¿Cómo se contabiliza el uso de tokens?
Los tokens miden la cantidad de datos procesados por los modelos de IA. Considéralos como “unidades de trabajo de IA”: cuanto más compleja o extensa sea la solicitud, más tokens requerirá.
SiteGround AI Studio también utiliza tokens como una moneda interna de IA. Cada mensaje que envías a la IA se convierte en “tokens de entrada” y cada respuesta que te da se cuenta en “tokens de salida”, ambos descontándose de tu asignación mensual.
Cómo funciona el uso de tokens
Cada solicitud de IA involucra tokens de entrada (tus instrucciones o datos subidos) y tokens de salida (la respuesta generada por la IA). Los tokens totales gastados son la suma de ambos.
Por ejemplo, si escribes un prompt detallado de 100 palabras y la IA te devuelve una respuesta de 500 palabras, el sistema contabiliza ambos para tu uso.
Cada tipo de solicitud — texto, imagen o basada en agentes — tiene un coste de procesamiento diferente.
1. Generación de texto
Cuando chateas con la IA o usas un agente para tareas basadas en texto (como escribir, editar o resumir), el uso de tokens depende de:
- La longitud de tu prompt
- La longitud y complejidad de la respuesta de la IA
- El tipo de modelo utilizado
Los siguientes ejemplos te ayudarán a comprender cómo los diferentes modelos de IA utilizan los tokens.
El uso y coste real pueden variar dependiendo de tu solicitud, las actualizaciones del modelo y los cálculos internos de SiteGround.
| Modelos de propósito general | Respuesta corta (≈ 100 palabras) | Introducción de blog / Email (≈ 300 palabras) | Artículo largo / Respuesta profunda (≈ 800–1000 palabras) |
| Gemini 2.5 Flash | ~6 tokens | ~20 tokens | ~60 tokens |
| Gemini 3 Flash | ~8 tokens | ~24 tokens | ~70 tokens |
| GPT-5.2 | ~36 tokens | ~110 tokens | ~320 tokens |
| Claude Sonnet 4.6 | ~40 tokens | ~120 tokens | ~350 tokens |
| Modelos de razonamiento / alta capacidad | Respuesta corta (≈ 100 palabras) | Introducción de blog / Email (≈ 300 palabras) | Artículo largo / Respuesta profunda (≈ 800–1000 palabras) |
| Claude Opus 4.6 | ~65 tokens | ~200 tokens | ~600 tokens |
| Gemini 3 Pro | ~30 tokens | ~90 tokens | ~280 tokens |
| GPT-5.2 | ~36 tokens | ~110 tokens | ~320 tokens |
2. Generación y edición de imágenes
Las acciones relacionadas con imágenes — como generar visuales, mejorar imágenes o crear variaciones — consumen tokens basados en el tamaño de la imagen y la complejidad.
| Modelo | Paisaje | Retrato | Notas |
| Nano Banana | ~800 tokens | ~800 tokens | Generación o edición de imágenes estándar. Costo y calidad equilibrados. |
| Nano Banana 2 | ~1344 tokens | ~1344 tokens | Versión mejorada de Nano Banana con resultados de mayor calidad a un costo moderado de tokens. |
| Nano Banana Pro | ~2,200–2,700 tokens | ~2500-3000 tokens | Mayor detalle y generación/edición más avanzada. |
| GPT Image1 | ~800–3,000+ tokens | ~1000-3000 tokens | Depende mucho de la complejidad. Prompts avanzados (por ejemplo, logotipos detallados) pueden superar los 3,000 tokens y alcanzar un uso significativamente mayor. |
Si generas o editas múltiples imágenes en una sesión, cada una cuenta por separado hacia tu asignación de tokens.
3. Investigación web y análisis de archivos
Cuando solicitas investigación web o subes archivos para análisis, la IA procesa datos adicionales para generar resultados con contexto.
Estas acciones típicamente usan más tokens que la generación de texto estándar. Esto también depende mucho del tamaño de la entrada y la cantidad de información recuperada.
Aquí hay algunos ejemplos con costos aproximados:
| Tipo de acción | Tarea de ejemplo | Tokens aproximados usados | Notas |
| Investigación web – Búsqueda simple | Resumir una sola página web o fuente | ~150–220 | Navegación ligera y resumen |
| Investigación web – Múltiples fuentes | Recopilar datos o ideas de varios sitios | ~1,200–1,600 | Aumenta con el número de páginas leídas |
| Análisis de archivos – Documento de texto corto | Revisar o resumir un PDF o DOCX de hasta 5 páginas | ~600–1,000 | Lectura y resumen básicos |
| Análisis de archivos – Archivo largo o complejo | Analizar un informe de 20 páginas o conjunto de datos | ~2,000–3,000 | Incluye extracción semántica más profunda |
| Procesamiento de tabla de datos o CSV | Extraer ideas, resúmenes o tendencias de datos tabulares | ~1,500–2,500 | Depende del número de filas y la complejidad |
| Comparación de múltiples archivos | Comparar varios archivos o cruzar datos | ~3,000–4,500 | Operación compuesta a través de entradas |
4. Uso de agentes
Cada Agente de IA realiza tareas específicas y de varios pasos, como gestionar contenido de redes sociales, publicar entradas en WordPress o generar campañas de email.
Debido a que los agentes a menudo combinan varias acciones y pueden involucrar acceso a API externas, su uso de tokens incluye el costo de todos los pasos subyacentes.
| Agente | Acción de ejemplo | Tokens aproximados usados | Notas |
| Agentes de redes sociales | Generar y publicar un post (texto + imagen) | ~1,500–2,000 | Incluye pie de foto + imagen + metadatos |
| Agente de email marketing | Redactar una campaña y línea de asunto | ~1,000–1,800 | Depende de la longitud y el tono del email |
| Agente de WordPress | Crear una entrada de blog con formato adecuado, categorización, etiquetas y una imagen destacada generada por el LLM | ~2,000–3,000 | Incluye contenido + formato + generación de imagen |
Cómo rastrear tu uso de tokens
Puedes monitorear tus tokens restantes directamente en el panel de control de AI Studio.
Cuando alcances la asignación mensual de tu plan, las acciones de IA adicionales se pausarán hasta el próximo ciclo o hasta que actualices tu plan.
Consejos para usar tokens eficientemente
- Sé específico en tus solicitudes. Prompts claros reducen los mensajes de ida y vuelta.
- Inicia chats nuevos para temas nuevos. Las conversaciones largas y de múltiples temas usan más tokens que las enfocadas.
- Reutiliza prompts de tu biblioteca. Instrucciones consistentes minimizan refinamientos innecesarios.
- Sube archivos cuando sea necesario. Darle a la IA contexto directo evita múltiples explicaciones largas por escrito.
- Evita imágenes de gran tamaño. Las resoluciones más altas consumen más tokens.
