos?

Los tokens en IA son las unidades en las que un modelo divide la información antes de procesarla. Pueden representar palabras completas, fragmentos, signos, bytes o partes de una imagen. Su cantidad condiciona la memoria necesaria, el contexto disponible, la velocidad de respuesta y, en muchos servicios, el precio de cada consulta.

¿Qué son los tokens en IA?

Un token no equivale necesariamente a una palabra. Una expresión breve puede convertirse en una sola unidad, mientras que un término técnico, poco frecuente o escrito en otro idioma puede dividirse en varios fragmentos. Los espacios, números y signos de puntuación también cuentan.

Antes de llegar al modelo, el texto pasa por un tokenizador que lo transforma en identificadores numéricos. Después, esos valores se convierten en representaciones matemáticas que la red neuronal puede relacionar entre sí.

La tokenización actúa como puente entre el lenguaje humano y el cálculo del modelo. Cuanto más eficaz sea, menos unidades necesitará para representar el mismo contenido y mejor podrá aprovechar la ventana de contexto.

Tipos de tokenizadores y algoritmos en la ingeniería de IA

No existe un método universalmente superior. La elección depende del idioma, los datos de entrenamiento, el tamaño del vocabulario y el tipo de modelo. Una mala segmentación puede aumentar el consumo, fragmentar términos relevantes y perjudicar el rendimiento.

Las bibliotecas modernas permiten entrenar y comparar métodos como BPE, WordPiece y Unigram. La documentación de tokenizadores de Hugging Face muestra cómo se comportan estas técnicas y qué diferencias presentan.

Tokenización por palabras frente a métodos basados en caracteres y subpalabras

La tokenización por palabras resulta intuitiva, pero necesita vocabularios enormes y gestiona mal términos nuevos, errores ortográficos o variaciones morfológicas. La segmentación por caracteres evita palabras desconocidas, aunque genera secuencias mucho más largas.

Los métodos basados en subpalabras buscan un equilibrio: conservan como una sola pieza los términos frecuentes y dividen los menos habituales. Esta solución reduce el vocabulario sin perder la capacidad de representar palabras nuevas.

Algoritmo Byte-Pair Encoding (BPE) frente al enfoque WordPiece de Google

BPE comienza con unidades pequeñas y combina de forma sucesiva los pares que aparecen juntos con mayor frecuencia. Así aprende fragmentos reutilizables a partir del corpus de entrenamiento.

WordPiece sigue una lógica parecida, pero no selecciona las combinaciones únicamente por frecuencia. Prioriza las que mejoran la probabilidad del conjunto de datos. Este enfoque se asocia especialmente con BERT y modelos derivados.

BPE favorece reglas de fusión sencillas y deterministas. Por su parte, WordPiece intenta construir un vocabulario estadísticamente más informativo.

Gestión de palabras desconocidas y control de errores fuera de vocabulario (OOV)

Los sistemas basados en palabras pueden sustituir un término desconocido por una etiqueta genérica, perdiendo su estructura. Las subpalabras reducen este problema porque descomponen nombres, tecnicismos o erratas en piezas conocidas.

El BPE aplicado a bytes parte de 256 valores posibles y puede representar cualquier cadena sin recurrir a un token desconocido. A cambio, ciertos textos pueden necesitar más fragmentos.

Eficiencia del algoritmo según el idioma

El rendimiento cambia según la lengua y los datos utilizados para crear el vocabulario. Los idiomas con muchas flexiones o palabras compuestas suelen generar más unidades si el tokenizador se entrenó principalmente con inglés.

En lenguas como chino o japonés, donde los espacios no delimitan siempre las palabras, herramientas como SentencePiece procesan directamente el texto sin depender de una separación previa. La eficiencia multilingüe debe medirse por compresión y cobertura, no solo por el tamaño del vocabulario.

Esta diferencia explica por qué una instrucción con el mismo significado puede consumir cantidades distintas de tokens en IA según el idioma en el que se escriba.

Tokenización determinista frente a modelos probabilísticos basados en Unigram

BPE aplica sus reglas aprendidas en un orden definido, por lo que una cadena suele producir siempre la misma segmentación. Unigram parte de un vocabulario amplio, asigna probabilidades a diferentes piezas y elimina progresivamente las menos útiles.

