LLM Token Counter: Mira exactamente cómo dividen tu texto los modelos GPT.

Un token es la unidad con la que un modelo de lenguaje lee y factura: una palabra común, un fragmento de una palabra más larga, un signo de puntuación o una serie de espacios. El tokenizador divide el texto según un vocabulario fijo aprendido en el entrenamiento, así que las palabras inglesas frecuentes suelen ser un token y las raras se parten en varios. Como referencia aproximada, la prosa en inglés ronda los cuatro caracteres por token, y por eso el contador muestra los caracteres por token junto al total.

Son las dos codificaciones byte-pair de OpenAI, llamadas así por su vocabulario de unos 200.000 y 100.000 tokens. A fecha de octubre de 2026, o200k_base lo usan GPT-5, GPT-4.1, GPT-4o y los modelos de razonamiento de la serie o, y cl100k_base lo usan GPT-4, GPT-3.5 Turbo y los modelos text-embedding-3. El vocabulario mayor suele necesitar menos tokens para el mismo texto, sobre todo fuera del inglés, así que elija la codificación del modelo al que va a enviar.

Cada familia de modelos trae su propio tokenizador con su propio vocabulario, así que el mismo texto se divide en un número distinto de tokens. Este contador implementa solo las codificaciones de OpenAI, por lo que para cualquier otro modelo es una aproximación: útil para dimensionar un prompt, no para facturar. Para una cifra exacta, use el endpoint de recuento de tokens del proveedor o las cifras de uso que devuelve su API.

Las codificaciones byte-pair trabajan sobre bytes UTF-8, y en el vocabulario domina el texto que era frecuente en los datos de entrenamiento. Un emoji o un carácter CJK ocupa tres o cuatro bytes, y si esa secuencia de bytes no es una entrada propia del vocabulario se divide en varios tokens. Por eso una línea corta de emoji puede costar más que una frase entera en inglés, y por eso o200k_base, con su vocabulario multilingüe mayor, suele contar menos tokens que cl100k_base en texto CJK.

Escriba el precio que cobra su proveedor por millón de tokens y el contador lo multiplica por el número de tokens para mostrar un coste estimado. No hay precios incorporados, porque cambian a menudo y varían según el modelo, el plan y la región. Los tokens de entrada y de salida suelen tener precios distintos, así que introduzca el precio de entrada para valorar un prompt y el de salida para una respuesta de la misma longitud.

Sí. El código está lleno de puntuación, operadores, corchetes y sangrías, y cada uno tiende a convertirse en su propio token o en una serie corta, así que el código suele dar menos caracteres por token que la prosa en inglés. Las series de espacios a menudo se funden en un solo token, lo que ayuda al código sangrado, pero los identificadores poco comunes y las cadenas largas siguen partiéndose en varios trozos. Pegue un archivo real en lugar de estimar a partir de su longitud.

El contador tokeniza exactamente el texto que pega. Una petición de chat completion envuelve cada mensaje en tokens de rol y de separación, lo que añade unos pocos tokens por mensaje más unos pocos para la respuesta, y las herramientas o un prompt de sistema añaden los suyos. Espere que el uso de prompt de la API sea algo mayor que este recuento para un solo mensaje, y mayor aún en una conversación larga.

No. El contador de tokens se ejecuta al 100 % en el cliente: el tokenizador se carga desde este sitio en la página y su texto se tokeniza en la pestaña de su navegador. No se sube nada a ningún servidor y no hay cuenta ni registro, así que puede pegar con seguridad prompts o documentos internos.