{"id":5301,"date":"2026-05-27T12:34:41","date_gmt":"2026-05-27T19:34:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/what-is-a-token-in-ai\/"},"modified":"2026-05-27T12:34:41","modified_gmt":"2026-05-27T19:34:41","slug":"what-is-a-token-in-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-a-token-in-ai\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un token en la IA? Una explicaci\u00f3n sencilla"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>Resumen<\/b><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><i><span>Un token es la unidad de texto m\u00e1s peque\u00f1a que utiliza un sistema de inteligencia artificial para interpretar y generar lenguaje, y puede representar una palabra completa, parte de una palabra, un car\u00e1cter o incluso una frase corta. Antes de procesarse, el texto se tokeniza, dividi\u00e9ndolo en segmentos significativos para que los modelos puedan reconocer patrones y entender palabras desconocidas combinando piezas conocidas. Los tokens se diferencian de las palabras y los caracteres porque est\u00e1n optimizados para la eficiencia computacional, lo que permite a los modelos gestionar el tama\u00f1o del vocabulario, detectar patrones en distintos idiomas y operar dentro de las limitaciones de memoria. Tambi\u00e9n definen l\u00edmites pr\u00e1cticos, como las ventanas de contexto, que influyen en cu\u00e1nta informaci\u00f3n puede recordar un modelo y afectan el costo, el tiempo de respuesta y la calidad de la salida. Para los desarrolladores y arquitectos de datos, comprender los tokens es fundamental para dise\u00f1ar indicaciones eficientes, estructurar datos para la recuperaci\u00f3n y pronosticar el rendimiento, la latencia y las necesidades de infraestructura en aplicaciones de IA del mundo real.<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>\u00bfQu\u00e9 es un token en IA?<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Un token es la unidad b\u00e1sica de texto que un modelo de IA lee y procesa. Mientras que los humanos leen el texto palabra por palabra, un modelo de IA lee el texto token por token.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Piensa en un token como un fragmento de significado. Puede ser una frase corta y com\u00fan como \u201cno\u201d o \u201cgracias\u201d. A veces, un token corresponde perfectamente a una sola palabra, como \u201cgato\u201d o \u201cel\u201d. O un token puede ser m\u00e1s peque\u00f1o que una palabra, representando un sufijo como \u201c-ando\u201d, un solo car\u00e1cter o incluso un espacio.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>A cada token \u00fanico se le asigna un n\u00famero de identificaci\u00f3n espec\u00edfico conocido como vector. As\u00ed que, para la IA, una oraci\u00f3n no es un flujo de lenguaje; es una secuencia de n\u00fameros. Cuando escribes un mensaje en una IA, el sistema <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-are-vector-embeddings\/\"><span>convierte tu texto<\/span><\/a><span> en una lista de n\u00fameros, los procesa, predice los siguientes n\u00fameros m\u00e1s probables y los vuelve a convertir en texto que puedes leer.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>C\u00f3mo funciona la tokenizaci\u00f3n<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/cloud\/n1ql\/n1ql-language-reference\/tokenfun.html\"><span>Tokenizaci\u00f3n<\/span><\/a><span> es el proceso de traducci\u00f3n que ocurre antes de que la IA siquiera vea tu texto. Act\u00faa como el puente entre el lenguaje humano y la l\u00f3gica de la m\u00e1quina.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Cuando introduces una oraci\u00f3n en un modelo de inteligencia artificial, un tokenizador descompone ese texto sin procesar en piezas m\u00e1s peque\u00f1as. Analiza la cadena de caracteres y encuentra la manera m\u00e1s eficiente de agruparlos bas\u00e1ndose en un vocabulario predefinido.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Por ejemplo, considere la palabra \u201ctokenizaci\u00f3n\u201d.\u201d<\/span><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><span>Un humano ve una palabra.<\/span><\/li>\n\n\n<li><span>Un tokenizador podr\u00eda ver dos tokens: \u201ctoken\u201d e \u201cization\u201d.\u201d<\/span><\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Esto ocurre porque el modelo ha aprendido que \u201ctoken\u201d es un concepto com\u00fan y \u201cizaci\u00f3n\u201d es un sufijo com\u00fan. Al dividirlos, el modelo puede entender el significado ra\u00edz y la modificaci\u00f3n sin necesidad de memorizar \u201ctokenizaci\u00f3n\u201d como una entrada separada y \u00fanica en su diccionario. Esto le permite a la IA comprender palabras que no ha visto con frecuencia dividi\u00e9ndolas en partes familiares.