Gastar menos tokens usando IA

Resolver tareas repetidas sin empezar de cero cada vez.

Si cada vez que necesitás resolver una tarea volvés a pedirle a GPT Work, a Codex o a cualquier otro agente que lo haga desde cero, estás gastando tokens una y otra vez para conseguir el mismo resultado.

Y hay otra manera. Primero gastar para construir algo que te permita hacer eso, y después, una vez que lo tenés hecho, no tenés que volver a gastar tokens cada vez.

Vengo a hablarte de cómo podés gastar menos tokens para resolver el mismo problema que querés resolver, utilizando inteligencia artificial, principalmente inteligencia artificial en modo agente.

Hoy se puso muy de moda esto de bajarte GPT Work, Claude Code, incluso Qwen. En el caso de Qwen no, porque es gratuito, pero hay inteligencias artificiales que hoy te permiten hacer tareas.

Al principio uno simplemente chateaba, le preguntaba cosas y obtenía una respuesta. Luego fueron mejorando las opciones, las habilidades, y transformándose en herramientas mucho más potentes.

Ahora con GPT Work podés definir un plan, una tarea. Es decir: “mirá, quiero crear una aplicación así, así, así, que tenga estas características”, y dejás que la inteligencia artificial lo vaya haciendo.

Obviamente hay matices. Dependiendo de la tarea, la complejidad y lo que vos necesites, deberás darle más información, más contexto, principalmente si es algo muy a medida.

Pero estamos en este momento en el que la inteligencia artificial puede hacer cosas por nosotros y nosotros dedicar ese tiempo a otras cosas o a nada.

Los agentes gastan tokens como locos.

¿Qué pasa? Esto gasta tokens y gasta tokens como loco.

Cuando uno utilizaba la inteligencia artificial conversando, era simple. Uno hablaba y, dependiendo de si era gratuito o tenía su plan, todo lo que ocurría en esa charla estaba dentro de los límites del plan que pagaba.

Si era gratuito, dentro de los límites de lo gratis. Y si vos pagás, como por ejemplo el plan Plus de ChatGPT, quedaba dentro de los límites de ese plan. Rara vez tocabas el límite.

Con el tema de los agentes, de la inteligencia artificial agéntica, esto es distinto. Muy distinto.

Si vos le pedís a un agente que se ponga a hacer una tarea, te va a comer crudo. Porque eso lleva mucho contexto, mucho procesamiento, muchos tokens. Obviamente, depende de la tarea.

Entonces hay una forma de lograr esto. Te voy a contar cuatro ejemplos reales de uso en mis tareas que cumplen con este principio: lograr el mismo resultado, pero en vez de gastar tokens cada vez, gastar o invertir tokens para crear algo que me ayude a lograr ese resultado.

El calendario mensual del podcast.

En primer lugar, el calendario del podcast.

Todos los meses, cuando arranca, por ejemplo ahora ocurrió en agosto, yo tengo una hoja de cálculo de Google donde se despliegan todos los episodios.

Son columnas con el número de episodio, la fecha del episodio, el título y luego una serie de columnas a las que yo les voy dando check. Primero si está creado el guion, después si lo grabé, después si lo edité, después si lo programé.

Es como para darle seguimiento y no olvidarme de nada, además de tener todo ordenado.

Finalmente hay una columna donde hay un documento de Google Docs con el guion del episodio. Por ejemplo, yo ahora estoy grabando, estoy mirando una especie de guion donde tengo los puntos más importantes y sobre esa información voy improvisando, te voy contando lo que estás escuchando ahora.

¿Esto cómo se genera? Yo podría darle a un agente esta instrucción: “mirá, tengo esta hoja de cálculo. Quiero que cada vez que termina un mes, por ejemplo a fin de mes o a principios de un mes, porque esto se puede programar, le añadas una hoja a esa hoja de cálculo”.

“La hoja añadida es el mes. Cuando termine agosto, añadís septiembre. Además, tenés que hacer esto teniendo en cuenta que el primer episodio que va a aparecer es correlativo al último”.

Ejemplo: si en el mes de agosto el último episodio fue el 200, el primero de septiembre debería ser 201. Otra consideración: si el último episodio del mes de agosto fue un miércoles, deberás comenzar la planilla un jueves como primer día para grabar.

Y cumplir con el formato, las columnas, la columna de número de episodio, de fecha, etcétera.

