Contador de tokens para GPT, Claude, Gemini, Llama y otros LLM
Pegue un prompt o un documento para saber cuántos tokens ocupa en su modelo, qué parte de la ventana de contexto usa y cuánto cuesta la solicitud por API. El texto no sale de su dispositivo.
Los tokenizadores se descargan de este sitio y funcionan en su dispositivo. El texto no se envía a ningún sitio, no se añade al enlace ni pasa a la analítica.
- Caracteres
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- Palabras
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- Líneas
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- Bytes (UTF-8)
- —
61 tokens
Coste de la API
- Este texto como entrada
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- Una solicitud
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- Solicitudes
- —
Tokens del texto
Cada color es un token. Pase el cursor sobre un token para ver su ID.
Este texto en distintos modelos
Los tokenizadores de Llama, Qwen, DeepSeek y Mistral pesan 4–6 MB cada uno y solo se cargan a petición. Hasta entonces la tabla muestra o200k.
| Modelo | Tokens | Coste de entrada | Coste de solicitudes | Contexto |
|---|
¿Está creando un producto con LLM?
Integramos GPT, Claude y modelos abiertos en productos, desarrollamos agentes de IA y mantenemos bajo control la factura de tokens. Cuéntenos su proyecto y reciba una estimación.
¡Gracias! Le responderemos en el plazo de un día laborable.
En resumen: pegue su prompt arriba y el contador mostrará cuántos tokens ocupa en el modelo elegido, qué parte de la ventana de contexto supone y cuánto cuesta la solicitud por API. Los modelos GPT se cuentan de forma exacta con los mismos tokenizadores que usa OpenAI, Llama, Qwen, DeepSeek y Mistral con sus tokenizadores abiertos, y para Claude y Gemini se muestra una estimación indicada como tal.
Usamos este contador cuando desarrollamos para clientes integraciones de IA generativa y agentes de IA: el presupuesto de tokens de un prompt decide el precio y si la respuesta cabe en la ventana de contexto. Para pasar de una solicitud a un presupuesto mensual, abra la calculadora de gasto en LLM.
¿Qué es un token?
Los modelos de lenguaje no leen letras ni palabras. El tokenizador divide el texto en fragmentos de un vocabulario fijo: una palabra inglesa frecuente suele ser un token, una rara se divide en dos o tres, y los espacios, la puntuación y las cifras también son tokens. En inglés un token equivale a unos cuatro caracteres. El español necesita algo más de tokens para el mismo contenido. El código está lleno de paréntesis y sangrías, y los números se dividen en grupos de cifras.
Por eso el mismo prompt cuesta distinto en cada modelo, y la diferencia es mayor en textos que no están en inglés. Nuestro párrafo de prueba en ruso de 329 caracteres ocupa 87 tokens con el tokenizador de GPT-4o (o200k_base) y 150 con el antiguo tokenizador de GPT-4 (cl100k_base).
Cómo contar tokens
- Pegue el texto o suba un archivo .txt, .md, .json o .csv. El contador se actualiza mientras escribe.
- Elija el modelo. El número grande indica sus tokens, y la etiqueta muestra la precisión: exacto, cercano o ≈ estimación.
- Revise la ventana de contexto. La barra muestra qué parte del límite del modelo ocupa el texto. La respuesta también tiene que caber.
- Calcule el coste. Indique la longitud prevista de la respuesta y el número de solicitudes: verá el precio de una llamada y del lote completo.
- Compare modelos en la tabla de abajo. «Exacto para modelos abiertos» carga los tokenizadores de Llama, Qwen, DeepSeek y Mistral.
¿Qué precisión tiene el recuento?
| Modelos | Tokenizador | Precisión |
|---|---|---|
| GPT-5, GPT-4o, GPT-4.1, serie o | o200k_base | Exacto |
| GPT-4, GPT-3.5 Turbo | cl100k_base | Exacto |
| Llama 3.x, Qwen 3, DeepSeek-V3 | Tokenizadores abiertos de Hugging Face | Exacto |
| Mistral, DeepSeek recientes | Mistral Tekken, DeepSeek-V3 | Cercano: misma familia |
| Gemini | No publicado | Estimación, hasta el 8 % |
| Claude, Grok y otros | No publicado | Estimación |
Comprobamos el recuento de GPT con la biblioteca de Python tiktoken y los tokenizadores abiertos con Hugging Face tokenizers en diez textos en inglés y ruso, con código, JSON y Markdown: los id de los tokens coincidieron uno a uno. La estimación de Gemini está calibrada con la API oficial countTokens.
De dónde salen los precios
Los precios por millón de tokens de entrada y salida y el tamaño de las ventanas de contexto proceden de la misma fuente que nuestra calculadora de gasto en LLM. La fecha de actualización aparece bajo el bloque de coste. Si un proveedor no publica la ventana de contexto de un modelo, la barra se oculta.
Errores frecuentes
- Contar palabras en lugar de tokens. Los límites y los precios siempre se expresan en tokens.
- Olvidar el prompt de sistema y el historial. En un chat se reenvían con cada solicitud.
- No tener en cuenta la salida. Los tokens de salida suelen costar varias veces más que los de entrada: 8 veces en GPT-5, 5 veces en Claude.
- Llenar toda la ventana de contexto. Deje espacio para la respuesta y los resultados de las herramientas.
Preguntas frecuentes
¿Mi texto se envía a algún sitio?
No. Los tokenizadores se descargan de este sitio y funcionan en su navegador, así que el texto se queda en su dispositivo. No se añade al enlace ni pasa a la analítica. El enlace para compartir solo contiene el modelo y los ajustes de coste.
¿Qué tokenizador usa GPT-5?
GPT-5, GPT-4o, GPT-4.1 y la serie o usan o200k_base, y GPT-4 y GPT-3.5 Turbo usan cl100k_base. El contador usa los mismos vocabularios mediante js-tiktoken, así que los números coinciden con la biblioteca de Python tiktoken.
¿Por qué el número de Claude es una estimación?
Anthropic no publica un tokenizador sin conexión para los modelos Claude actuales. El número exacto lo devuelve la API count_tokens. El contador da una estimación basada en o200k_base y corregida según el idioma del texto.
¿Qué precisión tiene la estimación de Gemini?
La calibramos con la API Gemini countTokens usando prosa, código, JSON y números. En 15 textos de prueba la diferencia no superó el 8 %. Gemini divide cada cifra en un token propio y la estimación lo tiene en cuenta.
¿Por qué el mismo texto tiene distinto número de tokens en cada modelo?
Cada familia de modelos tiene su propio vocabulario. Cuanto más grande es, más palabras completas incluye, sobre todo en idiomas distintos del inglés, y menos tokens necesita el texto. El código, los números y las palabras raras también se dividen de forma distinta.
¿Cómo cuento los tokens de un chat con historial?
Pegue juntos el prompt de sistema, los mensajes anteriores y el mensaje nuevo. Las API de chat añaden algunos tokens de servicio por mensaje, así que deje un pequeño margen.