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Existen diferentes enfoques para la tokenizaci\u00f3n, pero la mayor\u00eda de los LLM modernos utilizan la tokenizaci\u00f3n de subpalabras. Este m\u00e9todo logra un equilibrio entre el an\u00e1lisis basado en caracteres (que es demasiado granular) y el an\u00e1lisis basado en palabras (que requiere un vocabulario masivo e inmanejable).<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>Tokens frente a palabras frente a caracteres<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Comprender en qu\u00e9 se diferencian los tokens de las palabras y los caracteres ayuda a explicar por qu\u00e9 los sistemas de IA se comportan de la manera en que lo hacen con respecto a factores como los l\u00edmites de contexto, el costo y el rendimiento. Aqu\u00ed hay un desglose de las diferencias clave:<\/span><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table border=\"1\" cellspacing=\"10\" cellpadding=\"10\">\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th><strong>Lo que representan<\/strong><\/th>\n<th><strong>C\u00f3mo piensan los humanos sobre ellos<\/strong><\/th>\n<th><strong>C\u00f3mo los usa la IA<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Tokens<\/strong><\/td>\n<td>Palabras, subpalabras, caracteres o s\u00edmbolos<\/td>\n<td>Poco intuitivo<\/td>\n<td>Unidad optimizada para la comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n de lenguaje<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Palabras<\/strong><\/td>\n<td>Unidades ling\u00fc\u00edsticas completas (p. ej., \u201cbase de datos\u201d)<\/td>\n<td>Unidad primaria de significado<\/td>\n<td>A menudo demasiado r\u00edgido y con exceso de vocabulario<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Personaje<\/strong><\/td>\n<td>Letras o s\u00edmbolos individuales (por ejemplo, \u201cc\u201d, \u201c@\u201d, \u201c7\u201d)<\/td>\n<td>Rara vez se considera de forma aislada<\/td>\n<td>Demasiado detallado para un modelado de lenguaje eficiente<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>Por qu\u00e9 los tokens no son intuitivos para los humanos<\/b><b><br>\n<\/b><span>Los tokens no son intuitivos porque est\u00e1n dise\u00f1ados para m\u00e1quinas, no para personas. Una sola palabra puede dividirse en varios tokens, mientras que una frase corta o una palabra com\u00fan puede representarse como un solo token. Las reglas que rigen la tokenizaci\u00f3n se basan en patrones estad\u00edsticos del lenguaje en lugar de la gram\u00e1tica o el significado.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Como resultado, dos oraciones con el mismo n\u00famero de cantidad de palabras pueden producir recuentos de tokens muy diferentes, y agregar o eliminar un solo car\u00e1cter puede cambiar inesperadamente la forma en que se tokeniza el texto. Esta desconexi\u00f3n es la raz\u00f3n por la cual los desarrolladores a menudo se encuentran con sorpresas al trabajar con prompts, l\u00edmites de tokens o costos.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>Por qu\u00e9 los LLM usan tokens<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Es posible que te est\u00e9s preguntando por qu\u00e9 los ingenieros simplemente no le ense\u00f1aron a las computadoras a leer palabras completas. La respuesta radica en la eficiencia, la escala y el reconocimiento de patrones.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Eficiencia y gesti\u00f3n de vocabulario<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Si una inteligencia artificial tuviera que aprender cada una de las palabras v\u00e1lidas en el idioma ingl\u00e9s, incluyendo cada conjugaci\u00f3n, t\u00e9rmino de jerga y falta de ortograf\u00eda, su diccionario tendr\u00eda millones de entradas de longitud. Esto requerir\u00eda cantidades masivas de memoria y potencia de c\u00e1lculo para procesar.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Al utilizar tokens, el modelo puede mantener un vocabulario mucho m\u00e1s peque\u00f1o (por lo general, de 50,000 a 100,000 tokens \u00fanicos). Con este conjunto limitado de bloques de construcci\u00f3n, puede construir casi cualquier palabra en cualquier idioma, as\u00ed como nosotros usamos solo 26 letras para construir cada palabra en ingl\u00e9s.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Para ayudar a los LLM a comprender mejor el significado de las palabras, el proceso de<\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/llm-embeddings\/\"> <span>incrustaci\u00f3n<\/span><\/a><span> ubica estrat\u00e9gicamente vectores dentro de un LLM de una manera que representa las relaciones entre los tokens.