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Calculadora de tokens

Calcula el coste de usar modelos de lenguaje IA. Estima tokens desde texto y compara precios entre modelos como GPT-4, Claude y Gemini.

Calculadora de tokens. Conteo de tokens de IA y estimación de coste de API para modelos LLM.
Una calculadora de tokens estima la cantidad de tokens en cualquier texto y calcula el coste de API para modelos como GPT, Claude, Gemini, Grok y DeepSeek. Convierte la longitud del texto en tokens usando la proporción estándar de aproximadamente 1 token por cada 4 caracteres y aplica el precio por millón de tokens de cada modelo para mostrar costes de entrada y salida al instante.

¿Qué son los tokens en inteligencia artificial y por qué importan?

Un token es la unidad mínima de texto que procesan los modelos de lenguaje (LLM) como GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral o Llama. No equivale exactamente a una palabra: puede ser una palabra completa, una sílaba, un signo de puntuación o incluso un espacio. En español, 1.000 tokens equivalen aproximadamente a 750 palabras, aunque esta proporción varía según la complejidad del texto y las conjugaciones verbales.
Los tokens son la base del sistema de facturación de las APIs de inteligencia artificial. Cada vez que envías un prompt a un modelo (tokens de entrada) y recibes una respuesta (tokens de salida), se contabiliza el número de tokens consumidos y se aplica la tarifa correspondiente. Entender cómo funcionan los tokens es esencial para cualquier desarrollador o empresa que integre IA en sus productos, porque determina directamente el coste operativo del proyecto.
Los modelos de lenguaje utilizan algoritmos de tokenización como BPE (Byte Pair Encoding) para dividir el texto en estas unidades. El tokenizador analiza patrones frecuentes en el texto: palabras comunes como "el" o "que" suelen ser un solo token, mientras que palabras menos frecuentes o técnicas se dividen en varios subtokens. Esto explica por qué el mismo texto puede generar un número diferente de tokens según el modelo utilizado.

Cómo calcular el coste de tokens en APIs de IA

Para calcular el coste de usar una API de inteligencia artificial necesitas tres datos: el número de tokens de entrada (tu prompt), el número de tokens de salida (la respuesta del modelo) y el precio por millón de tokens de cada tipo.
El proceso paso a paso es:
1. Estima los tokens de entrada. Como regla general, divide el número de caracteres de tu texto entre 4. Para español, multiplica el número de palabras por 1,33 para obtener una aproximación más precisa, ya que las conjugaciones y acentos generan tokens adicionales.
2. Estima los tokens de salida. Depende de la tarea: una respuesta corta puede ser 50-100 tokens, un resumen de 300-500, y un texto largo de 1.000-2.000.
3. Consulta el precio por millón de tokens del modelo elegido. Los precios de entrada y salida son diferentes: los tokens de salida suelen costar entre 2x y 5x más que los de entrada.
4. Aplica la fórmula: divide tus tokens entre 1.000.000 y multiplica por el precio correspondiente.
5. Multiplica por el número de peticiones diarias para obtener el coste diario, mensual y anual.
Por ejemplo, si usas GPT-4o con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida por petición, cada llamada cuesta (1.000 / 1.000.000 x 2,50) + (500 / 1.000.000 x 10,00) = 0,0025 + 0,005 = 0,0075 USD. Con 100 peticiones al día, el coste mensual ronda los 22,50 USD (aproximadamente 20,70 €).

Fórmula para calcular el coste de tokens

C=Tin1.000.000×Pin+Tout1.000.000×PoutC = \frac{T_{in}}{1.000.000} \times P_{in} + \frac{T_{out}}{1.000.000} \times P_{out}
  • CC = Coste total por petición (en la divisa del proveedor, normalmente USD)
  • TinT_{in} = Número de tokens de entrada (el prompt que envías al modelo)
  • ToutT_{out} = Número de tokens de salida (la respuesta generada por el modelo)
  • PinP_{in} = Precio por millón de tokens de entrada del modelo seleccionado
  • PoutP_{out} = Precio por millón de tokens de salida del modelo seleccionado
Para calcular el coste total de un proyecto, se amplían las variables con el volumen de uso:
Cdiario=C×NCdiario = C \times N Cmensual=Cdiario×30Cmensual = Cdiario \times 30 Canual=Cdiario×365Canual = Cdiario \times 365
Donde N es el número de peticiones al día. Para estimar los tokens a partir de texto, la regla general es que 1 token equivale a aproximadamente 4 caracteres en inglés. En español, la proporción es ligeramente menos eficiente: aproximadamente 1 token por cada 3-3,5 caracteres, debido a las conjugaciones verbales, tildes y palabras más largas. Esto significa que el mismo contenido en español puede generar entre un 10 % y un 20 % más de tokens que su versión en inglés.