Durante la inferencia selecciona la segmentación más probable; durante el entrenamiento puede probar alternativas. La variabilidad de Unigram puede mejorar la robustez ante formas lingüísticas poco frecuentes, mientras que los métodos deterministas ofrecen mayor previsibilidad.

Los mejores tokens de IA

Aquí cambia el significado del término. En los apartados anteriores se hablaba de unidades computacionales. En el mercado cripto, los tokens de IA son activos digitales vinculados a redes de computación, agentes autónomos, datos o incentivos para desarrollar modelos.

No existe una clasificación objetiva de “mejores”. La capitalización, el volumen y el precio cambian continuamente, y una posición elevada no garantiza utilidad ni rentabilidad. Conviene distinguir los proyectos con infraestructura utilizada de los que se limitan a aprovechar la etiqueta de Inteligencia Artificial.

Criptomonedas de IA líderes en capitalización de mercado y volumen de transacciones

A fecha de 1 de agosto de 2026, Bittensor, Render, Virtuals Protocol y Artificial Superintelligence Alliance figuran entre los activos destacados de la categoría de Inteligencia Artificial y big data de CoinMarketCap. El orden varía según la clasificación aplicada, porque algunos agregadores también incluyen redes generalistas que prestan servicios a proyectos de Inteligencia Artificial.

La capitalización refleja el valor de los tokens en circulación, mientras que el volumen indica cuánto se negocian durante un periodo determinado. Ninguno de los dos datos demuestra por sí solo que exista una demanda real del producto.

Redes de computación distribuida y el papel de los tokens de renderizado GPU

Render Network conecta a propietarios de capacidad gráfica disponible con creadores y desarrolladores que necesitan potencia para tareas de renderizado y determinadas cargas de Inteligencia Artificial. Su activo RENDER se utiliza dentro de este mercado para articular pagos e incentivos.

El proyecto convierte recursos GPU distribuidos en una red accesible, aunque debe competir con los proveedores centralizados en precio, fiabilidad, capacidad disponible y facilidad de uso.

Protocolos de agentes autónomos descentralizados y su infraestructura financiera

Fetch.ai utiliza FET dentro de una infraestructura en la que los agentes de software pueden realizar transacciones, intercambiar servicios y ejecutar micropagos. El activo también interviene en la seguridad de la red mediante staking y en sus mecanismos de gobernanza.

Su utilidad depende de que esos agentes generen actividad económica auténtica y no únicamente operaciones internas destinadas a aumentar las métricas del ecosistema.

Tokens orientados a incentivar la creación de modelos de Machine Learning abiertos

Bittensor organiza su red mediante subredes especializadas que producen recursos digitales como inferencia, computación, almacenamiento o predicción. Mineros, validadores y otros participantes reciben incentivos en TAO en función del valor que aportan al sistema.

El planteamiento pretende crear mercados abiertos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, para valorar el proyecto también deben analizarse la distribución de las recompensas, la concentración de la participación y la relación entre los incentivos recibidos y la utilidad real generada.

Criterios clave para evaluar la utilidad real de un criptoactivo de Inteligencia Artificial

Para valorar estos proyectos conviene comprobar si el token es necesario para utilizar la red, qué demanda existe fuera de la especulación, cómo se distribuyen las emisiones y si el servicio podría funcionar sin una cadena de bloques.

También deben revisarse la actividad de desarrollo, los ingresos del protocolo, la concentración de titulares, la seguridad y la diferencia entre suministro circulante y valoración totalmente diluida.

Un activo no mejora por incorporar IA a su nombre. Algunos proyectos dependen en gran medida de computación externa y añaden una capa de pagos o gobernanza sin demostrar una ventaja clara frente a servicios centralizados.

Por tanto, al hablar de los mejores tokens en IA dentro del mercado cripto, resulta más riguroso analizar utilidad, adopción y riesgos que elaborar una recomendación basada únicamente en el precio.

Tokens multimodales: ¿cómo procesa la IA las imágenes, el audio y el vídeo?

