# Top-p (nucleus sampling)

> Un parámetro de muestreo que limita la elección de la siguiente palabra al conjunto más chico de tokens cuyas probabilidades suman p.

Fuente: Promptea — https://www.promptea.me/es/glossary/top-p · Idioma: Español · Última actualización: 2026-11-09

## Qué significa

- Definición: con top-p (también llamado nucleus sampling) en 0,9, el modelo considera solo los tokens más probables cuya probabilidad conjunta llega al 90% e ignora la larga cola de los improbables.
- Por qué importa: es otra forma de cambiar estabilidad por variedad. Valores bajos hacen las respuestas más enfocadas; valores cercanos a 1 dejan abierto todo el rango.
- Cómo aplicarlo: los proveedores suelen aconsejar ajustar temperatura o top-p, no ambos a la vez, para saber qué cambió el resultado. Muchos chats no exponen ninguno; mirá la documentación de la API o el playground del modelo que usás.
- Ponerlo bajo no hace verdadera a una respuesta — solo estrecha la elección de palabras. Para una estructura fiable apoyate en un prompt preciso y en validación.

## Ejemplo

```text
Voy a correr este prompt con un top-p bajo para ganar consistencia.
Tarea: escribí una descripción de producto de 2 oraciones para [producto].
Restricciones: lenguaje simple, un beneficio concreto, sin superlativos.
Devolvé solo las dos oraciones.
```

[Abrir en Promptea](https://www.promptea.me/es/analyzer?prompt=Voy+a+correr+este+prompt+con+un+top-p+bajo+para+ganar+consistencia.%0ATarea%3A+escrib%C3%AD+una+descripci%C3%B3n+de+producto+de+2+oraciones+para+%5Bproducto%5D.%0ARestricciones%3A+lenguaje+simple%2C+un+beneficio+concreto%2C+sin+superlativos.%0ADevolv%C3%A9+solo+las+dos+oraciones.&purpose=text&target=gpt)

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué diferencia hay entre top-p y temperatura?

La temperatura reforma la probabilidad de cada token; top-p recorta la lista de candidatos a los más probables. Ambos controlan la aleatoriedad, de formas distintas.

### ¿Necesito configurar top-p?

Pocas veces. El valor por defecto del proveedor sirve para la mayoría de los prompts. Recurrí a él cuando llamás a una API y necesitás un equilibrio específico entre consistencia y variedad.

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