Calculadora de tokens de LLM: Tu guía para métricas y precios de texto

June 04, 2025

Calculadora de Tokens para LLMs

Descripción del Proyecto

La Calculadora de Tokens para LLMs es una herramienta online diseñada para calcular el número de tokens de un texto determinado para varios Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), incluyendo los de OpenAI (series GPT), Anthropic (series Claude) y Google (series Gemini). También proporciona información de precios por millón de tokens para la entrada, entrada en caché y salida para diferentes modelos.

Instrucciones de Uso

  1. Navega a la página web de la Calculadora de Tokens.
  2. Introduce o pega tu texto en el área de entrada proporcionada.
  3. La herramienta mostrará automáticamente el número de tokens, palabras, caracteres (sin espacios) y el total de caracteres del texto.
  4. También puedes ver los precios de diferentes modelos de LLM por millón de tokens para la entrada, entrada en caché y salida.

Características Principales

  • Cálculo de Tokens: Calcula con precisión los tokens para varios modelos de LLM.
  • Métricas de Texto: Proporciona recuento de palabras, y recuento de caracteres (con y sin espacios).
  • Soporte Multi-Modelo: Cubre modelos de proveedores importantes como OpenAI, Anthropic y Google.
  • Información de Precios: Muestra los precios de entrada, entrada en caché y salida por millón de tokens para los LLMs compatibles.

Usuarios Objetivo

  • Desarrolladores que trabajan con LLMs.
  • Investigadores y científicos de datos que analizan texto para aplicaciones de LLM.
  • Cualquier persona interesada en comprender la tokenización y las implicaciones de costos para diferentes modelos de LLM.

Enlaces del Proyecto

  • Sitio web: https://token-calculator.net/

Escenarios de Aplicación

  • Estimación de Costos: Estimación del costo financiero de usar diferentes LLMs basándose en el volumen de texto.
  • Ingeniería de Prompts: Comprender los límites de tokens y la optimización para los prompts de LLM.
  • Análisis de Texto: Evaluar rápidamente el tamaño de las entradas de texto para el procesamiento de LLM.
  • Comparación de Modelos: Comparar estructuras de tokenización y precios entre varios proveedores y modelos de LLM.

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