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Glosario principiante TokensPreciosLLM

Tokens: qué es

Unidad minima que cobra un LLM. 1 token aprox 4 caracteres; 100 tokens ~75 palabras.

· 2 min · 220 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. 1 query, 1 metrica (cita fuente correcta?).
  2. Versiona prompts en git.
  3. 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.

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