Imagina que quieres que una IA (inteligencia artificial) entienda una frase que le escribes. Lo primero que hace la IA es descomponer tu frase en trocitos pequeños de texto llamados tokens. Un token es la unidad más pequeña en que se puede dividir una palabra o frase: a veces es una palabra entera, a veces parte de una palabra, o incluso un signo de puntuación o un espacio en blanco. Piensa en los tokens como si fueran bloques de construcción de un idioma, que la IA junta para formar oraciones y entender su significado.
Por ejemplo, la palabra corta “casa” puede representarse con un solo token, mientras que una palabra larga como “incomprensible” podría dividirse en 3 o 4 tokens. Esto se debe a que “incomprensible” contiene varias partes (“in-”, “-compre-”, “-nsible”) que la IA procesa por separado. Del mismo modo, los espacios y símbolos de puntuación (como comas, puntos, emojis, etc.) ¡también cuentan como tokens!. En español, un token suele ser equivalente a aproximadamente 4–5 caracteres de texto. En resumen, los tokens son como las piezas de un rompecabezas que la IA arma para entender lo que le estamos diciendo.
¿Por Qué Usar Tokens?
Porque es más fácil para la IA manejar piezas pequeñas que tratar de entender todo el texto de golpe. Al dividir oraciones y palabras en tokens, el modelo de IA puede analizar cada parte y su posición, para luego predecir o generar el siguiente token adecuado cuando responde. Por ejemplo, si le decimos a una IA “¿Cómo estás?”, la IA convierte esa pregunta en tokens (quizá “¿”, “Cómo”, “estás”, “?”) y las utiliza para comprender la pregunta y buscar una respuesta adecuada. Después, cuando responde, lo hace token a token hasta formar una frase que nosotros leemos como palabras completas. En esencia, hablar con una IA es como armar frases con fichas: la IA piensa en fichas (tokens) en lugar de palabras enteras.
¿Cómo Funcionan los Tokens en IA? (Explicación Técnica)
El proceso de convertir texto a tokens se llama tokenización. Existen diferentes métodos de tokenización según las reglas que se usen para cortar el texto en pedazos. Por ejemplo, un método sencillo es separar tokens por espacios: así, cada palabra sería un token (aunque este enfoque no maneja bien palabras compuestas). Otro método es por caracteres, donde cada letra o carácter individual es un token. Uno de los métodos más utilizados en los modelos modernos es la tokenización por sub-palabras: en vez de cortar solo por espacios, se cortan las palabras en partes más pequeñas (por ejemplo, prefijos, raíces y sufijos) que permiten representar palabras comunes y también palabras nuevas combinando tokens. En la práctica, los modelos de lenguaje usan algoritmos avanzados (como Byte Pair Encoding o WordPiece, entre otros) para decidir cómo dividir el texto en tokens de la forma más eficiente.
Una vez que el texto se ha tokenizado (es decir, traducido a esa secuencia de tokens), el modelo de IA trabaja internamente con esos tokens. Los tokens se convierten en vectores de números (lo que la máquina realmente entiende) y el modelo los procesa para captar el significado de tu pregunta o instrucción. Después, al generar una respuesta, el modelo va prediciendo token por token cuál debería venir a continuación para formar una respuesta coherente. Nosotros, como usuarios, vemos la respuesta ya armada en palabras, ¡pero la IA la construyó pieza por pieza!
La Ventana de Contexto
Un concepto importante relacionado con los tokens es la ventana de contexto de un modelo de lenguaje. Básicamente, es la cantidad máxima de tokens que un modelo puede “recordar” o procesar en una sola interacción. Es como la memoria a corto plazo de la IA. Por ejemplo, hay modelos que solo pueden manejar ~4,000 tokens a la vez, mientras que otros modelos más avanzados pueden manejar 100,000 o más.
¿Por qué importa esto? Porque cuanto más amplia sea la ventana de contexto, más larga puede ser la conversación o más extenso el documento que la IA puede comprender de una vez. Si sobrepasamos ese límite, la IA empezará a “olvidar” lo primero o ya no podrá tener en cuenta todo el contexto. Por eso, una ventana de contexto grande permite a la IA trabajar con información más extensa sin perder detalle.
Para visualizarlo, imagina que un modelo con ventana de 4,000 tokens puede leer unos 3 o 4 folios de texto seguidos antes de quedarse sin “memoria” de contexto. En cambio, un modelo con 100,000 tokens de contexto podría leer un libro entero sin problemas. En las conversaciones, un modelo con ventana corta podría olvidar lo que se dijo al principio si la charla se alarga mucho.
En general, cuántos más tokens pueda manejar un modelo, más “inteligente” o útil tiende a ser, porque puede considerar más contexto e información.
