Analizador de tokens
Los modelos de IA se miden en tokens y nadie sabe cuánto es eso. Aquí lo traducimos a algo que sí se puede imaginar: biblias, hojas tamaño carta y libros completos. Con los precios y velocidades reales del Ranking IA Lab, actualizados a diario.
Mueve el control o escribe una cifra. También puedes ir al revés: dime cuántas hojas tienes y te digo cuántos tokens son, o pega un texto y lo mido.
La ventana de contexto es todo lo que el modelo puede tener “delante de los ojos” en una conversación: tu pregunta, los archivos que le pasas y lo que él mismo ya escribió.
Todos los modelos pueden leer muchísimo más de lo que pueden escribir en una sola respuesta. Esta es la asimetría que casi nadie ve.
Precios reales de la API, tomados del Ranking IA Lab. Leer 1.054.011 tokens de entrada frente a escribir esa misma cantidad de salida.
A la velocidad de generación medida por Artificial Analysis, esto es lo que tardaría cada modelo en teclear una Biblia completa sin parar.
Todas las equivalencias son auditables. Si una cifra es una estimación, lo decimos.
Un token es el pedacito de texto que el modelo procesa: puede ser una palabra corta, parte de una palabra o un signo. La regla oficial de OpenAI es 1 token ≈ 4 caracteres o ¾ de palabra en inglés (fuente); Anthropic publica ≈3,5 caracteres por token (fuente).
En español se consumen más tokens por palabra. Medimos tres corpus paralelos (Biblia KJV vs Reina-Valera, Tatoeba EN-ES y Wikipedia) con el tokenizador o200k_base de los modelos actuales y obtuvimos 1,50 tokens por palabra en español frente a 1,33 en inglés: un 13% más. Con el tokenizador viejo (cl100k_base, de GPT-3.5 y GPT-4) la brecha era del 27-30%, de ahí la cifra popular de “el español cuesta 30-40% más”. Ya no es cierta para los modelos de frontera.
Costo de lectura = precio de entrada (USD por millón de tokens) × 1,054011. Costo de escritura = precio de salida × 1,054011. Los precios vienen de la API pública del Ranking IA Lab, que los toma de Artificial Analysis y se actualiza cada día a las 6:00 am.
Tiempo = 1.054.011 tokens ÷ velocidad de salida del modelo (tokens por segundo, medida por Artificial Analysis). Es un cálculo ideal de generación continua: no incluye el tiempo de lectura del contexto, esperas de red ni límites de cuota.
No vienen de la API de Artificial Analysis (su plan gratuito no expone la ventana de contexto y el límite de salida no existe en ese esquema). Son datos curados a mano desde la documentación oficial de cada proveedor y, cuando no la publica, desde model cards de Hugging Face, OpenRouter o Artificial Analysis. Cada modelo lleva su fuente y su nivel de confianza; los casos con conflicto entre fuentes están anotados.
Que un modelo acepte un millón de tokens no significa que los use bien: la calidad suele degradarse mucho antes del límite. La ventana es capacidad declarada, no comprensión. Para calidad, usa el Ranking.
El Analizador no inventa precios ni velocidades: lee la misma API que alimenta al Ranking y al Comparador, actualizada cada día a las 6:00 am.