Los modelos multimodales no interpretan directamente una fotografía, una grabación o una secuencia de vídeo como lo haría una persona. Primero convierten cada entrada en representaciones numéricas que puedan incorporarse al cálculo del modelo. Aunque se hable de tokens en IA para todas las modalidades, su naturaleza cambia según el tipo de contenido.

Una imagen puede dividirse en regiones; el audio, en fragmentos temporales o unidades acústicas; y el vídeo, en una combinación de fotogramas y segmentos temporales. Cuanto mayor sea la resolución, la duración o el nivel de detalle solicitado, mayor será normalmente el trabajo computacional necesario.

Parches de imagen (image patches)

Una de las técnicas más extendidas consiste en dividir la imagen en una cuadrícula de pequeños parches. Cada región se transforma en un vector que resume características visuales como formas, colores, texturas y relaciones espaciales.

Los Vision Transformers popularizaron esta forma de tratar una imagen como una secuencia. El modelo no recibe cada píxel de manera aislada, sino un conjunto ordenado de piezas visuales sobre las que puede aplicar mecanismos de atención.

El número final de unidades depende de la arquitectura, el tamaño de la imagen y el nivel de detalle empleado. Una fotografía de alta resolución puede necesitar más regiones o ser redimensionada antes del análisis. Esto explica por qué dos consultas con el mismo texto pueden consumir recursos diferentes cuando una incorpora una imagen compleja.

Los parches reducen una entrada visual enorme a una secuencia manejable, aunque una división rígida puede separar objetos importantes o mezclar varios elementos dentro de una misma región.

Tokenización de audio

El audio es una señal continua que cambia con el tiempo. Para procesarlo, el sistema puede dividirlo en intervalos breves y extraer representaciones de frecuencias, ritmo, intensidad y contenido fonético.

Algunos modelos convierten primero la grabación en una representación acústica intermedia. Otros trabajan con unidades discretas aprendidas mediante un codificador. También existen sistemas que transcriben el habla y procesan después el texto resultante, aunque esta vía puede perder matices como la entonación, las pausas o los sonidos ambientales.

La duración es determinante. Una grabación de treinta minutos contiene mucha más información temporal que una instrucción escrita de unas líneas. Además, el ruido, la presencia de varias voces y la calidad de la señal pueden dificultar la extracción de información.

La tokenización de audio debe conservar suficiente detalle sin generar secuencias innecesariamente largas. Ese equilibrio influye en la precisión de una transcripción, la comprensión de una conversación y el coste de procesarla.

El desafío del vídeo en la IA generativa

El vídeo combina información visual, movimiento, duración y, con frecuencia, sonido. No basta con analizar cada fotograma por separado: el modelo debe entender qué cambia entre ellos y mantener la coherencia de objetos, personajes y acciones.

Procesar todos los fotogramas a resolución completa produciría secuencias enormes. Por eso, los sistemas suelen seleccionar imágenes en determinados intervalos, reducir su resolución, agrupar regiones similares o crear representaciones latentes comprimidas.

Este proceso introduce decisiones importantes. Un muestreo demasiado agresivo puede omitir una acción breve; uno demasiado detallado aumenta el consumo de memoria y cálculo. El gran reto consiste en conservar la continuidad temporal sin multiplicar de forma descontrolada el número de unidades visuales.

En este contexto, los tokens en IA determinan cuánto vídeo cabe en la ventana de procesamiento y qué nivel de detalle puede mantener el modelo durante la generación o el análisis.

Estrategias avanzadas de optimización y ahorro de tokens en entornos de producción

En una demostración puntual, unas instrucciones demasiado largas quizá no supongan un problema. En una aplicación que atiende miles de solicitudes, repite documentos o mantiene conversaciones extensas, cada fragmento innecesario afecta al coste, la latencia y la capacidad disponible.

Optimizar no consiste en eliminar contexto indiscriminadamente. El objetivo es conservar la información que mejora la respuesta y retirar la que ya no aporta valor. Una reducción excesiva puede ahorrar dinero, pero también aumentar errores y obligar a repetir consultas.

