"Pego cada prompt largo aquí antes de llamar a la API. Ver el % de contexto y el costo en un solo lugar me evita llamadas fallidas."
Alex Rivera
Ingeniero backend
Cuenta tokens para GPT, Claude y Gemini al instante. Estima el costo de entrada y ve cuánto de la ventana de contexto del modelo usa tu texto.

Pega tu prompt, artículo o código en el cuadro, o sube un archivo .txt / .md.

Selecciona GPT, Claude o Gemini para que el conteo coincida con el estilo de tokenización de ese modelo.

Haz clic en Calcular para ver el conteo de tokens, el uso del contexto y una estimación opcional del costo de entrada.
Un Contador de tokens de IA muestra cómo los modelos dividen tu texto en tokens antes de procesarlo. Pega una prompt, un documento o un fragmento de código para revisar su conteo de tokens, evitar errores inesperados por límite de contexto y estimar posibles costos de API antes de enviar tu solicitud. También te ayuda a eliminar contenido innecesario y crear prompts más claros y eficientes.
Contar tokens ahora

Los cargos inesperados de API suelen venir de enviar prompts largos sin saber cuántos tokens de entrada contienen. Activa “Estimate input cost” para calcular un costo aproximado según el modelo de IA seleccionado y su precio público de tokens de entrada antes de hacer una llamada a la API. Esto facilita comparar modelos, controlar tu presupuesto y reducir el gasto innecesario de tokens.
Pruébalo gratisLos prompts largos, documentos e historiales de conversación pueden exceder la ventana de contexto de un modelo de IA y causar errores, información faltante o respuestas incompletas. Revisa cuántos tokens usa tu texto y cuánto espacio de contexto queda antes de enviarlo. Luego puedes acortar el contenido demasiado grande o dividirlo en secciones más pequeñas antes de que alcance el límite del modelo.
Ver uso del contexto

La misma prompt puede producir conteos de tokens diferentes en GPT, Claude y Gemini porque cada modelo usa un tokenizer distinto. Compara el uso de tokens lado a lado para elegir un modelo adecuado, optimizar prompts largos y planear el uso de API con más confianza. Esto te ayuda a encontrar el modelo que ofrece el equilibrio correcto entre capacidad de contexto, uso de tokens y costo estimado.
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