Ejemplos prácticos de coste de tokens en proyectos reales

Chatbot de atención al cliente con GPT-4o mini

Una startup española despliega un chatbot de atención al cliente que recibe 500 consultas diarias. Cada consulta tiene un prompt medio de 800 tokens (instrucciones del sistema + mensaje del usuario) y genera una respuesta de 400 tokens. Con GPT-4o mini (0,15 USD/millón de entrada, 0,60 USD/millón de salida), el coste por consulta es (800/1.000.000 x 0,15) + (400/1.000.000 x 0,60) = 0,00012 + 0,00024 = 0,00036 USD. Con 500 consultas diarias, el coste mensual es 5,40 USD (unos 4,97 €). Un coste marginal que hace viable la IA incluso para pymes.

Análisis de documentos legales con Claude Sonnet 4

Un despacho de abogados analiza 50 contratos al día. Cada contrato tiene unas 5.000 palabras (aproximadamente 6.650 tokens en español) más un prompt de instrucciones de 500 tokens. La respuesta resumida es de 1.500 tokens. Con Claude Sonnet 4 (3,00 USD/millón de entrada, 15,00 USD/millón de salida), el coste por documento es (7.150/1.000.000 x 3,00) + (1.500/1.000.000 x 15,00) = 0,02145 + 0,0225 = 0,04395 USD. Al mes con 50 documentos diarios: 65,93 USD (aproximadamente 60,65 €). Considerablemente más barato que el tiempo de un abogado junior.

Generación de contenido masivo con Gemini 2.0 Flash

Una agencia de marketing genera 200 descripciones de producto al día para un e-commerce. Cada prompt tiene 300 tokens de instrucciones y la descripción generada tiene 600 tokens de media. Con Gemini 2.0 Flash (0,10 USD/millón de entrada, 0,40 USD/millón de salida), el coste por descripción es apenas 0,00003 + 0,00024 = 0,00027 USD. El coste mensual para 200 descripciones diarias: 1,62 USD (aproximadamente 1,49 €). El modelo más económico del mercado para tareas que no requieren razonamiento complejo.

Consejos para optimizar el consumo de tokens y reducir costes

  • Elige el modelo adecuado para cada tarea. No uses Claude Opus 4.6 (5 USD/millón de entrada) para clasificar emails cuando GPT-4.1 Nano (0,10 USD/millón), DeepSeek V3.2 (0,28 USD/millón), Grok 4.1 Fast (0,20 USD/millón) o Amazon Nova Micro (0,035 USD/millón) lo hacen igual de bien. Reserva los modelos premium (Claude Sonnet/Opus, GPT-5.4, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, Mistral Large) para tareas que requieren razonamiento complejo.
  • Escribe prompts concisos y directos. Cada palabra extra en tu prompt son tokens adicionales facturados. Un prompt bien estructurado de 200 tokens puede producir mejores resultados que uno verboso de 800 tokens.
  • Implementa caché de respuestas. Si muchas consultas son similares (FAQ, consultas repetitivas), almacena las respuestas previas y reutilízalas en lugar de hacer llamadas redundantes a la API.
  • Usa el inglés como idioma base del prompt del sistema cuando sea posible. Los tokenizadores BPE son más eficientes con inglés: el mismo texto genera entre un 10 % y un 20 % menos tokens en inglés que en español o alemán.
  • Limita la longitud de las respuestas con el parámetro max_tokens. Si solo necesitas un resumen de 100 palabras, establece un límite para evitar que el modelo genere respuestas innecesariamente largas.
  • Monitoriza el consumo con las herramientas del proveedor. OpenAI, Anthropic y Google ofrecen dashboards de uso. Establece alertas de presupuesto para evitar sobrecostes inesperados.
  • Considera modelos open source para volumen alto. Modelos como Llama 4 (Meta), Mistral Small o DeepSeek V3.2 desplegados en tu propia infraestructura eliminan el coste por token. Proveedores como Groq y Together AI ofrecen Llama 4 y DeepSeek a 0,11-0,50 USD por millón de tokens, mucho más barato que las APIs propietarias. La alternativa de self-hosting requiere inversión en hardware (GPUs), pero a muy alto volumen puede ser 5-10x más barato.

Preguntas frecuentes sobre tokens y costes de APIs de IA

¿Cuántos tokens tiene un texto de 1.000 palabras en español?

Un texto de 1.000 palabras en español genera aproximadamente 1.330 tokens. Esta cifra es mayor que en inglés (donde 1.000 palabras producen unos 1.000-1.100 tokens) porque los tokenizadores BPE son menos eficientes con las conjugaciones verbales, las tildes y las palabras más largas del español. Como regla rápida: multiplica el número de palabras en español por 1,33 para obtener una estimación de tokens.