Compresión de prompts (prompt compression)

La compresión de instrucciones busca expresar el mismo objetivo con menos contenido. Puede aplicarse eliminando repeticiones, simplificando ejemplos o sustituyendo documentos completos por resúmenes orientados a la tarea.

En sistemas más avanzados, un modelo auxiliar identifica las partes relevantes antes de enviar el contexto al modelo principal. Por ejemplo, una herramienta de atención al cliente no necesita incluir todo el manual de una empresa en cada consulta; puede recuperar únicamente los apartados relacionados con la incidencia.

No obstante, reducir palabras no siempre reduce el consumo en la misma proporción. La unidad de facturación depende del tokenizador, por lo que dos frases de longitud visual similar pueden producir cantidades diferentes.

Una buena compresión mantiene instrucciones, restricciones y datos críticos, en lugar de limitarse a acortar el texto de forma automática.

Gestión del historial de conversación

Reenviar todo el historial en cada turno permite mantener continuidad, pero el contexto crece a medida que avanza la conversación. Llegado un punto, contiene saludos, rectificaciones y detalles que ya no influyen en la respuesta actual.

Una estrategia útil consiste en combinar los últimos mensajes completos con un resumen de las partes anteriores. También pueden conservarse por separado datos estructurados, como preferencias, decisiones, identificadores o tareas pendientes.

El resumen debe actualizarse con cuidado. Si simplifica demasiado una condición importante, el error se arrastrará durante los turnos siguientes. Por ello, las aplicaciones críticas necesitan distinguir entre información descartable, hechos persistentes e instrucciones que nunca deben perderse.

Gestionar bien el historial reduce tokens en IA sin romper la coherencia de la conversación. La memoria útil no equivale a conservar cada mensaje literalmente.

Caché de prompts (prompt caching)

Muchas aplicaciones repiten una parte estable de sus instrucciones: políticas internas, documentación, definiciones de herramientas o grandes fragmentos de código. La caché permite reutilizar el procesamiento de esos prefijos cuando vuelven a enviarse.

En los modelos compatibles, esta técnica puede reducir el coste de las entradas repetidas y mejorar la latencia. Para aprovecharla, conviene colocar el contenido estable al principio y dejar después los datos variables de cada solicitud.

OpenAI aplica distintos mecanismos según el modelo. Algunos funcionan automáticamente y otros permiten definir puntos explícitos de caché. Por ello, es necesario revisar la documentación vigente sobre prompt caching y observar en la respuesta de la API cuántas unidades se han leído o escrito en caché.

La caché no reduce la longitud lógica del contexto, pero puede evitar pagar y procesar de nuevo determinadas partes repetidas. Su rentabilidad depende de la frecuencia de reutilización, la estabilidad del prefijo y las tarifas del modelo.

El ciclo de vida de un token

Una vez segmentada la entrada, cada unidad atraviesa varias etapas hasta que el modelo produce la respuesta. Comprender este recorrido ayuda a explicar por qué una palabra no se almacena como una definición fija y por qué la salida se genera paso a paso.

El proceso incluye la conversión a vectores, el cálculo de relaciones contextuales y la selección de la siguiente unidad. El modelo no recupera una frase terminada: construye una secuencia mediante predicciones sucesivas.

La capa de embedding

Cada identificador del vocabulario se transforma en un vector denominado embedding. Este conjunto de números sitúa la unidad en un espacio matemático donde el modelo puede aprender semejanzas, diferencias y relaciones.

La representación inicial no contiene por sí sola el significado definitivo. Su interpretación cambia según las unidades que la rodean. Una misma palabra puede adoptar sentidos distintos dentro de una frase jurídica, informática o cotidiana.

A esos vectores se añade información sobre la posición, ya que el orden modifica el significado. Después, las capas del modelo actualizan las representaciones atendiendo a las relaciones existentes dentro del contexto.

El embedding convierte una pieza simbólica en información numérica procesable, pero es la interacción con el resto de la secuencia la que construye su sentido contextual.

Mecanismos de muestreo (sampling)

Tras procesar la entrada, el modelo calcula una distribución de probabilidades para la siguiente unidad posible. El mecanismo de muestreo decide cuál se incorpora a la respuesta.

