Tokenização em IA

Tokenização é o processo de transformar texto bruto em unidades menores chamadas tokens, que servem como a forma de entrada para modelos de linguagem. Cada token representa um fragmento do texto que pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou incluso caracteres isolados. Essa conversão é essencial para que modelos como GPT, Claude, Gemini ou Llama entendam e manipulem linguagem de maneira estruturada.

O tipo de tokenização utilizado interfere diretamente na forma como o modelo interpreta semântica, lida com palavras raras, administra frases longas e gera respostas mais naturais. Por isso, cada família de modelos vem acompanhada de seu próprio tokenizador, que deve ser usado obrigatoriamente para treinamento, fine-tuning e inferência.

Como a tokenização afeta a performance do modelo

O processo de tokenização determina quantos fragmentos um texto será dividido e como cada parte será representada internamente. Escolhas ruins podem distorcer significado, aumentar custo e prejudicar precisão.

Problemas de tokenização mal ajustada

Quando o tokenizador quebra palavras de forma inadequada, o modelo perde parte do contexto semântico.
Exemplo clássico:
"don't" pode virar ["don", "'", "t"], o que não representa bem a contração.
Isso causa confusão para modelos menores ou treinados em domínios específicos.

Abordagens modernas de tokenização

Métodos como BPE (Byte Pair Encoding) e WordPiece foram criados para resolver os desafios de granularidade. Eles equilibram vocabulário enxuto com representações mais fiéis, evitando explosão de memória e permitindo lidar com palavras novas sem depender de tokens desconhecidos.

Consequências práticas

A tokenização impacta diretamente três elementos chave:
• Tamanho e complexidade do vocabulário
• Capacidade de lidar com idiomas ricos em flexões como português
• Qualidade da compreensão e fluidez da geração de texto

Modelos sofisticados dependem de tokenização consistente para manter capacidade de raciocínio e compreensão contextual.

Contagem de tokens e impacto em custo e limites

Tokens não são equivalentes a palavras. Cada idioma, palavra e estrutura produz contagens diferentes. Essa distinção importa porque APIs de IA cobram por token processado e impõem limites de contexto.

Estimativas práticas de tokens

Algumas referências úteis para planejamento de uso:
• Inglês: aproximadamente 1.3 tokens por palavra
• Português: entre 1.5 e 2 tokens por palavra
• Strings técnicas ou com símbolos: mais tokens que o normal

Expressões simples como "inteligência artificial" podem ser divididas em 3 a 5 tokens dependendo do tokenizador.

Por que isso importa

A contagem de tokens define três coisas fundamentais:
• Custo de uso da API
• Velocidade de processamento
• Quantidade máxima de texto que cabe no contexto do modelo

Projetos que envolvem documentos longos, chatbots ou automações intensivas precisam monitorar a contagem constantemente.

Como medir tokens corretamente

Sempre utilize os tokenizadores oficiais de cada fornecedor.
Para a família GPT, por exemplo, o recomendado é o pacote tiktoken, que calcula a contagem exata conforme o modelo selecionado.

Por que modelos exigem tokenizadores específicos

Modelos são treinados usando um tokenizador específico. Isso significa que o padrão de divisão de texto faz parte da própria estrutura interna do modelo. Trocar tokenizador gera inconsistências e degrada performance.

Os tokenizadores são responsáveis por:
• mapear cada token para um índice do vocabulário
• lidar com palavras raras
• padronizar o input durante o treinamento
• manter coerência entre etapas de treino e inferência

Um tokenizador mal selecionado impede que o modelo use corretamente o que aprendeu durante o pré-treinamento.