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Reconocimiento de patrones entre idiomas<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Los tokens ayudan a los modelos a identificar patrones que trascienden palabras espec\u00edficas. Por ejemplo, saber que \u201cdes-\u201d suele invertir el significado de una palabra es un patr\u00f3n poderoso. Al tratar \u201cdes-\u201d como un token, el modelo puede aplicar esa l\u00f3gica a \u201cdeshacer\u201d, \u201cdescontento\u201d e \u201cincre\u00edble\u201d sin necesidad de aprender cada uno como un concepto totalmente separado.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Restricciones de memoria<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Las computadoras tienen memoria finita. Procesar texto car\u00e1cter por car\u00e1cter es demasiado lento y produce secuencias demasiado largas para que el modelo las recuerde. Procesar palabra por palabra consume muchos recursos computacionales debido al enorme tama\u00f1o del vocabulario. Los tokens proporcionan el <\/span><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Goldilocks_principle\"><span>\u201csoluci\u00f3n \u201dRicitos de Oro\u00bb<\/span><\/a><span>son lo suficientemente cortos para ser flexibles pero lo suficientemente largos para empaquetar informaci\u00f3n de manera eficiente.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>L\u00edmites de tokens y ventanas de contexto<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Cada modelo de inteligencia artificial tiene una ventana de contexto. Este es el n\u00famero m\u00e1ximo de tokens que el modelo puede retener en su memoria a corto plazo a la vez.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>La ventana de contexto incluye tres cosas:<\/span><\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><span>Las instrucciones del sistema (reglas ocultas que le indican a la IA c\u00f3mo comportarse)<\/span><\/li>\n\n\n<li><span>Historial de conversaci\u00f3n actual (entrada)<\/span><\/li>\n\n\n<li><span>La respuesta (salida) generada por la IA<\/span><\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Si un modelo tiene una ventana de contexto de 8,000 tokens (aproximadamente 6,000 palabras) y tu conversaci\u00f3n supera ese l\u00edmite, el modelo olvidar\u00e1 las primeras partes del chat. Es como un teletipo de noticias en la televisi\u00f3n, donde los datos m\u00e1s antiguos desaparecen para dar espacio a los m\u00e1s nuevos.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfPor qu\u00e9 existen estos l\u00edmites?<\/b><b><br>\n<\/b><span>Todo se reduce al costo computacional. En los modelos transformer est\u00e1ndar, cada palabra de una conversaci\u00f3n tiene que compararse con todas las dem\u00e1s. Eso significa que duplicar la cantidad de tokens cuadruplica aproximadamente el trabajo.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Adem\u00e1s, la infraestructura de hardware restringe cu\u00e1nta \u201cinformaci\u00f3n de estado\u201d puede mantener el modelo en su memoria activa (RAM) a la vez. Si bien las ventanas de contexto son cada vez m\u00e1s grandes (algunos modelos ahora admiten m\u00e1s de 1 mill\u00f3n de tokens), los l\u00edmites finitos siguen siendo una restricci\u00f3n arquitect\u00f3nica permanente.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>C\u00f3mo los tokens afectan el costo, la latencia y el rendimiento<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Como la moneda del mundo de la IA, los tokens dictan directamente la mec\u00e1nica operativa de los sistemas de inteligencia artificial. En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, la cantidad de tokens que usas impacta directamente en cu\u00e1nto pagas, qu\u00e9 tan r\u00e1pido responde el modelo y qu\u00e9 tan bien se desempe\u00f1a.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Costo de inferencia<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>La mayor\u00eda de los proveedores de IA cobran a los desarrolladores seg\u00fan la cantidad de tokens utilizados. Se paga una tarifa determinada por los tokens de entrada (lo que se env\u00eda al modelo) y una tarifa generalmente m\u00e1s alta por los tokens de salida (lo que escribe el modelo). Los mensajes concisos ahorran dinero. Las respuestas prolijas y divagantes aumentan los costos.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Latencia<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>La latencia se refiere al tiempo que le toma a la inteligencia artificial responder. Los modelos de IA generan texto de forma secuencial, un token a la vez. Si pides un ensayo complejo, el modelo tiene que generar miles de tokens uno por uno. Por esto ves el texto aparecer en la pantalla de forma fluida. Cuantos m\u00e1s tokens se requieran para la respuesta, m\u00e1s tiempo esperas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Rendimiento y precisi\u00f3n<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Existe un punto \u00f3ptimo en la densidad de tokens. Si intentas meter demasiada informaci\u00f3n en la ventana de contexto, el rendimiento del modelo puede degradarse. Este fen\u00f3meno se conoce como \u201cperdido en el medio\u201d. Simplemente porque un modelo <\/span><i><span>lata<\/span><\/i><span> El hecho de que acepte 100 000 tokens no significa que vaya a recordar a la perfecci\u00f3n un dato espec\u00edfico que est\u00e9 oculto en el token #50 000. Controlar el uso de los tokens garantiza que el modelo se mantenga preciso y enfocado en los datos relevantes.