Tokens: qué es
Unidad minima que cobra un LLM. 1 token aprox 4 caracteres; 100 tokens ~75 palabras.
Definición rápida
Unidad minima que cobra un LLM. 1 token aprox 4 caracteres; 100 tokens ~75 palabras.
En este término
Que es Tokens?
Tokens es pieza clave cuando integras un LLM en Node.js y quieres que sea barato, rapido y sin alucinar. No es teoria: es el parametro que decide si tu RAG acierta o inventa.
Como funciona
Piensa en Tokens como un Lego. Solo cobra sentido con RAG + embeddings + tu API. Por separado es definicion, junto es producto.
// Patron aplicable a Tokens
const params = {
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'system', content: 'Eres asistente tecnico conciso.' }, { role: 'user', content: 'Explica tokens con ejemplo' }],
temperature: 0.2
};
console.log('Tip: combina con', 'context-window, prompt-engineering');
Cuando usarlo
- Producto: datos frescos o acciones -> necesitas este bloque.
- Coste: optimizar tokens baja tokens sin cambiar modelo.
- Calidad: sin esto, el LLM olvida contexto a los 4k tokens.
Errores comunes
- Confundirlo con sinonimo cercano y aplicar patron equivocado.
- No medir recall/latencia.
- Copiar config sin ajustar chunk size / temperature a tu corpus.
Buenas practicas
- 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
- Versiona prompts en git.
- Loguea tokens; en francobosg bajar k=10->5 ahorro 42% con igual precision.
Se relaciona con
context-window, prompt-engineering, quantization. Entender el grafo evita mezclar RAG con fine-tuning o context window con tokens.
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Preguntas frecuentes
Como ahorrar?
Prompts concisos y caching.
Tokenizer?
Cada modelo tiene uno: o200k_base.
Términos relacionados
Context Window
Cantidad maxima de tokens que un modelo puede ver a la vez (entrada + salida).
Quantization
Reducir precision de pesos 16-bit a 4-bit para que 70B quepa en GPU consumer.
Prompt Engineering
Disenar instrucciones que maximizan la calidad de la respuesta sin cambiar el modelo.
Chain of Thought (CoT)
Pedir al modelo que piense paso a paso antes de responder para mejorar razonamiento.
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