Modelos de IA con Mayor Capacidad de Tokens
La capacidad de manejar muchos tokens (es decir, tener una ventana de contexto amplia) es una característica poderosa en los grandes modelos de lenguaje. A continuación, te presentamos una lista de algunos modelos de IA reconocidos, ordenados por la cantidad de tokens que pueden procesar en una sola solicitud:
1. Google Gemini 1.5 Pro
Ventana de contexto de hasta 2 millones de tokens. Este modelo de Google, presentado en 2024, sorprendió al mundo al anunciar que podía manejar hasta 1 millón de tokens de entrada, y en casos especiales hasta 2 millones. Esto equivale a analizar de una sola vez el texto de miles de páginas – un salto gigantesco comparado con los modelos anteriores. En otras palabras, Gemini puede digerir enormes documentos, múltiples archivos o conversaciones muy largas sin perder el contexto. (Gemini es un modelo multimodal de Google DeepMind, diseñado para entender tanto texto como imágenes y audio, lo que aprovecha su enorme ventana de contexto para procesar información compleja.)
2. OpenAI GPT-4.1
Ventana de contexto de 1 millón de tokens. Es la versión mejorada de GPT-4 lanzada en 2025 por OpenAI, y soporta hasta 1.000.000 de tokens en sus entradas. Esto supone manejar aproximadamente 750 mil palabras a la vez, un salto significativo frente a su antecesor GPT-4 original. Con un millón de tokens de contexto, GPT-4.1 puede procesar en una sola tanda grandes volúmenes de texto, código, o incluso video transcripciones, manteniendo más contexto del que jamás tuvo ningún GPT previo. (GPT-4.1 fue optimizado para seguir mejor instrucciones y para tareas de programación, a la vez que redujo sus costos, según OpenAI.)
3. Anthropic Claude 2
Ventana de contexto de 100 mil tokens. Claude es el modelo de la compañía Anthropic (un competidor de OpenAI) y desde su versión 2 alcanzó una ventana de contexto de 100.000 tokens. Esto son alrededor de 75,000 palabras, lo que permite, por ejemplo, darle un libro entero para resumir o analizar varios documentos largos juntos. Claude se hizo conocido por poder mantener conversaciones muy extensas y analizar lotes grandes de texto sin necesidad de fragmentarlos. 100K tokens es unas 25 veces el límite que tenía originalmente GPT-3.5, mostrando cuánto ha avanzado la tecnología.
4. OpenAI GPT-4 (versión original)
Ventana de contexto de 8 mil a 32 mil tokens. El modelo GPT-4 original, lanzado en 2023, vino en dos presentaciones: una estándar de 8,192 tokens y una versión ampliada que soportaba hasta 32,768 tokens (unas 32 mil palabras). Esta fue una mejora importante respecto a GPT-3, permitiendo que ChatGPT (basado en GPT-4) pudiera manejar textos más largos, código más extenso, y mantener conversaciones más prolongadas sin perder contexto. La versión de 32K tokens (32 mil) se utilizó mucho para tareas como analizar informes o textos técnicos de decenas de páginas de una sola vez. GPT-4 sentó la base para que después llegaran modelos con ventanas aún mayores.
5. OpenAI GPT-3.5 Turbo (16K)
Ventana de contexto de 16 mil tokens. GPT-3.5 fue la serie de modelos anterior a GPT-4, muy popular por impulsar las primeras versiones de ChatGPT. Inicialmente, GPT-3.5 tenía un límite de ~4,096 tokens, pero OpenAI luego lanzó GPT-3.5 Turbo 16K, cuadruplicando su ventana de contexto a 16,384 tokens. Esta versión de 16K permite manejar aproximadamente unas 12 mil palabras en una solicitud, lo que supuso una mejora notable para usuarios que necesitaban procesar documentos más largos con el modelo económico de OpenAI. Aunque 16K tokens palidece frente a los cientos de miles o millones de tokens de los modelos más nuevos, GPT-3.5 Turbo 16K sigue siendo útil para muchos casos prácticos y marcó un paso intermedio importante entre la era de 4K tokens y las ventanas gigantes actuales.
En resumen, los tokens son fundamentales para que las IA entiendan y generen lenguaje. Son como las letras y sílabas para las máquinas, y el límite de cuántos tokens puede manejar una IA determina cuánto puede “leer” o “recordar” en una interacción. Hoy en día, estamos viendo una rápida expansión en la capacidad de contexto de los modelos de lenguaje: pasamos de unos pocos miles de tokens en modelos antiguos, a decenas de miles (GPT-4), luego a cien mil (Claude 2), y ahora a millones de tokens con las últimas innovaciones de Google y OpenAI.
Esto abre la puerta a interacciones mucho más ricas y complejas con las inteligencias artificiales, permitiéndoles abarcar desde novelas enteras hasta análisis de videos largos, todo en una sola sesión de IA. ¡Y conforme avance la tecnología, es posible que esas cifras sigan creciendo!
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