En el desarrollo de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje como GPT, uno de los retos más importantes es optimizar el uso de tokens. Reducir la cantidad de tokens utilizados por una inteligencia artificial puede ayudarte a ahorrar costos, mejorar el rendimiento y evitar respuestas truncadas. Pero, ¿es posible lograrlo sin sacrificar la calidad de las respuestas? En este artículo te mostramos las mejores prácticas para reducir el uso de tokens sin perder calidad en tus respuestas.
¿Qué es un reducir el uso de tokens y por qué importa?
Un token es la unidad mínima que un modelo de lenguaje utiliza para procesar texto. Puede representar una palabra completa, una sílaba, o incluso un signo de puntuación. Por ejemplo:
-
La palabra “inteligencia” puede ser un solo token.
-
La palabra “reconocimiento” puede dividirse en dos o más tokens.
Los modelos como GPT-4 Turbo o GPT-3.5 tienen un límite de tokens por conversación o respuesta. Superar ese límite puede generar errores o respuestas incompletas. Además, el uso de tokens influye directamente en los costos si usas la API de OpenAI.
Estrategias para reducir el uso de tokens sin perder calidad
Usa prompts más directos y específicos
Evita explicaciones innecesarias en tus preguntas. Sé claro y directo:
-
“Por favor, podrías decirme si es posible que me expliques de manera detallada los pasos para…”
-
“Explica los pasos para…”
Una pregunta más concisa requiere menos tokens y ofrece mejores resultados.
Elimina redundancias
Los modelos tienden a repetir ideas si los prompts incluyen frases repetidas. Evita esto:
-
“Hazme una lista con los elementos de la lista que debería tener una lista básica.”
-
“Haz una lista de elementos básicos.”
Controla el formato de la salida
Solicita formatos compactos cuando no necesites respuestas extensas:
-
“Resume en 3 frases.”
-
“Haz una tabla de 2 columnas.”
-
“Responde con viñetas breves.”
Esto obliga al modelo a dar información clara sin usar más tokens de los necesarios.
Usa contexto con moderación
Incluir mucho texto de contexto en el prompt puede consumir cientos o miles de tokens. Algunas recomendaciones:
-
Usa referencias simples en lugar de repetir párrafos completos.
-
Evita copiar y pegar conversaciones enteras si el modelo ya tiene el historial.
Configura límites en la respuesta
Puedes establecer una longitud máxima:
-
“Responde en menos de 100 palabras.”
-
“Máximo 5 líneas.”
Esto le indica al modelo que debe ser breve pero sustancial.
Usa abreviaciones inteligentes (cuando sea apropiado)
Si estás trabajando con tareas repetitivas o formatos estructurados (como código, datos o tablas), puedes definir abreviaciones:
-
“En lugar de repetir: ‘Producto con descuento del 20%’, usar: ‘P20%’”.
-
Luego, define una leyenda si es necesario.
Evita cadenas de instrucciones dentro del mismo prompt
Separar tareas complejas en múltiples pasos puede ayudar a reducir tokens por tarea y mejorar la calidad general.
Beneficios de reducir el uso de tokens
-
Reducción de costos por uso de API.
-
Respuestas más rápidas.
-
Mayor control sobre la longitud de las respuestas.
-
Mejor escalabilidad en proyectos grandes.
Herramientas que pueden ayudarte
-
Token counters como OpenAI Tokenizer te permiten ver cuántos tokens usas antes de enviar tu prompt.
-
Lenguajes de marcado ligeros (como Markdown) ayudan a estructurar información sin gastar tokens extra.
Evaluación general reducir el uso de tokens
Reducir el uso de tokens no significa perder calidad. Con técnicas adecuadas, puedes mantener respuestas claras, útiles y relevantes, optimizando al mismo tiempo los recursos. Si trabajas con modelos como GPT-4 Turbo, aplicar estas estrategias puede marcar una gran diferencia tanto en eficiencia como en coste.