Elegir siempre la opción de mayor probabilidad produce resultados más previsibles, pero puede volverlos rígidos o repetitivos. Permitir alternativas aumenta la variedad, aunque también introduce más riesgo de desviación.

Parámetros como la temperatura o top-p modifican esta selección. Una temperatura baja concentra la probabilidad en las opciones más plausibles; una configuración más abierta permite mayor diversidad.

Los tokens en IA se generan de forma secuencial: cada nueva elección pasa a formar parte del contexto utilizado para predecir la siguiente. Una decisión temprana puede condicionar todo el desarrollo posterior de la respuesta.

El cierre de la secuencia

La generación termina cuando aparece una señal especial de finalización, se alcanza el límite configurado o interviene alguna condición externa. También puede detenerse al encontrar una secuencia concreta definida por la aplicación.

El cierre correcto resulta importante en producción. Un límite demasiado bajo puede cortar una respuesta antes de completar la idea; uno excesivamente alto permite salidas innecesariamente largas y eleva el gasto.

Las aplicaciones también deben contemplar interrupciones, llamadas a herramientas y respuestas estructuradas. En esos casos, el final de una secuencia no siempre representa el final de la tarea, sino el paso hacia otra operación.

Por tanto, el ciclo concluye cuando el sistema determina que ya no debe generar más unidades. Controlar los límites de salida ayuda a equilibrar integridad, velocidad y coste.

Costes y control de gastos de OpenAI tokens

En una aplicación conectada a la API, el consumo no depende únicamente del número de preguntas realizadas. También influyen la extensión de las instrucciones, el historial reenviado, los documentos añadidos y la longitud de las respuestas. Por eso, controlar los tokens en IA permite estimar el gasto y detectar procesos que utilizan más contexto del necesario.

OpenAI muestra el consumo de cada solicitud dentro del campo usage. Además del total, la respuesta puede diferenciar las unidades de entrada, salida, razonamiento y contenido recuperado desde caché, según el modelo y el servicio utilizado. Medir estos datos en producción es más fiable que calcular el coste a partir del número de palabras.

¿Cómo miden el consumo de OpenAI tokens modelos como GPT-4?

Los modelos de la familia GPT reciben el contenido ya convertido en unidades numéricas. En el recuento entran el mensaje del usuario, las instrucciones del sistema, el historial enviado y, cuando corresponde, las definiciones de herramientas o el contenido multimodal.

La API devuelve los datos de uso después de procesar la solicitud. Esto permite multiplicar la cantidad consumida por la tarifa correspondiente al modelo. Como los precios pueden cambiar y no son iguales para todas las modalidades, conviene consultar siempre la página oficial de precios de la API de OpenAI.

No debe asumirse que GPT-4 y sus sucesores emplean exactamente el mismo tokenizador ni tienen la misma tarifa. El modelo seleccionado determina el precio, la ventana de contexto y las categorías de consumo facturables.

Tokens de entrada frente a tokens de salida

Las unidades de entrada incluyen todo lo que se envía al modelo. Las de salida corresponden al contenido generado. Normalmente se cobran por separado y pueden tener tarifas diferentes.

Una conversación extensa puede acumular mucho consumo de entrada aunque la respuesta final sea breve. En sentido contrario, una instrucción pequeña que solicita un informe largo puede concentrar el gasto en la salida.

Para controlar el presupuesto conviene establecer límites de generación, resumir historiales y evitar adjuntar documentos completos cuando solo se necesita una sección. Reducir la salida innecesaria suele aportar un ahorro inmediato, pero nunca debe hacerse a costa de cortar información imprescindible.

También pueden existir unidades en caché con un precio distinto. Su presencia no significa que desaparezcan del contexto: indica que una parte repetida se ha procesado mediante un mecanismo de reutilización.

Herramientas fáciles para contar tokens y ahorrar dinero

El recuento previo puede realizarse con la biblioteca compatible con el tokenizador del modelo o mediante herramientas proporcionadas por el proveedor. Aun así, la cifra definitiva será la registrada en la respuesta de la API.

