En el mundo de la inteligencia artificial, hay un concepto técnico que está empezando a volverse común fuera de los laboratorios: el token. No se trata de una moneda digital ni de un código de seguridad, sino de la unidad mínima con la que se mide el esfuerzo, uso y crecimiento de los sistemas de IA. Entender qué es un token y por qué importa es clave para comprender cómo funciona realmente esta tecnología y cómo se compara el desempeño de las empresas que la impulsan.
Para quien no esté familiarizado con el término, en el contexto de los modelos de lenguaje —como los que usan OpenAI, Google o Anthropic—, un token es una pequeña unidad de texto. A diferencia de una palabra, que puede ser corta o larga, un token podría ser:
Una palabra entera («hola»)
Una parte de una palabra («auto», «móvil»)
Un signo de puntuación («.», «,»)
Incluso un espacio
Los modelos de IA no trabajan con frases o palabras tal como lo haría un humano, sino que procesan, generan y calculan en tokens. Cada vez que haces una pregunta, generas tokens. Cada vez que el modelo responde, produce tokens. Todo el trabajo de la IA se mide en tokens.
Los tokens podríamos decir que son medida de esfuerzo y escala. A medida que los modelos se hacen más complejos y las tareas que realizan se vuelven más avanzadas, también aumenta el número de tokens necesarios para procesar una entrada y generar una salida adecuada. Por eso, la cantidad de tokens utilizados es una buena forma de medir cuánto «trabajo» ha hecho un sistema de IA.
Y este dato no es solo útil para ingenieros o científicos. Cada vez más, los analistas financieros lo consideran una métrica clave para valorar empresas del sector.
Por ejemplo, según cifras recientes, Microsoft procesó más de 100 billones de tokens en el primer trimestre del año, lo que supone cinco veces más que en el mismo periodo del año anterior. Esta cifra fue revelada por ejecutivos de la empresa y pone de relieve no solo el crecimiento del uso de sus sistemas de IA, sino también su creciente inversión en infraestructura y desarrollo.
Por su parte, en la última conferencia anual de Google, su CEO Sundar Pichai reveló que el número de tokens procesados mensualmente por los productos de Google se ha multiplicado por 50 en un solo año. Una cifra que no solo impresiona, sino que muestra la profundidad con la que la IA se está integrando en productos cotidianos como el buscador, Gmail, Google Docs o el propio Android.
Para los usuarios, los tokens están «escondidos»: no vemos cuántos se usan cuando hacemos una consulta a un modelo como ChatGPT u otro. Solo vemos la respuesta. Pero para las empresas tecnológicas y sus inversores, los tokens son como los kilovatios para una eléctrica o los minutos de vuelo para una aerolínea: una métrica directa del uso, de la capacidad y del negocio.
Además, los modelos de IA se comercializan en función de tokens. Las plataformas cobran a los desarrolladores, empresas y usuarios empresariales según la cantidad de tokens que consumen. A más complejidad, más tokens. A más tokens, más coste. Por eso, optimizar el uso de tokens se ha convertido en una parte esencial del diseño de productos basados en IA.
Pero el efecto de esta “tokenización” no se queda en el software. Las empresas que construyen el hardware necesario para que estas IA funcionen —como Nvidia, AMD, TSMC, Intel y otras— también están profundamente implicadas. Cuantos más tokens es capaz de procesar un chip en menos tiempo, mayor es su valor para los centros de datos y, por ende, para el mercado.
Esta dinámica ha hecho que compañías como Nvidia, fabricante de las GPU más potentes del mundo, hayan visto incrementos históricos en su valor de mercado, impulsados directamente por la demanda de infraestructura capaz de soportar la explosión de tokens generados cada segundo en todo el mundo.
OpenAI y los límites de los tokens
Para ponerlo en perspectiva, aquí están los límites actuales en los modelos de OpenAI, uno de los líderes del sector:
GPT-3.5: hasta 4.096 tokens por entrada + salida combinadas
GPT-4 (versión estándar): hasta 8.192 tokens
GPT-4 Turbo: hasta 128.000 tokens (equivalente a unas 100.000 palabras)
Estos límites determinan cuánta información se puede procesar y responder en una sola sesión. Y como es lógico, el precio también varía según el modelo y la cantidad de tokens que se usan. Una consulta extensa y detallada en GPT-4 Turbo, por ejemplo, puede costar significativamente más que una respuesta corta en GPT-3.5.
¿ Hacia una métrica universal ?
Dado que los tokens representan tanto el volumen como la intensidad del trabajo de una IA, se están convirtiendo en un estándar de facto para analizar y comparar empresas del sector. Si bien aún no existe una forma universal de verificar estas cifras —cada empresa publica los datos que decide mostrar—, la tendencia es clara: los tokens son la nueva «moneda de esfuerzo» en el ecosistema de la inteligencia artificial.
Y a medida que más sectores integren IA en sus operaciones, será cada vez más común escuchar hablar de tokens no solo en entornos técnicos, sino también en informes económicos, análisis bursátiles y discusiones sobre sostenibilidad digital.
En resumen, los tokens son mucho más que una curiosidad técnica: son la unidad clave para entender el presente y el futuro de la Inteligencia Artificial. Donde antes se contaban líneas de código, ahora se cuentan tokens. Porque en la nueva era de la computación inteligente, todo —absolutamente todo— pasa por ahí.
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