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>Por qu\u00e9 la tokenizaci\u00f3n es importante para los desarrolladores y arquitectos de datos<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Para los usuarios comunes, los tokens son solo una unidad de facturaci\u00f3n. Para los desarrolladores y arquitectos de datos, son una restricci\u00f3n de dise\u00f1o fundamental.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Ingenier\u00eda de prompts<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Los desarrolladores deben dise\u00f1ar indicaciones eficientes en cuanto a tokens. Una indicaci\u00f3n que usa 500 tokens para decir lo que se podr\u00eda decir en 50 es un desperdicio de presupuesto y tiempo de procesamiento. Los arquitectos a menudo dedican tiempo a optimizar las indicaciones para eliminar adjetivos y formato innecesarios con el fin de ahorrar en gastos generales.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Almacenamiento y recuperaci\u00f3n de datos<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>En las aplicaciones de IA modernas, los sistemas a menudo recuperan datos de una base de datos de la empresa para ayudar a responder preguntas. Este proceso se llama <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/rag-applications-with-vector-search-and-couchbase\/\"><span>generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n<\/span><\/a><span> (RAG). Pero debido a los l\u00edmites de tokens, los arquitectos no pueden simplemente volcar una base de datos entera en un aviso de IA.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>En su lugar, deben <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/data-chunking\/\"><span>trozo<\/span><\/a><span> sus datos, dividiendo los documentos en segmentos m\u00e1s peque\u00f1os que quepan perfectamente dentro de los l\u00edmites de tokens. La forma en que se dividen estos documentos determina si la IA obtiene el contexto adecuado para responder a la pregunta de un usuario. Si desea profundizar en esta \u00e1rea, aqu\u00ed tiene una gu\u00eda paso a paso sobre c\u00f3mo<\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/guide-to-data-prep-for-rag\/\"> <span>prepara tus datos para RAG<\/span><\/a><span>.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Cargas de trabajo de procesamiento de lenguaje natural (PLN)<\/b><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Comprender los tokens ayuda a los ingenieros a predecir la carga. Si un bot de atenci\u00f3n al cliente necesita gestionar 10,000 consultas al d\u00eda y cada consulta promedia 500 tokens, el equipo puede pronosticar con precisi\u00f3n los costos del servidor y los requisitos de latencia antes de escribir una sola l\u00ednea de c\u00f3digo.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>Puntos clave y recursos relacionados<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Los tokens son los \u00e1tomos invisibles de <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-generative-ai\/\"><span>IA generativa<\/span><\/a><span>, dictando todo, desde c\u00f3mo un modelo entiende el humor hasta cu\u00e1nto paga una startup por sus facturas de servidores. Al comprender que la IA lee n\u00fameros, no palabras, puedes escribir mejores indicaciones, solucionar errores de manera m\u00e1s efectiva y comprender las limitaciones de la tecnolog\u00eda actual. Nos encaminamos hacia un mundo donde la econom\u00eda de tokens ser\u00e1 tan importante para los presupuestos de TI como lo es hoy el almacenamiento en la nube.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Puntos clave<\/b><\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><b>Los tokens son fragmentos:<\/b><span> Pueden ser frases cortas, palabras individuales, partes de palabras o incluso espacios.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>No es 1:1:<\/b><span> Un token no equivale a una palabra. (Se necesitan aproximadamente 1000 tokens para representar 750 palabras).<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Eficiencia<\/b><span> Los tokens permiten a los modelos gestionar vocabularios vastos con memoria limitada.