¿Cómo estimar tu consumo de tokens con IA en Athento?

Tabla de contenidos

El consumo de tokens que realices dependerá de múltiples factores:

  • El tipo de tarea de IA que uses (extracción de datos, análisis de imágenes, conversación con documentos o expedientes, etc.).

  • El servicio que elijas (por ejemplo, OpenAI o Gemini).

 

Cómo se cuentan los tokens

En las integraciones de Athento con modelos de lenguaje (LLM) como OpenAI o Gemini, el consumo total de tokens por operación es la suma de:

  • Tokens de entrada (prompt tokens): todo lo que envías al modelo: texto del documento o fragmentos relevantes (en RAG, embeddings, etc.), instrucciones, contexto, e incluso el historial de conversación si aplica.

  • Tokens de salida (completion tokens): todo lo que el modelo devuelve como respuesta: texto generado (resumen, clasificación, datos extraídos, etc.), estructuras como JSON o listas.

💡 Regla general para texto: 1 token ≈ 4 caracteres.
Recuerda que Athento no envía solo el texto del documento: también añade instrucciones y, según la funcionalidad, información adicional como el contexto de conversación.

 

Herramientas útiles

 

Factores que afectan el consumo

  1. Tamaño del documento o imagen procesada → más contenido = más tokens.

  2. Tipo de operación IA → RAG, extracción, clasificación, análisis de imagen, etc.

  3. Profundidad del contexto → conversaciones largas o con histórico incluido aumentan los tokens.

  4. Número de documentos procesados al mismo tiempo.

 

Buenas prácticas para optimizar el consumo

  • Usa tu propia cuenta del servicio IA para hacer pruebas y seguimiento detallado de consumos en los logs.

  • Envía texto extraído en lugar de imágenes/páginas completas siempre que sea posible.

  • Si debes enviar páginas, limita el envío solo a las que contengan información relevante para la operación.

  • Trabaja con TopN pequeños en las bases de conocimiento

 

Ejemplos orientativos

Caso Tipo de envío Tamaño aprox. Contexto añadido Tokens aprox.
Factura  Páginas completas 1 pág. Contexto por campo para 16 campos ≈ 40.000
Cámara de comercio (CO) Texto extraído 18.500 caracteres (8 págs.) ≈ 1.000 tokens de contexto añadido para la extracción de 10 campos ≈ 6.500
Contrato mercantil  Texto extraído 65.000 caracteres (57 págs.) ≈ 1.500 tokens de contexto añadido para la extracción de 10 campos ≈ 20.000
RUC Ecuador  Texto extraído 3.000 caracteres (2 págs.) ≈ 2.000 tokens de contexto añadido para la extracción de 30 campos ≈ 4.000
Imagen 1000×732px, 215KB Imagen — ≈ 300 tokens de contexto añadido ≈ 1.000
Pregunta RAG de un usuario Chat Envío de embeddings para 10 documentos de entre 1 y 2 páginas ≈ 200 tokens de contexto añadido ≈ 10.000