O que é um token? Entenda significado do termo em modelos de IA

Em inteligência artificial, tokens são as unidades básicas de informação que o sistema usa para compreender e gerar texto. Cada token representa uma pequena parte, que pode ser uma palavra inteira, um caractere ou até um símbolo. Durante o treinamento e o uso (input ou inferência, em português), o modelo processa o texto como uma sequência de tokens, analisando a relação entre eles para prever qual será o próximo token provável. É assim que modelos como o ChatGPT ou o Gemini, do Google, formam frases, respondem perguntas e desenvolvem raciocínios de maneira coerente.

Na prática, o número de tokens processados influencia diretamente o desempenho e o custo de operação de um modelo. Por exemplo, diferentes versões de modelos da OpenAI, como o GPT-4o mini e o GPT-4o variam em desempenho e consumo de tokens. Modelos mais avançados tendem a usar mais tokens, o que amplia a capacidade de análise e resposta, mas também aumenta o custo computacional.

Os tokens são a forma pela qual os modelos de inteligência artificial entendem e manipulam informações textuais. Em vez de processar frases inteiras de uma vez só, os modelos dividem o texto em pequenas unidades para conseguir analisar suas relações e contextos. Essa fragmentação permite que o sistema identifique padrões linguísticos, entenda o significado das palavras em uma sequência e preveja qual token deve seguir, o que influencia diretamente na qualidade da resposta.

Além disso, os tokens também são importantes do ponto de vista operacional e econômico. Eles determinam o quanto de texto um modelo pode processar de uma vez e quanto custa uma interação, já que muitos serviços de IA cobram por número de tokens usados. Por isso, compreender o papel dos tokens ajuda a entender não apenas como a IA “pensa”, mas também como ela é dimensionada, otimizada e precificada.

"Tokenizar" é o processo de transformar dados brutos como textos, imagens ou sons em tokens, ou seja, modificar palavras, símbolos ou caracteres e atribuir a cada um deles um identificador numérico. Assim, o conteúdo humano é convertido em uma sequência de números que pode ser manipulada matematicamente pelo modelo durante o treinamento e a geração de respostas.

A tokenização é uma etapa essencial porque atua como uma ponte entre o texto e o sistema de IA. Sem esse processo, o modelo não conseguiria interpretar o significado das palavras nem estabelecer relações entre elas. Como a tokenização é feita influencia diretamente a eficiência e a precisão do modelo, tornando-a uma das etapas mais críticas na construção de sistemas de linguagem.

Todo modelo de linguagem opera em um limite chamado janela de contexto (ou context window), que representa o número máximo de tokens que ele pode processar de uma só vez, somando tanto a entrada (o que o usuário envia) quanto a saída (o que o modelo gera). Essa janela define a “memória” do modelo, na qual tudo o que cabe nela pode ser considerado no raciocínio e na resposta. Quando a quantidade de tokens ultrapassa esse limite, o modelo simplesmente não consegue processar todo o conteúdo, podendo ignorar partes do texto ou cortar a informação excedente.

Essa limitação é necessária por razões técnicas e de desempenho. Quanto maior for a janela de contexto, maior é o volume de dados que o sistema precisa manter em memória e comparar ao mesmo tempo, o que exige mais recursos computacionais. Modelos mais recentes e potentes, como o Gemini 1.5 Pro, expandiram consideravelmente esse limite, permitindo processar muitos textos como documentos inteiros ou longas conversas em uma única interação. Em resumo, a janela de contexto define o quanto um modelo “consegue lembrar” em uma conversa ou tarefa, sendo um fator-chave para medir sua capacidade de compreensão e consistência.

O número de tokens que um modelo pode processar varia conforme sua versão e capacidade técnica. O ChatGPT-3.5 opera com uma janela de contexto de até 4.096 tokens, o que significa que a soma entre a entrada (perguntas, comandos, textos enviados pelo usuário) e a saída (respostas geradas pelo modelo) não pode ultrapassar esse valor. Já o GPT-4 expandiu significativamente essa capacidade, podendo chegar a 128.000 tokens em planos profissionais e empresariais.

No caso do Gemini, as versões Gemini 1.5 Pro e Gemini 2.5 Pro oferecem uma das maiores janelas de contexto disponíveis atualmente: até 1.048.576 tokens de entrada (ou cerca de um milhão de tokens) e 65.535 tokens de saída. Esse número permite que o modelo processe grandes volumes de informação, como livros inteiros, códigos extensos ou longas conversas, em uma única interação.

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