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Token

Em IA, um token é a unidade básica de texto processada por modelos de linguagem — aproximadamente equivalente a 4 caracteres ou ¾ de uma palavra inglesa média. Tokens são usados para medir a capacidade da janela de contexto e determinar os custos de uso da API.

Entendendo Token

Modelos de linguagem não processam texto caractere por caractere ou palavra por palavra. Em vez disso, operam com tokens — unidades sublexicais produzidas por um tokenizador que divide o texto em segmentos com base na frequência de ocorrências no corpus de treinamento. Palavras curtas comuns como "the" ou "is" normalmente correspondem a um único token, enquanto palavras mais longas ou raras podem ser divididas em dois ou mais tokens.

Entender sobre tokens é essencial por dois motivos. Primeiro, cada modelo possui uma janela de contexto medida em tokens — a quantidade máxima de texto que pode ser considerada de uma vez. O GPT-4o possui uma janela de contexto de 128.000 tokens; o Claude 3.5 Sonnet suporta 200.000. Segundo, a maioria das APIs de LLM cobra por token consumido (entrada + saída), por isso a atenção ao uso de tokens impacta diretamente o custo.

Como regra geral: 1.000 tokens ≈ 750 palavras, ou cerca de 1.500 caracteres. Um e-mail comercial típico possui de 200 a 400 tokens. Um artigo científico longo pode passar de 8.000 tokens. Ao criar aplicações de IA, o design dos prompts frequentemente envolve o gerenciamento cuidadoso do uso de tokens para maximizar a eficiência do contexto e controlar os custos.

Como GAIA usa Token

GAIA gerencia o uso de tokens de forma eficiente em todas as suas chamadas de modelos de linguagem para equilibrar capacidade e custo. Ao processar documentos longos, como conversas por e-mail ou transcrições de reuniões, a GAIA utiliza estratégias de divisão em blocos e sumarização para se manter dentro das janelas de contexto do modelo. Ela seleciona o nível de modelo adequado — desde modelos mais leves para tarefas simples até modelos de ponta para raciocínios complexos — em parte com base no orçamento de tokens necessário para cada operação.

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Perguntas frequentes

Uma conversa comum de 10 mensagens, com trocas rápidas, consome em média de 500 a 2.000 tokens, dependendo do tamanho das mensagens. Uma discussão técnica detalhada, com respostas longas, pode chegar a 5.000–10.000 tokens. A maioria dos modelos avançados atuais tem janelas de contexto grandes o suficiente para armazenar horas de histórico de conversa.

Não diretamente — mas ficar sem espaço na janela de contexto sim. Quando uma conversa ultrapassa o limite de tokens do modelo, as mensagens anteriores são truncadas ou resumidas, fazendo com que o modelo acabe 'esquecendo' o contexto inicial. Uma boa gestão de tokens, como o sistema de sumarização contínua da GAIA, preserva os pontos importantes ao longo de sessões extensas.

Tokens representam o trabalho computacional real realizado pelo modelo. Processar (tokens de entrada) e gerar (tokens de saída) exige cálculos de GPU proporcionais à quantidade de tokens. Cobrar por token fornece uma métrica consistente e independente do idioma para o uso, refletindo o custo real de computação.

Não. Os tokenizadores são treinados principalmente em textos em inglês, então outros idiomas geralmente precisam de mais tokens para representar a mesma informação. Por exemplo, textos em coreano ou árabe podem usar de 2 a 3 vezes mais tokens que o equivalente em inglês, o que impacta tanto o uso da janela de contexto quanto o custo da API.

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