3. Prompting y Ahorro de Tokens ⚡
¿Qué es un token y por qué te importa?
Los modelos de IA no leen "palabras": procesan tokens, que son fragmentos de texto (a veces una palabra, a veces una sílaba, a veces un símbolo). Cada prompt que envías y cada respuesta que recibes consume tokens. Esto tiene consecuencias directas:
- Costo: Los tokens de entrada y salida se facturan en APIs de pago.
- Velocidad: Más tokens = más tiempo de procesamiento.
- Calidad: Si saturas la ventana de contexto con código irrelevante, el modelo "olvida" o ignora las instrucciones importantes.
"Enviarle todo tu proyecto a la IA es como darle a un mecánico las llaves de toda la ciudad cuando solo necesitas cambiar una rueda."
El flujo de trabajo en 5 pasos
Antes de abrir el chat con cualquier IA, sigue este flujo para maximizar la calidad de la respuesta y minimizar el desperdicio de recursos:
🧭 Los 5 pasos
- Análisis autónomo previo: Piensa qué quieres lograr. Si no sabes qué pedirle a la IA, la respuesta será genérica.
- Preparación del contexto: Selecciona solo el archivo o la función relevante, no el proyecto completo.
- Prompting preciso: Definí rol, entrada y salida esperada.
- Revisión crítica: Antes de aceptar, aplica el checklist de validación (lección 4).
- Integración local: Adapta nombres de variables al estilo del proyecto y corre pruebas.
Paso 1: Análisis autónomo previo
Antes de escribir el prompt, dedica un momento a pensar por tu cuenta:
- ¿Qué lógica necesito? ¿Es un filtro, una transformación, una validación?
- ¿Qué datos recibe la función y qué debería devolver?
- ¿Qué casos límite existen (lista vacía, valores nulos, datos inválidos)?
Si puedes responder estas preguntas, tu prompt será específico y la IA te dará una respuesta útil al primer intento. Si no puedes, la IA te dará algo genérico que probablemente no encaje.
Paso 2: Preparación del contexto
No selecciones carpetas enteras ni copies archivos completos. Usa las herramientas que cada IDE ofrece:
| Herramienta | Cómo seleccionar contexto |
|---|---|
| Cursor | Usa @archivo.ts para referenciar un archivo específico en el chat. |
| Antigravity | Selecciona el código relevante directamente o usa @ para agregar archivos. |
| Copilot Chat | Usa #file:archivo.ts o selecciona código antes de abrir el chat. |
| ChatGPT / Claude Web | Copia solo la función relevante, no el archivo entero. |
Paso 3: Prompting preciso
Un buen prompt tiene tres componentes: Rol, Entrada y Salida esperada.
Nota las diferencias clave:
- Rol: "Actúa como desarrollador TypeScript" elimina ambigüedad del lenguaje.
- Entrada: La firma exacta de la función (
validateEmail(email: string): boolean). - Salida: "Solo devuelve el código, sin explicaciones" ahorra tokens de respuesta.
Cuándo reiniciar el chat
Una conversación larga acumula todo el historial como tokens de entrada en cada nuevo mensaje.Reinicia el chat cuando:
- Cambias de tarea o archivo.
- Hayas resuelto el error y pases a otra funcionalidad.
- Sientas que la IA "olvida" o contradice instrucciones previas.
⚡ Desafío: Optimiza un prompt
Transforma este prompt vago en uno preciso con los 3 componentes (rol, entrada, salida):
