Visualizador de Ventana de Contexto y Contador de Tokens
Cuenta tokens en tu texto y visualiza qué porcentaje de la ventana de contexto de cada modelo de IA estás usando
Pega texto arriba para ver cómo encaja en las ventanas de contexto de diferentes modelos de IA.
Compara el uso de tokens entre modelos de OpenAI, Anthropic, Google, Mistral y más. Todo el conteo se realiza en tu navegador.
¿Qué es un Visualizador de Ventana de Contexto?
Un visualizador de ventana de contexto te muestra exactamente cuánto de la ventana de contexto de cada modelo de IA consume tu texto. Las ventanas de contexto — la cantidad máxima de texto que un modelo puede procesar en una sola solicitud — varían drásticamente entre modelos, desde 65K tokens (DeepSeek) hasta más de 1 millón de tokens (Gemini 2.5).
Comprender los límites de contexto es fundamental para construir aplicaciones de IA. Si tu prompt más la respuesta esperada exceden la ventana de contexto, el modelo truncará tu entrada o fallará completamente. Esta herramienta te ayuda a planificar mostrando una comparación visual entre todos los modelos principales.
El contador de tokens integrado estima tokens en tiempo real mientras escribes o pegas. Aunque no es un tokenizador perfecto (lo que requeriría cargar grandes librerías WASM), la proporción de caracteres a tokens ofrece una estimación práctica con una precisión del 10-20% para fines de planificación. Todo el procesamiento ocurre en tu navegador.
Cómo Usar Esta Herramienta
Contar tokens y comparar ventanas de contexto es sencillo:
- Pega tu texto en el área de entrada — puede ser un prompt, un documento o cualquier texto que planees enviar a un modelo de IA.
- Observa los contadores en tiempo real: caracteres, palabras, líneas y conteo estimado de tokens se actualizan mientras escribes.
- Ajusta el slider de proporción de caracteres por token si es necesario. El valor predeterminado de 4,0 funciona bien para inglés. Usa 2,5-3,0 para idiomas CJK (chino, japonés, coreano) o contenido con mucho código.
- Filtra modelos por proveedor (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) o nivel (Premium, Intermedio, Económico) para enfocarte en las opciones relevantes.
- Compara las barras visuales — verde significa espacio de sobra, amarillo indica que estás usando más de la mitad, rojo significa que estás cerca del límite.
- Copia el resumen completo de comparación para compartir con tu equipo o incluir en la documentación.
Entendiendo la Estimación de Tokens
Los tokens son las unidades fundamentales que procesan los modelos de lenguaje. Un token corresponde aproximadamente a 4 caracteres o alrededor de tres cuartos de una palabra en inglés. La palabra 'hamburger' se divide en 'ham', 'bur' y 'ger' — tres tokens. Palabras comunes como 'the' o 'is' son un solo token.
¿Por Qué Aproximado?
Cada proveedor de IA usa un tokenizador diferente. OpenAI usa tiktoken (basado en BPE), Anthropic tiene su propio tokenizador, y Google usa SentencePiece. Un tokenizador real para un solo proveedor pesa más de 800KB como módulo WASM. Dado que esta es una herramienta de comparación entre todos los proveedores, usamos una estimación ligera basada en proporciones que funciona para todos ellos.
Diferencias por Idioma
El inglés promedia alrededor de 4 caracteres por token. Los idiomas CJK (chino, japonés, coreano) están más cerca de 2-3 caracteres por token porque cada carácter contiene más información. El código tiende a usar 3-4 caracteres por token. Usa el slider de proporción para ajustar según tu tipo de contenido.
Comparación de Ventanas de Contexto por Proveedor
Las ventanas de contexto han crecido rápidamente. En 2023, 4K-8K tokens era el estándar. Para 2025, la mayoría de los modelos premium ofrecen 128K-200K tokens, y los modelos Gemini de Google soportan más de 1 millón de tokens. Ventanas de contexto más grandes permiten casos de uso como analizar repositorios de código completos, procesar documentos largos y mantener conversaciones extendidas.
- OpenAI serie GPT-5: 128K tokens en todos los niveles, con modelos o3/o4-mini ofreciendo 200K
- Anthropic Claude 4.x: 200K tokens en todos los niveles, actualmente la ventana estándar más grande
- Google Gemini 2.x: 1M+ tokens, las ventanas de contexto más grandes disponibles con diferencia
- Mistral: 128K-256K tokens según el modelo
- xAI Grok: 131K tokens
- DeepSeek: 65K tokens, más compacto pero con precios económicos
Preguntas Frecuentes
¿Qué tan preciso es el conteo de tokens?
La estimación está típicamente dentro del 10-20% del conteo real para texto en inglés. Usa una proporción de caracteres a tokens (por defecto 4,0 para inglés), que es una aproximación bien establecida. Para conteos exactos, usa el tokenizador oficial del proveedor. Esta herramienta está diseñada para planificación rápida, no para cálculos precisos de facturación.
¿Cuál es la diferencia entre ventana de contexto y salida máxima?
La ventana de contexto es el límite total para entrada + salida combinados. La salida máxima es el número máximo de tokens que el modelo generará en su respuesta. Por ejemplo, Claude Opus 4.6 tiene una ventana de contexto de 200K pero una salida máxima de 32K. Tu prompt puede usar hasta 168K tokens, dejando espacio para la respuesta.
¿Por qué mi texto usa un porcentaje diferente en cada modelo?
Porque cada modelo tiene un tamaño de ventana de contexto total diferente. El mismo texto que usa el 0,2% del contexto de 1M de Gemini podría usar el 1,5% de un modelo con contexto de 65K. Esto es exactamente por lo que la vista de comparación es útil — te muestra qué modelos pueden manejar cómodamente tu contenido.
¿Debería ajustar el slider de proporción?
Para la mayoría del texto en inglés, el valor predeterminado de 4,0 funciona bien. Si tu contenido es principalmente código, prueba con 3,5. Para texto en chino, japonés o coreano, usa 2,5. Para contenido mixto, déjalo en 4,0 — el margen de error es aceptable para fines de planificación.
¿Qué pasa cuando el texto excede la ventana de contexto de un modelo?
La API del modelo devolverá un error o truncará silenciosamente tu entrada, dependiendo del proveedor. OpenAI devuelve un mensaje de error claro. Algunos proveedores auto-truncan desde el inicio de la conversación. Es mejor mantenerse por debajo del 80% de uso para dejar espacio para la respuesta del modelo.
Herramientas Relacionadas
Explora más herramientas para optimizar tu flujo de trabajo con IA:
- Calculadora de Costes de API de IA — Calcula el coste de procesar esos tokens con diferentes proveedores
- Validador de Datasets de Fine-Tuning — Valida datasets de fine-tuning con conteo de tokens por ejemplo
- Playground de Parámetros LLM — Comprende max_tokens y otros parámetros que afectan la longitud de salida
Herramientas Relacionadas
Calculadora de Costes de API de IA
Calcula y compara costes entre proveedores de IA incluyendo OpenAI, Anthropic, Google, Mistral AI, xAI y más
Playground de Parámetros LLM
Experimenta con temperature, top-p, frequency penalty y otros parámetros de LLM con explicaciones visuales
Validador de Datasets de Fine-Tuning
Valida datasets JSONL para fine-tuning de LLMs con detección de errores, conteo de tokens y estimación de costes