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Ventanas de contexto:<\/b><span> Todo modelo tiene un l\u00edmite estricto sobre cu\u00e1nta conversaci\u00f3n puede recordar a la vez.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Costo:<\/b><span> Se te cobra por token tanto por la entrada (lectura) como por la salida (escritura).<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Velocidad:<\/b><span> La latencia depende de cu\u00e1ntos tokens tiene que generar el modelo de forma secuencial.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Desarrollo<\/b><span> Crear aplicaciones de IA requiere una gesti\u00f3n estricta de los presupuestos de tokens y la fragmentaci\u00f3n de datos.<\/span><\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre temas relacionados con la inteligencia artificial y el valioso rol de los tokens, consulta estos recursos:<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><b>Recursos relacionados<\/b><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-vector-search\/\"><span>Una gu\u00eda sobre b\u00fasqueda vectorial: Blog<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/generative-ai-development\/\"><span>Una gu\u00eda para el desarrollo de IA generativa \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/embedding-models\/\"><span>\u00bfQu\u00e9 son los modelos de incrustaci\u00f3n? Una descripci\u00f3n general \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-powered-recommendation-engine-llm-rag\/\"><span>Del concepto al c\u00f3digo: LLM + RAG con Couchbase \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/capella-iq-reference-architecture\/\"><span>Creaci\u00f3n de aplicaciones de IA generativa con Couchbase Capella \u2013 Blog<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases\/artificial-intelligence\/\"><span>Casos de uso de IA con bases de datos NoSQL: Casos de uso<\/span><\/a><\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><b>Preguntas frecuentes<\/b><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfPor qu\u00e9 los modelos de IA usan tokens en lugar de texto sin procesar? <\/b><span>Las computadoras no pueden procesar texto sin procesar; solo pueden procesar n\u00fameros. Los tokens proporcionan una forma estandarizada de convertir texto en secuencias num\u00e9ricas que preservan el significado a la vez que mantienen el conjunto de datos manejable para el procesador.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfCu\u00e1ntos tokens puede procesar un modelo de inteligencia artificial a la vez y por qu\u00e9 existen l\u00edmites? <\/b><span>Los l\u00edmites de procesamiento dependen del modelo. Algunos aceptan 4000 tokens, mientras que otros manejan un mill\u00f3n o m\u00e1s. Los l\u00edmites existen porque los requisitos de memoria RAM y potencia computacional crecen de forma exponencial a medida que el texto producido se hace m\u00e1s largo.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfDiferentes modelos de IA utilizan diferentes m\u00e9todos de tokenizaci\u00f3n? <\/b><span>S\u00ed. Una oraci\u00f3n procesada por GPT-4 podr\u00eda resultar en un n\u00famero diferente de tokens que la misma oraci\u00f3n procesada por Claude o Llama. Cada modelo utiliza un tokenizador espec\u00edfico entrenado para su arquitectura.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfC\u00f3mo impactan los tokens en la longitud del prompt y la calidad de la respuesta? <\/b><span>Si tu prompt utiliza demasiados tokens, dejas menos espacio para la respuesta de la IA dentro del l\u00edmite de contexto. Adem\u00e1s, los prompts extremadamente largos a veces pueden desviar la atenci\u00f3n del modelo, lo que da lugar a respuestas menos precisas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfPuede la misma oraci\u00f3n producir un n\u00famero diferente de tokens en distintos modelos? <\/b><span>S\u00ed. Debido a que las diferentes empresas entrenan sus tokenizadores de manera distinta, una podr\u00eda tratar \u201chamburger\u201d como un solo token, mientras que otra podr\u00eda dividirlo en \u201cham\u201d y \u201cburger.\u201d<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>\u00bfC\u00f3mo pueden los desarrolladores optimizar los prompts para usar menos tokens? <\/b><span>Los desarrolladores pueden eliminar las palabras de relleno (\u201cel\u201d, \u201cun\u201d, \u201cque\u201d), evitar repetir instrucciones, utilizar un formato conciso y eliminar los espacios en blanco innecesarios. Escribir instrucciones claras y directas es la mejor manera de ahorrar tokens.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SUMMARY A token is the smallest unit of text an AI system uses to interpret and generate language, and it can represent a full word, part of a word, a character, or even a short phrase. 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