El español gasta 1,18× más tokens que el inglés en GPT

Jonhisking · 2026-10-01

Traduje el mismo prompt de atención al cliente a 34 idiomas y conté los tokens con o200k_base, el tokenizador actual de OpenAI (GPT-4o y posteriores). En inglés son 34 tokens; en español, 40: 1,18× el inglés, puesto 4 de 34 (1 = el más barato).

La versión en español:

Resume el siguiente correo del cliente en tres puntos y sugiere una respuesta amable. El cliente dice que el pedido llegó con dos días de retraso y que faltaba un artículo en la caja.

Resultados

Por qué

El tokenizador aprende sobre todo de texto en inglés: palabras como " polite" o " customer" son un solo token, mientras que muchas palabras en español se parten en trozos:

• sugiere → su | gi | ere · 3
• retraso → retras | o · 2
• faltaba → falt | aba · 2

Frente al tokenizador antiguo

Con el tokenizador de la era GPT-4 (cl100k), el mismo prompt costaba 1,29×; hoy es 1,18×.

En dinero

Con un modelo a 2 $ por millón de tokens de entrada, enviar este prompt un millón de veces cuesta 68 $ en inglés y 80 $ en español. Si la respuesta también es en español, el mismo multiplicador se aplica a los tokens de salida, que suelen costar 4–5× más.

Cómo ahorrar

• Escribe el prompt de sistema y las instrucciones fijas en inglés; deja en español solo lo que escribe el usuario.
• Pide los pasos intermedios (clasificación, extracción, llamadas a herramientas) en inglés o JSON y solo la respuesta final en español.
• Usa prompt caching para la parte fija del prompt.

Limitaciones

• Es un solo prompt; con otros textos la proporción puede variar ±0,1–0,2.
• Claude y Gemini usan otros tokenizadores: estas cifras valen solo para modelos de OpenAI.
• La traducción parte de una traducción automática revisada.

Resultados completos de los 34 idiomas (en inglés): comparativa de 34 idiomas