Servicio, créditos y precios

Servicios de modelos

Los servicios de modelos de GPTBots los proporciona directamente GPTBots. Los desarrolladores pueden utilizar servicios de plataformas como OpenAI y Claude a través de GPTBots sin necesidad de registrar sus propias claves en dichas plataformas. Al invocar servicios de modelos, los créditos se descuentan según los precios indicados a continuación.

Precios de créditos de servicio

Todos los servicios dentro de GPTBots se tarifican y su uso se registra mediante «créditos». Las diferentes versiones de LLM consumen diferentes cantidades de créditos. Para conocer los cálculos detallados de consumo, se pueden consultar las secciones siguientes.

Nota: Los créditos no se pueden reembolsar ni canjear.

Tipos de consumo de créditos

La plataforma GPTBots diferencia los precios en función de los tipos de servicio (consulte este apartado para más información), y descuenta créditos de acuerdo con diferentes tarifas de servicio. Existen 10 tipos de facturación específicos. Al utilizar agentes de IA y flujos de trabajo (workflows), diferentes tipos de servicios consumirán los créditos correspondientes. Los desarrolladores pueden consultar las estadísticas de consumo de créditos en Organization - Usage.

Precios del servicio LLM

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 1K Tokens».

Precios del servicio de embeddings

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 1K Tokens».

Precios del servicio de rerank

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 1K Tokens».

Precios del servicio ASR

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 60 s».

Precios del servicio TTS

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 1000 caracteres».

Precios del servicio de moderación de contenido

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / solicitud».

Almacenamiento de vectores

Nota: Los siguientes precios se expresan en «créditos / 1K Tokens / día».

Preguntas frecuentes

¿Cómo convertir entre créditos de GPTBots y tokens?

Tomando como ejemplo el servicio LLM de OpenAI GPT-4.1-1M, introducir 1000 tokens consume 0.22 créditos.
$10 = 1000 credits = 4,545,454 Tokens (1000 credits / 0.22 credits * 1000 tokens)

Nota:
Estas cifras son estimaciones aproximadas y los valores reales pueden variar en función del contenido del texto y del método de tokenización.
El recuento de palabras es más fácil de estimar en inglés y otros idiomas basados en el alfabeto latino, mientras que el recuento de caracteres es más relevante para chino, japonés, coreano, tailandés, etc.

¿Cómo se calculan los tokens?

Tomando como ejemplo las reglas de cálculo de tokens del servicio LLM de OpenAI:

1. Inglés: 1 palabra en inglés ≈ 1.3 tokens, 1 token ≈ 4 caracteres en inglés (incluidos espacios y signos de puntuación)
2. Chino: 1 carácter chino ≈ 1 token (en ocasiones 1.5 tokens, en promedio)
3. Japonés: 1 token ≈ 1 kana/kanji japonés
4. Coreano: 1 token ≈ 1 letra coreana (los bloques silábicos pueden ser más largos)
5. Francés: 1 palabra en francés ≈ 1.2 tokens
6. Alemán: 1 palabra en alemán ≈ 1.2 tokens
7. Tailandés: 1 token ≈ 1 letra tailandesa (el tailandés no tiene espacios; el recuento de tokens puede ser mayor tras la tokenización)
8. Ruso: 1 palabra en ruso ≈ 1.2 tokens
9. Árabe: 1 palabra en árabe ≈ 1.2 tokens

   Para necesidades específicas de recuento de tokens, se puede utilizar la herramienta tiktoken de OpenAI para realizar pruebas.

¿Cómo se calculan los tokens para entradas de imágenes?

Tomando como ejemplo las reglas de cálculo de tokens del servicio LLM de OpenAI, los tokens para imágenes se calculan de la siguiente manera:

1. Obtener el alto y el ancho de la imagen en «px», por ejemplo, «1024px * 1024px».
2. Calcular el valor de tiles de la imagen dividiendo tanto el width como el height entre 512, redondeando al alza, y multiplicando los resultados.
3. Calcular los tokens de la imagen con la fórmula «85+170*tiles».

• Fórmula completa de cálculo:

  $$Tiles = ⌈(width÷512)⌉×⌈(height÷512)⌉$$
  $$Tokens = 85+170×Tiles$$

• Ejemplo de código en Python:

                      
                      import math

def calculate_tokens(width, height):
    tiles = math.ceil(width/512) * math.ceil(height/512)
    tokens = 85 + 170 * tiles
    return tokens

# Test
print(calculate_tokens(2000, 500))

                    

Por ejemplo, si las dimensiones de la imagen de entrada son 2000px * 500px, su valor de tiles sería 4*1=4, por lo que los tokens de entrada para esta imagen serían 85+170*4=765.