Estimador de fichas

Texto: "¡Hola, mundo!"
Modelo: "gpt-3.5-turbo"

Resultado:
- tokenCount: 4
- tokenizerName: "tiktoken"
- model: "gpt-3.5-turbo"

Texto: "Este es un texto más largo que podría exceder nuestro límite de seguridad..."
Modelo: "gpt-3.5-turbo"
Límite de seguridad: 10

Resultado:
- tokenCount: 15
- tokenizerName: "tiktoken"
- model: "gpt-3.5-turbo"
- limitExceeded: true

  # Integración de Tiktoken Estimator

Estima el conteo de tokens para texto usando la librería tiktoken, permitiendo un conteo preciso de tokens para modelos OpenAI .

## Características

- Recuento preciso de tokens**: Utiliza la biblioteca oficial tiktoken para proporcionar estimaciones precisas de tokens.
- Soporte Multi-Modelo**: Soporta varios modelos de OpenAI (gpt-3.5-turbo, gpt-4, etc.)
- Límites de seguridad**: Comprobación opcional de límites de seguridad para evitar excesos de tokens.
- Configuración cero**: No requiere configuración - funciona fuera de la caja
- Gestión de errores**: Gestión de errores con mensajes descriptivos

## Uso

### Estimate Tokens Action

La integración proporciona una única acción: `estimateTokens`.

**Parámetros de entrada
- `text` (obligatorio): El texto para el que estimar los tokens
- `model` (opcional): El modelo OpenAI a utilizar para la tokenización (por defecto es "gpt-3.5-turbo")
- `safetyLimit` (opcional): Límite de seguridad para la estimación del recuento de tokens. Si se deja vacío, no se aplicará ningún límite

**Salida
- `tokenCount`: El número estimado de tokens en el texto
- `tokenizerName`: El nombre del tokenizador utilizado
- `model`: El modelo en el que se ha basado la tokenización
- `limitExceeded`: Indica si el recuento estimado de tokens ha superado el límite de seguridad (sólo está presente cuando se proporciona safetyLimit).

### Ejemplo de uso

**Uso básico
```
Texto: "¡Hola, mundo!"
Modelo: "gpt-3.5-turbo"

Resultado:
- tokenCount: 4
- tokenizerName: "tiktoken"
- model: "gpt-3.5-turbo"
```

**Con Límite de Seguridad:**
```
Texto: "Este es un texto más largo que podría exceder nuestro límite de seguridad..."
Modelo: "gpt-3.5-turbo"
Límite de seguridad: 10

Resultado:
- tokenCount: 15
- tokenizerName: "tiktoken"
- model: "gpt-3.5-turbo"
- limitExceeded: true
```

## Modelos admitidos

- gpt-3.5-turbo
- gpt-4
- gpt-4-turbo
- text-davinci-003
- text-davinci-002
- código-davinci-002
- Y otros modelos de OpenAI compatibles con tiktoken

## Límites de seguridad recomendados

A la hora de establecer los límites de seguridad, ten en cuenta que tus llamadas reales a la API incluirán tokens adicionales para las solicitudes del sistema, el historial de conversaciones y la generación de respuestas. Estas son recomendaciones conservadoras:

### GPT.5-Turbo (límite de 4.096 tokens)
- Conservador**: 2.500 tokens (quedan ~1.600 para avisos del sistema + respuesta)
- Moderado**: 3.000 tokens (deja ~1.100 para indicaciones del sistema + respuesta)
- **Agresivo**: 3.500 tokens (deja ~600 para indicaciones del sistema + respuesta)

### GPT(límite de 8.192 tokens)
- Conservador**: 5.000 tokens (deja ~3.200 para indicaciones del sistema + respuesta)
- **Moderado**: 6.000 tokens (deja ~2.200 para indicaciones del sistema + respuesta)
- **Agresivo**: 7.000 tokens (deja ~1.200 para indicaciones del sistema + respuesta)

### GPT Turbo (límite de 128.000 tokens)
- Conservador**: 100.000 tokens (deja ~28.000 para avisos del sistema + respuesta)
- **Moderado**: 110.000 tokens (deja ~18.000 para avisos del sistema + respuesta)
- **Agresivo**: 120.000 tokens (deja ~8.000 para las indicaciones del sistema + respuesta)

**Nota**: Estas recomendaciones se basan en el tamaño típico de las instrucciones del sistema (200-800 tokens) y en la longitud deseada de las respuestas (500-2.000 tokens). Ajústelas en función de su caso de uso específico.

## Tratamiento de errores

La integración maneja varios escenarios de error:

- Entrada no válida**: Devuelve mensajes de error claros para texto no válido o faltante.
- Texto vacío**: Devuelve 0 tokens para cadenas vacías
- Modelo no soportado**: Devuelve error para modelos no soportados por tiktoken
- Errores de Tokenización**: Maneja los errores de la biblioteca tiktoken con gracia
- Avisos de límite de seguridad**: Registra advertencias cuando el recuento de tokens excede los límites de seguridad

## Beneficios

- Optimización de costes**: Estima los costes de los tokens antes de realizar las llamadas a la API
- Limitación de tarifas**: Gestione los presupuestos de tokens y evite excesos con límites de seguridad
- Lógica de flujo de trabajo Habilite la lógica condicional basada en recuentos de tokens y umbrales de seguridad
- Transparencia**: Proporciona visibilidad de los patrones de uso de los tokens
- Supervisión proactiva**: Establezca límites de seguridad para detectar a tiempo posibles excesos de fichas