Tokens em Modelos de Linguagem

No contexto da IA, especialmente em PLN, um token é uma unidade individual de informação ou dado. Ao processar texto, um token pode ser:

• Uma palavra
• Parte de uma palavra
• Um caractere especial

Os tokens são fundamentais porque definem como os modelos de linguagem processam e geram texto. Eles também impactam diretamente os custos das APIs de IA, já que a maioria dos serviços cobra pela quantidade de tokens processados (entrada + saída).

Por exemplo, a frase Inteligência Artificial é incrível pode ser dividida em aproximadamente 6 a 8 tokens, dependendo do modelo.

Diferentes modelos de IA utilizam sistemas de tokenização distintos, o que gera variações na quantidade de tokens para o mesmo texto. Em idiomas não ingleses, como o português, a tokenização tende a ser menos eficiente, resultando em mais tokens por palavra.

As IAs preveem o próximo token na sequência baseando-se nos tokens anteriores. Esse processo probabilístico é o que permite aos LLMs gerar textos coerentes e contextualmente relevantes, apesar de não “compreenderem” verdadeiramente o significado como humanos fazem.

Termos como “pensar”, “cérebro” e “neurônio” são apenas analogias para facilitar a compreensão: esses modelos não pensam de verdade, são funções matemáticas complexas que aprendem padrões em grandes conjuntos de dados.

É justamente esse limite de tokens que a IA consegue processar de uma vez que dá origem à janela de contexto, tema do próximo tópico, Context Engineering e RAG.