Calcula el número de tokens y el coste de procesamiento para GPT-4, Claude y Gemini.
La integración de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet o Gemini 1.5 Pro a través de sus API comerciales se tarifica en función del volumen de tokens procesados. Dado que los textos se fragmentan en subtalabras y unidades léxicas mediante algoritmos de codificación por pares de bytes (BPE), estimar el número de tokens y calcular los costes asociados antes de ejecutar consultas masivas resulta esencial para el control presupuestario.
Un desarrollador de software diseña un pipeline de procesamiento documental que analiza 15.000 palabras de contratos legales en español (aproximadamente 21.400 tokens de entrada) y genera un informe resumen de 1.200 palabras (aproximadamente 1.650 tokens de salida). Al comparar las tarifas en la calculadora seleccionando OpenAI GPT-4o (2,50 $ por millón de tokens de entrada / 10,00 $ por millón de salida) frente a Anthropic Claude 3.5 Sonnet (3,00 $ / 15,00 $), la herramienta computa de inmediato el coste unitario por consulta: 0,0700 $ en GPT-4o frente a 0,0889 $ en Claude 3.5. Para un volumen proyectado de 10.000 ejecuciones mensuales, la diferencia presupuestaria anual acumulada supone más de 2.268 $ de ahorro eligiendo la arquitectura más eficiente.
El estimador desglosa los cálculos de ventana de contexto en el navegador, permitiendo comparar modelos insignia y variantes ligeras (Mini / Flash) con tarifas oficiales actualizadas.
Coste Total = (Tokens Entrada / 1.000.000) × Tarifa Entrada + (Tokens Salida / 1.000.000) × Tarifa Salida
Calcula el coste financiero agregando el consumo de tokens de contexto del prompt de entrada y los tokens generados en la respuesta según las tarifas por millón de cada proveedor.
max_tokens para prevenir respuestas descontroladas: Limitar la longitud máxima de salida previene que bucles de generación o alucinaciones consuman presupuesto de forma imprevista.