Última actualización: 2026-06-22

Definición

El coste de embeddings es el precio de convertir un conjunto de texto en vectores mediante un modelo de embeddings. Antes de que un sistema de recuperación pueda responder preguntas sobre una colección de documentos, debe transformar cada documento en un embedding: una lista de números de longitud fija que captura su significado. Las API de embeddings miden este trabajo en tokens y facturan a una tarifa publicada por millón de tokens, de modo que el coste de preparar un corpus depende de cuántos documentos hay y de la extensión de cada uno.

Cálculo de la factura

Un modelo de embeddings lee texto y devuelve un vector por cada entrada. El proveedor cuenta los tokens de entrada —el mismo tipo de token que se usa en la generación de texto, unos cuatro caracteres en inglés cada uno— y aplica la tarifa por token. Como un solo token cuesta una fracción mínima de una unidad monetaria, las tarifas se expresan por millón de tokens. Los modelos de embeddings suelen ser mucho más baratos por token que los de generación, ya que realizan una sola pasada hacia adelante y no producen salida generada.

El coste es un cargo único por documento. Una vez que el vector de un documento queda almacenado en una base de datos vectorial, no es necesario volver a generarlo salvo que cambie el contenido o se sustituya el modelo de embeddings: los vectores de modelos distintos no son comparables, así que cambiar de modelo implica regenerar el embedding de todo el corpus.

Fórmula

Con un corpus de $n_{doc}$ documentos de $t_{doc}$ tokens de media cada uno, el recuento total de tokens es

y generar los embeddings del corpus a una tarifa de $p$ por millón de tokens cuesta

La división por $10^6$ convierte la tarifa por millón en una tarifa por token antes de multiplicar por el recuento de tokens.

Ejemplo

Supongamos que una base de conocimiento contiene $n_{doc} = 1\,800$ pasajes de $t_{doc} = 740$ tokens de media, procesados con un modelo cuyo precio es de $0.13 por millón de tokens. El recuento total de tokens es

y el coste de los embeddings es

Es decir, generar los embeddings de todo el corpus cuesta alrededor de diecisiete céntimos: un gasto único que se paga al construir el índice. Incluso un corpus un orden de magnitud mayor se mantiene en cifras bajas de un solo dígito, motivo por el cual los embeddings rara vez son la partida dominante en el presupuesto de un sistema de recuperación.

Notas y variaciones

La cifra anterior cubre únicamente el embedding inicial de los documentos. Hay tres costes relacionados que se facturan aparte: el embedding de cada consulta del usuario en tiempo de ejecución (pequeño, porque las consultas son breves), el almacenamiento de los vectores en una base de datos vectorial y la regeneración cuando los documentos cambian. Dividir los documentos en fragmentos más pequeños aumenta el número de documentos pero reduce los tokens por documento, de modo que el producto —y, por tanto, el coste— se mantiene cerca del total de tokens en bruto, más un pequeño solapamiento.

Aplicación

El coste de embeddings es el primer paso para presupuestar una canalización de recuperación. Los vectores que produce hay que almacenarlos y consultarlos, que es el objeto de Calculadora de coste de base de datos vectorial, y la huella de almacenamiento depende de la dimensión y el número de vectores que trata Calculadora de tamaño de base de datos vectorial. Las llamadas de generación que consumen el contexto recuperado se tarifan con Calculadora de coste de tokens.