Cómo ahorrar tokens y sacarle más partido a la IA

Es el pedacito de texto que un modelo de IA lee y escribe. A veces es una palabra completa, a veces una sílaba o un signo. El modelo no lee letras ni palabras: lee tokens, y casi todas las empresas de IA cobran por tokens.

Depende de la palabra y del modelo. Las cortas y comunes ("casa", "de", "para") suelen ser un token; las largas ("automatización") se parten en tres o cuatro. Como regla gruesa, mil tokens en español equivalen a unas 700 palabras. El español gasta más tokens que el inglés para decir lo mismo.

MCP significa Model Context Protocol (protocolo de contexto para modelos). Es un enchufe estándar que permite conectar una IA con otras herramientas: tu correo, tu calendario, una base de datos, un buscador. En vez de que cada IA invente su propio enchufe para cada herramienta, todas usan el mismo.

Sí. Para saber qué puede hacer cada herramienta conectada, la IA recibe una descripción de ella en cada conversación, y esas descripciones son tokens. Cuantos más MCP tengas activos, más espacio ocupan antes de que escribas una sola palabra. Por eso conviene desactivar los que no estás usando.

Es el tamaño de la "pizarra" del modelo: todo lo que cabe en su vista a la vez (tus mensajes, sus respuestas, los documentos que pegaste, las instrucciones permanentes). Si la conversación crece más que la pizarra, lo más antiguo se resume o se pierde.

Porque la IA no recuerda: en cada mensaje se vuelve a enviar el historial completo. Una pregunta de siete palabras dentro de un chat con 30.000 tokens de historial obliga a procesar otra vez buena parte de esos 30.000.

No. El ahorro es incierto y puedes volver ambiguo el mensaje, lo que produce respuestas peores y más correcciones. Es mejor escribir con claridad y pedir un formato de respuesta concreto.

Es un archivo de texto simple (termina en .md) con marcas muy básicas para títulos y listas. Los agentes de IA lo usan para guardar tus instrucciones permanentes, por ejemplo un archivo llamado CLAUDE.md. Escribes una vez cómo quieres que trabaje y no tienes que repetirlo en cada chat.

En español, ingeniería de prompts: el oficio de escribir buenas instrucciones para una IA. Hoy se habla también de ingeniería de contexto, que es decidir qué información, qué herramientas y qué archivos recibe el modelo. Es la base de todo lo demás: una buena instrucción ahorra más tokens que cualquier herramienta.

Solo parcialmente. Caveman hace que la IA responda con frases cortas y reduce los tokens de salida (lo que el modelo escribe). No reduce lo que tú envías ni el historial. Sirve sobre todo en sesiones largas de programación; no es buena idea usarlo en conversaciones generales.