Eficiencia de Tokens en Opus 4.7: Los Prompts en Alemán Consumen Hasta el Doble de Tokens que en Inglés

El tokenizador de Claude tiene un sesgo de idioma conocido, y una publicación reciente en r/ClaudeAI demuestra el impacto real de usar idiomas no ingleses con el modelo Opus 4.7.

El problema

Un suscriptor Pro ejecutó un prompt de análisis de acciones (pronosticando The Trade Desk, Coreweave, Cloudflare) primero en inglés y luego en alemán. Resultados:

• Inglés (Opus 4.7 Extended): consumió 37 % de los tokens de sesión
• Inglés (Opus 4.6): 33 %
• Inglés (Sonnet): ~28 %
• Alemán (Opus 4.7): 100 % en segundos

El mismo prompt en alemán con el mismo modelo agotó casi instantáneamente el límite de sesión completo.

Por qué sucede

Claude tokeniza el texto. El inglés promedia ~1 token por cada 0,75 palabras; el alemán promedia ~1 token por cada 0,5 palabras, a veces peor. Sustantivos compuestos como Aktienmarktanalyse se dividen en más tokens que stock market analysis, y las diéresis junto con una menor cobertura de datos de entrenamiento inflan los recuentos. Para contenido semántico equivalente, un prompt y respuesta en alemán puede consumir de 1,5 a 2 veces los tokens del inglés.

Soluciones alternativas

El propio modelo sugiere dos mitigaciones:

• Escribir el prompt en alemán pero pedir respuestas en inglés — por ejemplo, las etiquetas de las hojas de cálculo permanecen en inglés mientras la conversación sigue en alemán
• Pedir al modelo que sea más conciso para reducir el recuento de tokens de salida

Anthropic es consciente del problema de coste de tokens multilingüe, pero es una propiedad estructural del tokenizador, no algo que se pueda parchear del lado del cliente.

Conclusión

Si usas Claude en un idioma distinto al inglés y te topas con los límites de sesión, probablemente esta sea la razón. Para flujos de trabajo pesados (llamadas a herramientas, búsquedas web, salidas largas), considera cambiar al inglés para la salida a fin de conservar tokens.