Tokenización de Texto y Estimación de Costos en OpenAI con TikToken

En el vasto universo de las tecnologías de inteligencia artificial, el entendimiento y la optimización de costos representan un aspecto fundamental para desarrolladores y entusiastas. Los modelos de OpenAI no son la excepción. Profundizar en su funcionamiento, especialmente en la tokenización de texto, no solo es atractivo, sino esencial para la gestión eficiente de recursos. Vamos a explorar este tema con detenimiento.

¿Qué es la tokenización de texto y por qué es importante?

La tokenización de texto es un proceso clave en el uso de modelos de Inteligencia Artificial como los ofrecidos por OpenAI. Pero, ¿qué significa esto exactamente y cuál es su relevancia?

¿Cómo funciona la tokenización?

Cuando ingresamos una frase o un párrafo a la plataforma de OpenAI para procesarla con sus modelos IA, este texto se descompone en unidades conocidas como "tokens". Estos son segmentos de texto que podrían ser palabras, partes de palabras o incluso caracteres individuales. La IA utiliza un enfoque estadístico para decidir cómo realizar esta segmentación, basándose en la probabilidad de que ciertos caracteres aparezcan agrupados.

¿Por qué es importante para los costos en OpenAI?

Cada "token" contabilizado en este proceso influye en el costo de usar los modelos de inteligencia artificial. En el Playground de tokenización de OpenAI, al observar cómo una frase es tokenizada y cuántos tokens son generados, los usuarios ganan perspectiva sobre el precio que OpenAI cobrará por procesar ese texto, ya sea a través de una entrada de datos o generando un resultado.

Explorando el Pricing de OpenAI: Modelos y Costos

Es fundamental comprender cómo OpenAI estructura sus tarifas para hacer un uso más eficiente y predecir costos al utilizar sus modelos de IA.

¿Qué modelos ofrece OpenAI y cuáles son sus costos?

OpenAI dispone de diversos modelos con distintas capacidades y tarifas. Por ejemplo:

• GPT-4: Tiene costos asociados tanto por la cantidad de tokens en el prompt como por la respuesta generada.
• GPT-3.5 Turbo: Presenta un costo único basado en la cantidad de tokens generados.
• InstructGPT: Incluye modelos como ADA, Babbage, Curie y DaVinci, siendo este último el más potente según documentación.

¿Cómo se calcula el costo por uso y entrenamiento?

Con el modelo de "fine tuning" se puede personalizar el asistente tentando en cuenta dos costos: el entrenamiento y el uso posterior. El entrenamiento implica un costo basado en el número de tokens del set de datos utilizado para personalizar el modelo, mientras que el costo por uso se calcula a partir de la interacción con el modelo ya entrenado.

Reto práctico: Explora la tokenización y sus costos

Ahora que tienes una idea clara de cómo la tokenización incide en el costo de los modelos de OpenAI, te desafío a aplicar este conocimiento:

1. Ingresa al Playground de tokenización de OpenAI.
2. Experimenta tokenizando cinco frases diferentes.
3. Analiza el número de tokens resultante y su influencia en el costo de utilizar modelos como InstructGPT.

Este ejercicio práctico no solo te permitirá entender mejor el funcionamiento de la tokenización, sino que también te proporcionará una visión más clara de cómo gestionar tus recursos al trabajar con inteligencia artificial. Nos vemos en la próxima clase para continuar con esta emocionante jornada de aprendizaje.