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Costes de la IA empresarial: Los modelos de Claude tienen un precio de implantación entre un 20 y un 30% superior al de GPT
Es bien sabido que las distintas familias de modelos pueden emplear diferentes tokenizadores. Sin embargo, se ha investigado poco cómo varía el proceso de tokenización entre estos sistemas. ¿Producen todos los tokenizadores el mismo número de tokens para un texto de entrada idéntico? Si no es así, ¿hasta qué punto son sustanciales estas diferencias? ¿Qué implicaciones prácticas tienen?
Este artículo investiga estas cuestiones examinando las consecuencias en el mundo real de la variabilidad de la tokenización. Presentamos un análisis comparativo de dos de las principales familias de modelos: ChatGPT de OpenAI frente a Claude de Anthropic. Aunque sus tarifas anunciadas de "coste por token" parecen muy competitivas, nuestras pruebas revelan que los modelos de Anthropic pueden ser en realidad un 20-30% más caros que los modelos GPT en la práctica.
Precios de API - Claude 3.5 Sonnet frente a GPT-4o
A partir de junio de 2024, las estructuras de precios de estos dos modelos de frontera avanzada están muy igualadas. Tanto Claude 3.5 Sonnet de Anthropic como GPT-4o de OpenAI mantienen costes idénticos para los tokens de salida, mientras que Claude 3.5 Sonnet ofrece un descuento del 40% en los tokens de entrada.
Fuente: Vantage
La ineficiencia oculta de la tokenización
A pesar de que las tasas de tokens de entrada de Anthropic son más bajas, nuestros experimentos con conjuntos de prompt fijos demuestran que GPT-4o ofrece sistemáticamente costes globales más económicos que Claude Sonnet-3.5.
¿Qué explica esta discrepancia?
El tokenizador de Anthropic suele segmentar un texto de entrada idéntico en más tokens que el método de OpenAI. Esto significa que, para las mismas instrucciones, los modelos de Anthropic generan un número de tokens significativamente mayor que sus equivalentes de OpenAI. En consecuencia, aunque el coste de entrada por token de Claude 3.5 Sonnet parece menor, el mayor volumen de tokenización a menudo anula este ahorro, lo que se traduce en mayores gastos totales para las implementaciones prácticas.
Este coste oculto se debe a la metodología de codificación de tokens de Anthropic, que a menudo requiere más tokens para representar un contenido equivalente. La inflación en el recuento de tokens afecta sustancialmente tanto a los costes operativos como a la eficiencia de la ventana de contexto.
Variaciones en la tokenización de dominios específicos
El tokenizador de Anthropic procesa diferentes dominios de contenido con distinta eficiencia, produciendo aumentos inconsistentes en el recuento de tokens en relación con los modelos de OpenAI. La comunidad investigadora en IA ha documentado disparidades similares en la tokenización. Hemos validado nuestros resultados en tres dominios destacados: Artículos en inglés, código Python y contenido matemático.
Dominio Modelo de entrada Tokens GPT Tokens Claude Sobrecarga de tokens Artículos en inglés 
Implicaciones prácticas adicionales de las diferencias de tokenizaciónMás allá de los costes directos, la ineficacia del tokenizador afecta indirectamente a la utilización de la ventana de contexto. Aunque los modelos de Anthropic anuncian una ventana de contexto de 200.000 tokens frente a los 128.000 de OpenAI, la verbosidad de la tokenización puede reducir el espacio útil efectivo en los modelos de Anthropic. Esto crea una discrepancia potencial entre los tamaños de ventana de contexto anunciados y su capacidad práctica y efectiva.
Detalles de la implementación de la tokenización
Los modelos GPT utilizan la codificación por pares de bytes (BPE), que combina los pares de caracteres más frecuentes para formar tokens. Los últimos modelos de GPT emplean específicamente el tokenizador de código abierto o200k_base. Los tokens reales utilizados por GPT-4o dentro del tokenizador tiktoken son de acceso público.
JSON {#razonamiento "o1-xxx": "o200k_base","o3-xxx": "o200k_base",# chat"chatgpt-4o-": "o200k_base","gpt-4o-xxx": "o200k_base",# p.ej., gpt-4o-2024-05-13 "gpt-4-xxx": "cl100k_base",# p. ej., gpt-4-0314, etc., más gpt-4-32k "gpt-3.5-turbo-xxx": "cl100k_base",# p.ej., gpt-3.5-turbo-0301, -0401, etc.}
Por desgracia, el método de tokenización de Anthropic sigue siendo menos transparente, ya que su tokenizador no está tan disponible como el de GPT. Anthropic introdujo una API de recuento de tokens en diciembre de 2024, pero esta función se interrumpió en versiones posteriores de 2025.
Según Latenode, "Anthropic emplea un tokenizador único con sólo 65.000 variaciones de token, comparado con las 100.261 variaciones de OpenAI para GPT-4". Un cuaderno Colab de acceso público contiene código Python para analizar las diferencias de tokenización entre los modelos GPT y Claude. Otra herramienta que interactúa con tokenizadores comunes disponibles públicamente corrobora nuestros hallazgos.
Para las empresas de IA, la capacidad de estimar con precisión los recuentos de tokens sin invocar APIs de modelos reales es esencial para la previsión de costes y la elaboración de presupuestos.
Información esencial
- Los precios competitivos de Anthropic contienen gastos ocultos:
Aunque Claude 3.5 Sonnet ofrece unos costes de token de entrada un 40% más bajos que GPT-4o, esta aparente ventaja puede ser engañosa debido a diferencias fundamentales en la tokenización de texto. - La ineficacia oculta de la tokenización:
Los modelos antrópicos producen intrínsecamente más tokens. Para las organizaciones que procesan grandes volúmenes de texto, comprender esta variación es fundamental para evaluar con precisión los costes de implantación. - Rendimiento específico de la tokenización:
A la hora de elegir entre los modelos OpenAI y Anthropic, evalúe cuidadosamente su contenido de entrada típico. Mientras que las tareas de lenguaje natural pueden mostrar diferencias de coste mínimas, los dominios técnicos o estructurados podrían experimentar gastos significativamente mayores con los modelos de Anthropic. - Capacidad efectiva de ventana de contexto:
Debido a la verbosidad de la tokenización de Anthropic, su ventana de contexto anunciada de 200K podría proporcionar menos espacio útil práctico que los 128K de OpenAI, creando potencialmente una brecha entre la capacidad de contexto declarada y la real.
Anthropic no había respondido a la solicitud de comentarios de VentureBeat al cierre de esta edición. Actualizaremos este artículo si responden.
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comentario (1)
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![AnthonyGonzalez]()
Interesting pricing gap! But the tokenizer differences can really impact actual costs per task. I wonder if Claude's higher price is justified by better performance in certain use cases. 🤔
Es bien sabido que las distintas familias de modelos pueden emplear diferentes tokenizadores. Sin embargo, se ha investigado poco cómo varía el proceso de tokenización entre estos sistemas. ¿Producen todos los tokenizadores el mismo número de tokens para un texto de entrada idéntico? Si no es así, ¿hasta qué punto son sustanciales estas diferencias? ¿Qué implicaciones prácticas tienen?
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Este coste oculto se debe a la metodología de codificación de tokens de Anthropic, que a menudo requiere más tokens para representar un contenido equivalente. La inflación en el recuento de tokens afecta sustancialmente tanto a los costes operativos como a la eficiencia de la ventana de contexto.
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