Además, tenés que irte a la carpeta del podcast en mi Google Drive, crear una carpeta que se llame como el mes, en este caso septiembre, y dentro de la carpeta crear tantos documentos, llamados de determinada manera, como episodios hay.

Como verás, es una tarea por un lado sencilla, pero que también tiene su grado de complejidad. Un agente de inteligencia artificial lo puede hacer absolutamente sin ningún problema.

Por supuesto, tenés que darle permiso para que interactúe con tu Google Drive, conectarlo a ese tipo de cosas, pero lo hace.

Un script que reemplaza una tarea mensual.

Ahora, ¿dónde está el tema? El tema está en que cada mes va a gastar tokens haciendo esta tarea. Yo no sé si son muchos o pocos, pero cuando vos empezás a delegar y delegar y delegar en la IA, empezás a sumar la cuenta de tokens gastados.

Y pueden ocurrir dos cosas. Si vos esto lo hacés pagando un API, se te va a ir bastante dinero. Y si lo hacés utilizando los créditos que tenés en un plan, por ejemplo yo tengo el plan Plus de GPT, se va a gastar de ahí.

Entonces, ¿cuál es la alternativa? Decirle a GPT, a Codex o en este caso a GPT Work: “quiero hacer esto. ¿Qué alternativa tengo para esta misma tarea? ¿Puedo hacerla mediante un software, una app, un plugin, un script?”.

En mi caso apareció la opción de Google Apps Script, que algún día te voy a hacer un episodio sobre esto. Es una funcionalidad, así como Google Drive o Gmail, algo que Google tiene en sus planes para sus usuarios, que te permite crear scripts.

Esos scripts funcionan con la suite de herramientas de Google.

Entonces GPT me hizo un script, un programita que tendrá unas 120 líneas de código. Código, en definitiva. Se puso a escribir código y simplemente añadió en mi hoja de cálculo una nueva hoja con un texto.

En realidad, eso lo tuve que hacer yo manualmente. Me explicó cómo.

Directamente dice “mes siguiente”. Yo aprieto un botón y se genera todo eso que te conté. Se genera una nueva pestaña en la hoja de cálculo con el mes que corresponde, se crea toda la hoja con las columnas correspondientes, con el número de episodio, con la fecha, se crea la carpeta y se crean los documentos dentro de la carpeta.

Solo apretando una vez ahí donde dice “mes siguiente”.

Fijate. Pasa que yo no lo venía haciendo con agentes. Pero si yo no hubiera implementado esto, cada mes debería gastar procesamiento haciendo esto, cuando lo solucioné creando un script.

Una aplicación para editar los episodios.

Otro ejemplo, que voy a ir rápido porque ya te lo conté: yo estos episodios los edito gracias a una aplicación que creé con Codex, contando lo que quería y tirando de una app que es de código abierto, que se llama FFmpeg.

Básicamente lo que hace es que cuando yo le subo el MP3 o el MP4 crudo, cuando termino de grabar, detecta los silencios, corta los silencios, vuelve a compaginar el audio y el video, y lo exporta.

Esto que antes me llevaba bastante tiempo, minutos, bastantes minutos, ahora ni siquiera lo tengo que hacer yo. Solo manualmente subo los archivos ahí, aprieto procesar y en dos o tres minutos tengo, yo suelo grabar cinco episodios de un tirón.

Obviamente esto lo podría automatizar. Podría tener algo que cuando subo los episodios o los MP3 a una carpeta determinada, se dispara un trigger, toma esos episodios y hace el mismo proceso.

O sea, un agente lo podría hacer. Pero volvemos a la misma lógica: si lo hiciera un agente, gastaría tokens cada vez.

Plantillas reutilizables para crear contenido.

Te voy a dar otro ejemplo: creación de contenido.

Ahora sabemos que la inteligencia artificial, sobre todo a partir de las mejoras de Nano Banana y principalmente GPT Image 2 de OpenAI, te permite crear imágenes, texto y gráficos para tu negocio.

Mucha gente lo está usando. Sí, mucha gente lo está usando mal. Pero no importa, mucha gente lo está usando.

Ahora, ¿cuál es el tema? El mismo: está gastando tokens.

Si vos querés crear en producción real mucho contenido, imaginate que tengas cinco carruseles por semana en tu cuenta de Instagram, cinco diapositivas cada uno. Estamos hablando de 25 imágenes: cinco por cada carrusel, multiplicado por cinco, uno para cada día de una semana.

