Optimización de tokens

Reducí el desperdicio de tokens antes de enviar documentos a ChatGPT

Limpiá el contexto primero. Conservá la información que importa y quitá el formato del documento que no ayuda a responder la pregunta.

Optimizar un documento Probar el documento de ejemplo

Sin registro para las primeras conversiones · Archivos procesados temporalmente · Aplican los límites de tu plan

Soltá tu documento acáPDF · DOCX · PPTX · XLSX y másAbrir el conversor

Por qué existe esta página

Más contexto no es automáticamente mejor contexto. Los documentos largos suelen contener encabezados repetidos, números de página, fragmentos de maquetación y espaciado redundante. Esos elementos pueden consumir contexto sin mejorar la respuesta.

TokenPig convierte los archivos admitidos en Markdown estructurado y estima la diferencia de tokens. El objetivo no es hacer cada documento lo más corto posible, sino mejorar la proporción entre información útil y ruido de formato.

Qué obtenés

Un camino más limpio del archivo al contexto útil

Medir en vez de adivinar

Compará los tokens estimados antes y después de la limpieza sobre el documento real.

Preservar el significado

Usá Markdown estructurado en lugar de aplanar todo en un muro de texto ilegible.

Entra más contexto útil

Liberá lugar para instrucciones, ejemplos, fuentes adicionales y la respuesta del modelo.

Armar flujos repetibles

Usá el mismo proceso de limpieza para informes, políticas, carpetas de reunión y material de investigación.

Cómo usarlo

Unos pocos pasos, con una revisión antes de confiar en el resultado

01
Partí de la tarea
Definí qué necesitás del documento para conservar las secciones relevantes y quitar el resto.
02
Convertí el archivo de origen
Subí el PDF, DOCX, PPTX, XLSX u otro formato admitido.
03
Compará estimaciones
Revisá la estimación de tokens antes y después e inspeccioná qué se quitó.
04
Prompteá con contexto limpio
Dale a ChatGPT el Markdown más una pregunta precisa, el resultado deseado y las restricciones.

Buen encaje

Útil cuando necesitás

Reducir contenido de página repetido en informes largos
Preparar varias fuentes sin llenar el contexto de formato
Crear un paquete de fuentes conciso para un GPT personalizado o un proyecto
Controlar el texto exacto usado en un flujo de IA recurrente

Limitaciones

Qué revisar con honestidad

Las estimaciones de tokens varían según el modelo y el tokenizador; usalas como una comparación práctica, no como un pronóstico de factura.
Una limpieza agresiva puede quitar detalle que importa para la interpretación legal, técnica o académica.
Un prompt más chico puede rendir mal igual si las instrucciones son vagas o la fuente está incompleta.
No quites citas, definiciones ni excepciones solo para lograr un mayor porcentaje de reducción.

Probalo vos mismo

Usá una muestra conocida antes que tu propio archivo

Descargá la muestra, pasala por TokenPig e inspeccioná el Markdown vos mismo antes de confiarle documentos importantes.

Probar el documento de ejemplo Abrir el conversor

FAQ

Preguntas específicas de este flujo

¿Por qué los formatos de documento usan tokens extra?

La representación extraída puede incluir texto repetido, marcado, artefactos de maquetación y otro contenido que no es central para la tarea.

¿Markdown siempre usa menos tokens?

Markdown es liviano, pero la reducción depende de la extracción original y de la limpieza. La comparación útil es la estimación que se muestra para tu archivo específico.

¿Debería elegir siempre el máximo ahorro?

No. Usá un modo más agresivo solo cuando el detalle quitado no se necesita. La precisión y la integridad importan más que un porcentaje de reducción llamativo.

¿Menos tokens hará a ChatGPT más preciso?

Un contexto más limpio y relevante puede ayudar, pero el rendimiento también depende del modelo, las instrucciones, la calidad de la fuente y la tarea.

¿Cómo debería promptear después de convertir?

Indicá el objetivo, pedile al modelo que se base en la fuente provista, definí el formato deseado y pedile que marque la información faltante en vez de inventarla.

Documentos más limpios. Mejor contexto.

Optimizar un documento

Empezá con un archivo real, inspeccioná el resultado y conservá la fuente original para verificar.

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