Contador de Tokens: Herramienta Gratuita de Tokenización de Texto con IA

¿Qué es un Contador de Tokens?

Un contador de tokens es una herramienta esencial para analizar texto antes de procesarlo con modelos de lenguaje de IA como GPT-3, GPT-4 y ChatGPT. Este contador de tokens gratuito cuenta con precisión el número de tokens en tu texto utilizando la biblioteca tiktoken de OpenAI, ayudándote a optimizar el contenido para modelos de IA y a mantenerte dentro de los límites de la API.

Cómo Usar la Herramienta de Contador de Tokens

Instrucciones paso a paso:

1. Ingresa tu texto - Pega o escribe tu contenido en el área de texto proporcionada.
2. Selecciona el algoritmo de codificación del menú desplegable:
   • CL100K_BASE - Codificación más reciente de OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Codificación del modelo GPT-3 (~50k vocabulario)
   • R50K_BASE - Codificación del modelo GPT-3 anterior (~50k vocabulario)
3. Ve los resultados instantáneamente - El conteo de tokens se muestra automáticamente.
4. Copia los resultados - Haz clic en "Copiar Resultado" para guardar el conteo de tokens.

Entendiendo la Tokenización de Texto

La tokenización es el proceso de descomponer el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens representan palabras, subpalabras o caracteres que los modelos de IA pueden entender y procesar. La biblioteca tiktoken, desarrollada por OpenAI, implementa algoritmos de tokenización eficientes utilizados en modelos como GPT-3 y GPT-4.

Algoritmos de Codificación del Contador de Tokens

Elige la codificación adecuada para tu modelo de IA:

1. CL100K_BASE: Codificación más reciente de OpenAI para modelos GPT-4 y ChatGPT. Maneja múltiples idiomas y caracteres especiales de manera eficiente.

2. P50K_BASE: Codificación para modelos GPT-3 más antiguos con un vocabulario de aproximadamente 50,000 tokens.

3. R50K_BASE: Sistema de codificación anterior de GPT-3, que también presenta un vocabulario de 50,000 tokens.

Casos de Uso del Contador de Tokens

Contar tokens y la tokenización son esenciales para aplicaciones de IA y procesamiento de lenguaje natural:

1. Entrenamiento de Modelos de IA: Contar tokens asegura un preprocesamiento adecuado para entrenar modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-4 y BERT.

2. Gestión de Costos de API: Cuenta tokens antes de realizar llamadas a la API de OpenAI, Anthropic u otros servicios de IA para gestionar costos de manera efectiva.

3. Optimización de Contenido: Optimiza publicaciones de blog, artículos y copias de marketing para herramientas y chatbots impulsados por IA.

4. Clasificación de Texto: Prepara texto tokenizado para análisis de sentimientos, categorización de temas y análisis de contenido.

5. Traducción Automática: Descompón oraciones en unidades de tokens manejables para sistemas de traducción.

6. Recuperación de Información: Permite a los motores de búsqueda indexar documentos y coincidir consultas de usuarios de manera eficiente.

7. Resumen de Texto: Identifica palabras y frases importantes para generar resúmenes precisos.

8. Desarrollo de Chatbots: Procesa entradas de usuarios y genera respuestas apropiadas en sistemas de IA conversacional.

9. Moderación de Contenido: Analiza e identifica palabras o frases específicas en sistemas de filtrado de contenido automatizados.

Métodos Alternativos de Contador de Tokens

Mientras que nuestra herramienta utiliza tiktoken para un conteo de tokens preciso, otras bibliotecas de tokenización incluyen:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Biblioteca popular de Python para tareas de PLN y tokenización básica.
2. spaCy: Biblioteca avanzada de PLN que ofrece tokenización eficiente y procesamiento de lenguaje.
3. WordPiece: Algoritmo de tokenización de subpalabras utilizado por BERT y modelos de transformadores.
4. Byte Pair Encoding (BPE): Técnica de compresión de datos para la tokenización en modelos GPT-2.
5. SentencePiece: Tokenizador no supervisado para sistemas de generación de texto con redes neuronales.