Estamos hablando de generar 25 imágenes y de que esas 25 imágenes tienen que quedar bien. Y no siempre te quedan bien.

Entonces no solamente estás gastando tokens, estás invirtiendo un montón de tiempo. Porque salvo que tengas muy bien definidos los prompts, salvo que tengas prompts o skills en el caso de que trabajes con GPT Work, salvo que hayas invertido mucho tiempo para crear una skill que te genere un contenido realmente coherente en todas y cada una de las piezas, mismo texto, mismos colores, jerarquía y demás, no es tan sencillo.

¿Cuál sería la alternativa? Utilizar la inteligencia artificial para generar plantillas que puedas reutilizar. Incluso podés generar plantillas en Canva.

Y la IA usarla todos los días para crear los textos. Luego esos textos los subís por lote en Canva y podés crear de un tirón todos los carruseles que necesitás para la semana o para el mes, subiendo los textos y metiendo esos textos en las plantillas que ya tenés creadas.

Esto es una forma de, en vez de utilizar la inteligencia artificial para generar las imágenes, utilizarla para generar plantillas que podés reutilizar.

Programar contenidos sin gastar tokens en cada publicación.

Otro ejemplo: los usuarios de Metricool.

Hay cantidad de videos en YouTube diciendo: “ahora programo todos mis contenidos utilizando Buffer, utilizando Metricool, porque el agente tiene conector, tiene MCP con Metricool”. Sí, correcto.

Pero volvemos a la misma lógica. Seguimos gastando tokens, porque cada vez que el agente va a tu carpeta, mira los contenidos, mira los copys, se conecta con Metricool y ahí dice día y hora, estás gastando tokens.

A ver, no digo que esté mal. Todo depende del flujo de trabajo. Si vos querés que sea todo hiperautomatizado y ni siquiera mirar, listo, está bárbaro, hacelo. Pero te va a costar más.

¿Cuál sería la alternativa en este ejemplo? Date cuenta de que Metricool te permite subir un archivo de valores separados por coma. O sea, hacer una planilla de Excel o de Google Sheets con toda la información que necesitás para programar tus contenidos: el canal, la hora, la fecha, el tipo de contenido, la URL de las imágenes o del video, del reel, etcétera.

Usá la inteligencia artificial para que vaya a tus recursos, indicándole qué vas a publicar y en qué día, que te cree esa hoja de cálculo, que te la descargue o te la descargás vos como CSV, la subís a Metricool y vas a ahorrar un montón de tokens. El resultado es el mismo.

El resultado puede ser igual aunque cambie el flujo.

Como habrás visto a lo largo del episodio, los resultados son los mismos. Lo que sí varía levemente es el flujo de trabajo.

Algo puede ser absolutamente, o completamente mejor dicho, automatizado. O algo puede requerir que vos hagas un par de clics. Pero te vas a estar ahorrando un montón de tokens.

Además, yo siempre digo: hay que entender cómo funcionan las cosas. Antes de querer automatizar todo, hay que entender cómo funcionan las cosas.

Porque quizás hasta esto puede ser un paso intermedio. Primero entiendo cómo puedo mejorar esto. Entiendo el proceso paso a paso. Y cuando entiendo el proceso paso a paso, ahí sí le doy full automatizado.

Pero ya no le digo “hacelo como se te canten las ganas”. Le digo: “hacelo de esta manera, que es la forma en la que yo lo he venido haciendo con excelentes resultados”.

Así que cuando una tarea se repite, cuando vos sabés que tenés bien claro cuáles son los pasos intermedios, todos los recursos y cómo es el proceso, te conviene hacerlo primero de este modo: crear algo que te permita llegar a ese resultado sin tener que pedírselo una y otra vez a la inteligencia artificial.

Como dije: en vez de decirle “editame los videos”, creame una aplicación para editar videos y listo. En vez de decirle “creame todos los meses la planificación de mi contenido”, creame un script para apretar un botón y tener la planificación de mis contenidos.

Y como estos ejemplos puede haber un montón de usos. Te lo dejo ahí picando en tu cabezota para que veas en tu laburo, en tu negocio, cómo podés aplicar esto.

Si querés que te ayude contame sobre tu negocio en el formulario.
Te voy a responder para decirte de qué manera puedo ayudarte a mejorar tu vida mejorando tu negocio con marketing.