¿Cuál es el modelo de IA más barato para usar por API en 2026?

En marzo de 2026, los modelos más económicos por proveedor son: Amazon Nova Micro (0,035/0,14 USD por millón), GPT-5 Nano de OpenAI (0,05/0,40 USD), Gemini 2.0 Flash-Lite de Google (0,075/0,30 USD), Mistral Small (0,10/0,30 USD), GPT-4.1 Nano (0,10/0,40 USD), Llama 4 Scout en Groq (0,11/0,34 USD), Grok 4.1 Fast de xAI (0,20/0,50 USD) y DeepSeek V3.2 (0,28/0,42 USD). En el rango medio destacan Gemini 2.5 Flash (0,30/2,50 USD), GPT-4.1 Mini (0,40/1,60 USD), Mistral Medium 3 (0,40/2,00 USD), Claude Haiku 4.5 (1/5 USD) y o4-mini (1,10/4,40 USD). Para modelos open source autoalojados, Llama 4, DeepSeek V3.2 y Mistral eliminan el coste por token.

¿Por qué los tokens de salida cuestan más que los de entrada?

Los tokens de salida cuestan entre 2x y 5x más que los de entrada porque la generación de texto requiere mucha más potencia computacional. Procesar tokens de entrada es una operación de lectura paralela, mientras que generar cada token de salida es un proceso secuencial donde el modelo debe calcular la probabilidad de cada palabra posible y elegir la siguiente. Este proceso consume significativamente más recursos de GPU por token.

¿Cuánto cuesta una petición típica a GPT-4o?

Una petición típica a GPT-4o con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta aproximadamente 0,0075 USD (0,0069 €). Si la petición es más extensa, por ejemplo 3.000 tokens de entrada y 2.000 de salida, el coste sube a 0,0275 USD (0,0253 €). Para un uso empresarial de 1.000 peticiones diarias con esta carga típica, el coste mensual rondaría los 225 USD (207 €).

¿Qué diferencia hay entre tokens de entrada y tokens de salida?

Los tokens de entrada son todo lo que tú envías al modelo: las instrucciones del sistema, el contexto, el historial de conversación y tu pregunta o prompt. Los tokens de salida son la respuesta que genera el modelo. Ambos se facturan por separado y a precios diferentes. En una conversación larga, los tokens de entrada crecen rápidamente porque cada mensaje nuevo debe incluir todo el historial previo como contexto.

¿Cómo puedo saber cuántos tokens consume mi aplicación antes de lanzarla?

Hay tres formas principales: (1) Usar un tokenizador oficial como tiktoken de OpenAI para contar tokens exactos de tus prompts de prueba. (2) Usar la regla de 4 caracteres por token como estimación rápida. (3) Usar nuestra calculadora de tokens de arriba, que permite estimar tokens a partir de texto y calcular costes por modelo. Lo recomendable es hacer pruebas con un conjunto representativo de 50-100 consultas reales y extrapolar los resultados.

¿Qué es la ventana de contexto y cómo afecta al coste?

La ventana de contexto es el número máximo de tokens que un modelo puede procesar en una sola petición (entrada + salida combinados). GPT-4.1 soporta 1 millón de tokens, Claude Opus 4.6 y Sonnet 4.6 admiten 1 millón, Grok 4.1 Fast de xAI alcanza 2 millones y Gemini 2.5 Pro soporta hasta 1 millón. Afecta al coste porque en conversaciones largas debes enviar todo el historial como tokens de entrada en cada petición. Una conversación de 50 turnos puede acumular 20.000-50.000 tokens de entrada, multiplicando el coste por petición.

¿Merece la pena usar modelos open source como Llama para reducir costes?

Depende del volumen. Si tu aplicación procesa menos de 100.000 peticiones al mes, las APIs comerciales suelen ser más rentables porque no necesitas infraestructura propia. A partir de 500.000 peticiones mensuales, desplegar un modelo open source como Llama 4 (Meta), DeepSeek V3.2 o Mistral Small en GPUs propias o alquiladas puede reducir el coste entre un 60 % y un 80 %. Proveedores como Groq ofrecen Llama 4 Scout a solo 0,11 USD/millón de tokens, una alternativa intermedia entre self-hosting y APIs premium. El punto de equilibrio depende del tamaño del modelo, el hardware necesario y el coste de mantenimiento del equipo DevOps.

¿Cómo se comparan todos los proveedores de APIs de IA en precio en 2026?