Historia del Conteo de Tokens

El conteo de tokens ha evolucionado significativamente con los avances en el procesamiento de lenguaje natural:

1. Tokenización basada en palabras: Los primeros sistemas dividían el texto utilizando espacios en blanco y puntuación.
2. Tokenización basada en reglas: Sistemas avanzados utilizaban reglas lingüísticas para contracciones y compuestos.
3. Tokenización estadística: Los patrones de aprendizaje automático mejoraron la precisión de la tokenización.
4. Tokenización de subpalabras: El aprendizaje profundo introdujo BPE y WordPiece para soporte multilingüe.
5. Tokenización tiktoken GPT: Tokenización optimizada de OpenAI para modelos de lenguaje modernos.

Ejemplos de Código del Contador de Tokens

Implementa el conteo de tokens en tus aplicaciones:

1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4    encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5    tokens = encoding.encode(text)
6    return len(tokens)
7
8## Ejemplo de uso
9text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Conteo de tokens: {token_count}")
13

1const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4  const enc = encoding_for_model(encodingName);
5  const tokens = enc.encode(text);
6  return tokens.length;
7}
8
9// Ejemplo de uso
10const text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Conteo de tokens: ${tokenCount}`);
14

1require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4  encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5  tokens = encoding.encode(text)
6  tokens.length
7end
8
9## Ejemplo de uso
10text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Conteo de tokens: #{token_count}"
14

Estos ejemplos demuestran cómo implementar la funcionalidad de conteo de tokens utilizando tiktoken en diferentes lenguajes de programación.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Qué es un token en modelos de lenguaje de IA?

Un token es una unidad de texto que los modelos de IA procesan, típicamente palabras, subpalabras o caracteres. Contar tokens ayuda a determinar la longitud del texto para el procesamiento de IA.

¿Cuántos tokens puede procesar GPT-4?

GPT-4 puede procesar hasta 8,192 tokens (estándar) o 32,768 tokens (GPT-4-32k) en una sola solicitud, incluyendo tanto la entrada como la salida.

¿Por qué debería contar tokens antes de usar APIs de IA?

Contar tokens ayuda a estimar costos de API, asegurar que el contenido se ajuste a los límites del modelo y optimizar el texto para mejores resultados en el procesamiento de IA.

¿Cuál es la diferencia entre la codificación CL100K_BASE y P50K_BASE?

CL100K_BASE es la codificación más reciente para GPT-4 y ChatGPT, mientras que P50K_BASE se utiliza para modelos GPT-3 más antiguos con diferentes tamaños de vocabulario.

¿Qué tan preciso es este contador de tokens?

Nuestra herramienta utiliza la biblioteca oficial tiktoken de OpenAI, proporcionando conteos de tokens 100% precisos que coinciden con los cálculos de la API de OpenAI.

¿Puedo usar este contador de tokens para otros modelos de IA?

Esta herramienta funciona mejor para modelos de OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Otros modelos pueden utilizar diferentes métodos de tokenización.

¿La puntuación cuenta como tokens?

Sí, los signos de puntuación generalmente se cuentan como tokens separados o combinados con palabras adyacentes, dependiendo del algoritmo de codificación.

¿Existen límites de tokens para diferentes modelos de IA?

Sí, cada modelo tiene límites específicos: GPT-3.5 (4,096 tokens), GPT-4 (8,192 tokens), GPT-4-32k (32,768 tokens), y otros varían según el proveedor.

Comienza a Usar la Herramienta de Contador de Tokens

¿Listo para optimizar tu texto para modelos de IA? Usa nuestra herramienta gratuita de contador de tokens arriba para analizar tu contenido y asegurarte de que cumpla con los requisitos de tu aplicación de IA.

Referencias

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Accedido el 2 de agosto de 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], diciembre de 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], junio de 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], julio de 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, et al. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], mayo de 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.