Estimación de uso LLM · procesamiento local

Calculadora de tokens IA

Pega un prompt para estimar tokens de entrada, tokens de salida esperados y coste por llamada API para modelos OpenAI, Anthropic Claude y Google Gemini. La estimación se ejecuta en tu navegador.

Estimar tamaño del promptEstima tokens, palabras y caracteres antes de enviar un prompt a una API.
Comparar costesCompara el coste por llamada entre modelos OpenAI, Claude y Gemini.
Planificar escalaComprueba cuánto podrían costar 1.000 llamadas similares antes de crear un flujo batch.

Prompt y modelo

Pega o escribe cualquier texto0 characters
Introduce un entero no negativo. La salida solo se cuenta cuando el prompt contiene texto.
Tokens de entrada
0
Palabras
0
Tokens totales
0
Nota de estimación: No es un tokenizer oficial. Sirve para planificar tamaño de prompt y comparar costes, pero la factura del proveedor puede diferir.
Coste API estimado
$0.0000
Total por solicitud
GPT-6 Astra
DesgloseImporte
Coste entrada$0.0000
Coste salida$0.0000
Precio por 1M tokensIn $0.00 / Out $0.00
ProveedorOpenAI
Coste estimado para 1.000 llamadas idénticas$0.00
Los precios son una instantánea guardada, no cotizaciones en directo ni tarifas confirmadas como actuales. Comprueba el modelo y el precio en las páginas oficiales de abajo. Se excluyen tramos de contexto, Fast, Batch/Flex, impuestos, caché y herramientas. Los costes y los tokens totales son cero si el prompt está vacío o solo contiene espacios.
Los precios pueden cambiar y variar por región, batch, caché, herramientas, longitud de contexto y configuración de cuenta. Revisa tarifas antes de presupuestar producción.

Cómo funciona esta calculadora de tokens IA

Las API de modelos de lenguaje suelen cobrar por tokens en lugar de palabras. Esta página estima tokens desde tu prompt, suma la salida esperada y aplica los precios de entrada y salida por millón de tokens del modelo elegido.

El recuento de tokens es aproximado. Texto en inglés, código, puntuación, espacios y caracteres CJK pueden dividirse de forma distinta según el tokenizer del proveedor.

Usa la estimación para comparar tamaños de prompt, modelos y longitud de salida esperada antes de enviar tráfico de producción. Para presupuestos finales, revisa precios actuales, tokenizer, caché y configuración de cuenta.

El método de estimación

Todos los modelos usan la misma regla: cada secuencia de letras latinas, marcas combinantes o dígitos aporta el mayor valor entre 1,33 y el número de caracteres Unicode dividido por 4. Cada carácter chino, japonés o coreano aporta 1,5; cada signo de puntuación, 1; otros caracteres Unicode, 2. Cada espacio aporta 1/8. La suma se redondea hacia arriba; un prompt vacío o solo con espacios devuelve cero.

Es una aproximación de texto sin garantía de precisión. Repeticiones, código, emoji e idiomas pueden diferir mucho del tokenizer del modelo. No incluye la estructura de mensajes, mensajes de sistema no pegados, herramientas, imágenes ni audio. No confirma que la solicitud quepa en el contexto. Cambiar el modelo solo cambia los precios guardados, no la estimación de tokens.

Comprueba el cálculo

  • Con salida esperada 0, Hello world produce 3 tokens de entrada estimados: 1,33 + 1/8 + 1,33, redondeados hacia arriba. 你好世界 produce 6: cuatro caracteres CJK × 1,5.
  • Una secuencia de 10.000 letras a produce 2.500 tokens de entrada estimados (10.000 ÷ 4). Son ejemplos reproducibles de la regla de esta página, no recuentos oficiales.

Para un prompt no vacío: coste = (tokens de entrada estimados × precio de entrada mostrado + tokens de salida esperados × precio de salida mostrado) ÷ 1.000.000. El importe para 1.000 llamadas multiplica el resultado por 1.000, sin descuento por lotes.

Precios oficiales y recuento de tokens

Comprueba la disponibilidad del modelo y los precios actuales con el proveedor. Para contar según el modelo, usa sus herramientas con la solicitud completa y revisa el uso real en la respuesta API.

Procesamiento local

La estimación del prompt se ejecuta en tu navegador. Esta página no necesita API keys ni llama al modelo seleccionado.

Buenos casos de uso

  • Comparar el tamaño de borradores; comprobar el límite de contexto con el contador del proveedor.
  • Comparar modelos de alta calidad y bajo coste antes de crear un workflow API.
  • Estimar el coste de un batch con cientos o miles de llamadas similares.
  • Ajustar la salida esperada para entender por qué el texto generado puede dominar el coste.

¿Qué tan precisa es esta calculadora tokens IA?

Es una estimación de planificación, no un tokenizer oficial. Los conteos exactos dependen del tokenizer, formato de mensajes, system prompts y reglas de facturación.

¿Por qué los tokens de salida suelen ser más caros?

Generar texto suele costar más que leer entrada. Por eso las respuestas largas pueden costar más que el prompt que las generó.

¿Incluye tokens cacheados o descuentos batch?

No. El cálculo principal usa precios estándar de tokens de entrada y salida. Caché, batch, región y herramientas pueden cambiar el coste final.