En producción resulta útil guardar por solicitud:

• Modelo empleado.
• Unidades de entrada y salida.
• Contenido reutilizado desde caché.
• Tiempo de respuesta.
• Coste estimado.
• Función o cliente que originó la operación.

Este registro permite identificar instrucciones sobredimensionadas, conversaciones que crecen sin control y procesos automáticos que repiten contexto. La optimización debe medirse por coste por tarea resuelta, no solo por el menor número posible de tokens en IA.

Modelos sin tokens (token-free)

La tokenización clásica ha sido fundamental para desarrollar los modelos de lenguaje modernos, pero no es la única vía posible. Las arquitecturas denominadas token-free trabajan directamente con caracteres o bytes y prescinden de un vocabulario fijo de palabras y subpalabras.

El término puede resultar engañoso: estos sistemas continúan procesando unidades discretas y realizando cálculos secuenciales. Lo que eliminan es el tokenizador tradicional aprendido previamente. No son modelos sin unidades de procesamiento, sino modelos sin el vocabulario fijo habitual.

Las limitaciones de la tokenización clásica

Un vocabulario estático comprime bien los patrones frecuentes en sus datos de entrenamiento, pero puede segmentar de manera poco eficiente otros idiomas, términos especializados, errores ortográficos o cadenas poco habituales.

También introduce una etapa externa al aprendizaje principal. Las reglas elegidas antes del entrenamiento condicionan cómo se representan nombres, números, código y palabras nuevas. Dos expresiones similares pueden acabar divididas de manera muy diferente.

Los modelos basados en bytes evitan las palabras desconocidas porque cualquier texto digital puede representarse mediante una cantidad limitada de valores. Sin embargo, las secuencias de bytes suelen ser más largas que las de subpalabras, lo que aumenta el trabajo necesario si la arquitectura no incorpora mecanismos de compresión. ByT5 demostró que un Transformer podía trabajar directamente con bytes UTF-8 y mejorar su resistencia al ruido, aunque con compromisos en velocidad y coste computacional.

Modelos basados en bytes nativos

ByT5 elimina el vocabulario SentencePiece y procesa directamente secuencias de bytes. MEGABYTE amplía esta idea mediante una arquitectura de varias escalas: un modelo local procesa los bytes dentro de cada parche y otro global relaciona los parches entre sí. Este diseño permite abordar secuencias mucho más largas.

Byte Latent Transformer adopta parches de tamaño dinámico. Agrupa más bytes cuando el contenido es predecible y dedica mayor capacidad a las zonas complejas. Sus autores informaron de resultados competitivos frente a modelos tokenizados, con mejoras de eficiencia y robustez en determinadas condiciones.

En 2026, Fast Byte Latent Transformer propuso generar varios bytes por paso mediante técnicas de difusión y especulación. El objetivo es reducir uno de los principales problemas de estos sistemas: la lentitud de producir la salida byte a byte. Se trata todavía de investigación, no de una sustitución generalizada de los modelos comerciales tokenizados.

Ventajas de adaptabilidad multilingüe y eficiencia en arquitecturas de IA de próxima generación libres de tokens

Procesar bytes evita diseñar un vocabulario diferente para cada lengua y permite representar alfabetos, símbolos, código y errores sin recurrir a una unidad desconocida. Esta propiedad puede mejorar la adaptación a idiomas con poca presencia en los datos de entrenamiento.

También reduce la dependencia de reglas de segmentación y conserva información ortográfica que a veces desaparece al dividir el texto en subpalabras. A cambio, los modelos deben resolver secuencias más extensas y aprender por sí mismos agrupaciones útiles.

La principal ventaja potencial es una representación más uniforme y flexible del lenguaje, no la desaparición automática del coste. Incluso si las futuras arquitecturas dejan atrás los tokens en IA convencionales, seguirán necesitando medir la memoria, el cálculo y la longitud efectiva de cada entrada.

Por ahora, la tokenización continúa siendo una solución eficiente y ampliamente utilizada. Los modelos nativos en bytes abren una alternativa prometedora, pero su éxito dependerá de que igualen la velocidad, la calidad y el coste operativo de los sistemas actuales.

Publicado el 18/08/2026 por:

Fernando Fuentes

Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.