Comparativa completa de precios por millón de tokens (entrada/salida) en marzo de 2026. Gama económica: Amazon Nova Micro (0,035/0,14 USD), GPT-5 Nano (0,05/0,40 USD), Gemini 2.0 Flash-Lite (0,075/0,30 USD), Mistral Small (0,10/0,30 USD), GPT-4.1 Nano (0,10/0,40 USD), Llama 4 Scout en Groq (0,11/0,34 USD), GPT-4o mini (0,15/0,60 USD), Grok 4.1 Fast de xAI (0,20/0,50 USD), DeepSeek V3.2 (0,28/0,42 USD). Gama media: GPT-5 Mini (0,25/2,00 USD), Gemini 2.5 Flash (0,30/2,50 USD), GPT-4.1 Mini (0,40/1,60 USD), Mistral Medium 3 (0,40/2,00 USD), Llama 4 Maverick en Groq (0,50/0,77 USD), Gemini 3 Flash (0,50/3,00 USD), Mistral Large (0,50/1,50 USD), DeepSeek R1 (0,55/2,19 USD), Cohere Command R (0,50/1,50 USD), Claude Haiku 4.5 (1/5 USD), o4-mini (1,10/4,40 USD). Gama premium: Gemini 2.5 Pro (1,25/10 USD), GPT-5 (1,25/10 USD), GPT-5.1 (1,25/10 USD), GPT-5.3 (1,75/14 USD), GPT-4.1 (2/8 USD), o3 (2/8 USD), Cohere Command R+ (2,50/10 USD), GPT-5.4 (2,50/15 USD), Amazon Nova Premier (2,50/12,50 USD), Claude Sonnet 4.6 (3/15 USD), Grok 4 (3/15 USD), Claude Opus 4.6 (5/25 USD).

¿Cuáles son los mejores modelos de IA para programación, razonamiento y tareas creativas?

Para programación: Claude Opus 4.6 y Claude Sonnet 4.6 de Anthropic lideran los benchmarks de código, seguidos por GPT-5.4 y GPT-4.1 de OpenAI -- GPT-4.1 con su ventana de contexto de 1 millón de tokens es ideal para bases de código grandes, y Codestral de Mistral como modelo especializado en código a solo 0,30/0,90 USD por millón de tokens. Para razonamiento y matemáticas: o3 y o4-mini de OpenAI usan razonamiento chain-of-thought, DeepSeek R1 (0,55/2,19 USD) es el campeón económico de razonamiento, y Gemini 2.5 Pro de Google destaca en análisis complejos. Para tareas creativas y generales: Claude Sonnet 4.6 equilibra calidad y coste, GPT-4o maneja entrada multimodal (texto, imágenes, audio), y Grok 4 de xAI ofrece buen rendimiento con acceso a datos en tiempo real. Para procesamiento masivo con presupuesto ajustado: DeepSeek V3.2, Amazon Nova Micro, Mistral Small y Llama 4 en Groq ofrecen los costes más bajos por token.

Glosario de términos clave

Token

Unidad mínima de texto que procesa un modelo de lenguaje. Puede ser una palabra completa, una sílaba, un carácter especial o un espacio. En español, 1 token equivale a unos 3-4 caracteres.

BPE (Byte Pair Encoding)

Algoritmo de tokenización utilizado por GPT y la mayoría de los modelos de lenguaje. Divide el texto en subtokens basándose en patrones frecuentes, fusionando iterativamente los pares de caracteres más comunes.

Tokens de entrada (input tokens)

Los tokens que envías al modelo en tu petición: instrucciones del sistema, contexto, historial de conversación y tu prompt. Se facturan a un precio inferior al de los tokens de salida.

Tokens de salida (output tokens)

Los tokens que genera el modelo como respuesta. Su coste es entre 2x y 5x superior al de los tokens de entrada porque la generación de texto requiere más capacidad computacional.

Ventana de contexto

El número máximo de tokens (entrada + salida) que un modelo puede procesar en una sola petición. Varía según el modelo: 1M (GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6), 2M (Grok 4.1 Fast de xAI), 1M (Gemini 2.5 Pro).

Precio por millón de tokens

La unidad estándar de facturación de las APIs de IA. Los proveedores publican tarifas separadas para tokens de entrada y salida, expresadas en dólares por cada millón de tokens procesados.

LLM (Large Language Model)

Modelo de lenguaje grande entrenado con miles de millones de parámetros sobre enormes corpus de texto. Ejemplos: GPT-5.4 (OpenAI), Claude Opus 4.6 (Anthropic), Gemini 2.5 Pro (Google), Grok 4 (xAI), Llama 4 (Meta), DeepSeek V3.2 (DeepSeek), Mistral Large (Mistral AI), Command R+ (Cohere), Nova Premier (Amazon).