Contador de tokens
Pega un texto para ver cuántos tokens usa y cuánto cuesta con cada familia de modelos. Tu texto se queda en tu navegador: no se envía nada a nuestros servidores.
| Familia de modelosi | Tokens | Como entrada | Como salida |
|---|---|---|---|
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El recuento de OpenAI es exacto (tokenizador de GPT-4o). Las demás familias se estiman a partir de nuestras mediciones de sus tokenizadores públicos con los mismos textos en cada idioma. Claude y Grok no publican sus tokenizadores, así que usan el promedio de las familias medidas.
El impuesto del idioma: mismo texto, distinta cantidad de tokens
Tokens necesarios para los mismos cuatro textos en cada idioma, medidos con cada tokenizador público.
| Tokenizadori | English | Français | Español | العربية |
|---|---|---|---|---|
| Mistral (Nemo) | 220 | 280 +27 % | 276 +25 % | 277 +26 % |
| OpenAI (GPT-4o) | 219 | 273 +25 % | 256 +17 % | 295 +35 % |
| Google (Gemma 3) | 218 | 287 +32 % | 256 +17 % | 320 +47 % |
| Meta (Llama 4) | 219 | 279 +27 % | 261 +19 % | 347 +58 % |
| Alibaba (Qwen 3) | 219 | 325 +48 % | 302 +38 % | 360 +64 % |
| DeepSeek (V3.1) | 219 | 327 +49 % | 318 +45 % | 368 +68 % |
| Z.ai (GLM-4.5) | 219 | 304 +39 % | 281 +28 % | 409 +87 % |
Última actualización: 25 sept 2026
¿Por qué otros idiomas usan más tokens que el inglés?
Los tokenizadores se construyen sobre todo a partir de textos en inglés, por eso las palabras inglesas comunes suelen ocupar un solo token, mientras que las palabras en español o en francés, y todavía más las árabes, a menudo se dividen en varios fragmentos. El árabe además une prefijos y sufijos a las palabras, lo que multiplica los fragmentos. Los tokenizadores con un vocabulario más multilingüe reducen parte de la diferencia. Glosario →