Tæl antallet af tokens i en given streng ved hjælp af tiktoken biblioteket. Vælg mellem forskellige kodningsalgoritmer inklusive CL100K_BASE, P50K_BASE og R50K_BASE. Essentiel for naturlig sprogbehandling og maskinlæringsapplikationer.
En token tæller er et essentielt værktøj til at analysere tekst, før den behandles med AI sprogmodeller som GPT-3, GPT-4 og ChatGPT. Denne gratis token tæller tæller nøjagtigt antallet af tokens i din tekst ved hjælp af OpenAI's tiktoken bibliotek, hvilket hjælper dig med at optimere indhold til AI-modeller og holde dig inden for API-grænserne.
Trin-for-trin instruktioner:
Tokenisering er processen med at opdele tekst i mindre enheder kaldet tokens. Disse tokens repræsenterer ord, subord eller tegn, som AI-modeller kan forstå og behandle. Tiktoken biblioteket, udviklet af OpenAI, implementerer effektive tokeniseringsalgoritmer, der bruges i modeller som GPT-3 og GPT-4.
Vælg den rigtige kodning til din AI-model:
CL100K_BASE: Seneste OpenAI kodning til GPT-4 og ChatGPT modeller. Håndterer flere sprog og specialtegn effektivt.
P50K_BASE: Kodning til ældre GPT-3 modeller med cirka 50.000 token ordforråd.
R50K_BASE: Tidligere GPT-3 kodningssystem, der også har 50.000 token ordforråd.
Token tælling og tokenisering er essentielle for AI-applikationer og naturlig sprogbehandling:
AI Model Træning: Token tælling sikrer korrekt forbehandling til træning af sprogmodeller som GPT-3, GPT-4 og BERT.
API Omkostningsstyring: Tæl tokens før API-opkald til OpenAI, Anthropic eller andre AI-tjenester for effektiv omkostningsstyring.
Indholdsoptimering: Optimer blogindlæg, artikler og marketingtekster til AI-drevne værktøjer og chatbots.
Tekstklassifikation: Forbered tokeniseret tekst til sentimentanalyse, emnekategorisering og indholdsanalyse.
Maskinoversættelse: Opdel sætninger i håndterbare token enheder til oversættelsessystemer.
Informationshentning: Gør det muligt for søgemaskiner at indeksere dokumenter og matche brugerforespørgsler effektivt.
Tekstopsummering: Identificer vigtige ord og sætninger til at generere nøjagtige opsummeringer.
Chatbot Udvikling: Behandl brugerinput og generer passende svar i konverserende AI-systemer.
Indholdsmoderation: Analyser og identificer specifikke ord eller sætninger i automatiserede indholdsfiltreringssystemer.
Mens vores værktøj bruger tiktoken til nøjagtig token tælling, inkluderer andre tokeniseringsbiblioteker:
Token tælling har udviklet sig betydeligt med fremskridt inden for naturlig sprogbehandling:
Implementer token tælling i dine applikationer:
1import tiktoken
2
3def count_tokens(text, encoding_name):
4 encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 return len(tokens)
7
8## Eksempel på brug
9text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Token tælling: {token_count}")
131const { encoding_for_model } = require("tiktoken");
2
3function countTokens(text, encodingName) {
4 const enc = encoding_for_model(encodingName);
5 const tokens = enc.encode(text);
6 return tokens.length;
7}
8
9// Eksempel på brug
10const text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Token tælling: ${tokenCount}`);
141require 'tiktoken_ruby'
2
3def count_tokens(text, encoding_name)
4 encoding = Tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)
5 tokens = encoding.encode(text)
6 tokens.length
7end
8
9## Eksempel på brug
10text = "Hej, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Token tælling: #{token_count}"
14Disse eksempler demonstrerer implementeringen af token tællingsfunktionalitet ved hjælp af tiktoken på tværs af forskellige programmeringssprog.
En token er en enhed af tekst, som AI-modeller behandler - typisk ord, subord eller tegn. Token tælling hjælper med at bestemme tekstlængden til AI-behandling.
GPT-4 kan behandle op til 8.192 tokens (standard) eller 32.768 tokens (GPT-4-32k) i en enkelt anmodning, inklusive både input og output.
Token tælling hjælper med at skønne API-omkostninger, sikre at indholdet passer inden for modelgrænserne og optimere tekst for bedre AI-behandlingsresultater.
CL100K_BASE er den nyeste kodning til GPT-4 og ChatGPT, mens P50K_BASE bruges til ældre GPT-3 modeller med forskellige ordforrådsstørrelser.
Vores værktøj bruger OpenAI's officielle tiktoken bibliotek, hvilket giver 100% nøjagtige token tællinger, der matcher OpenAI's API beregninger.
Dette værktøj fungerer bedst for OpenAI modeller (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Andre modeller kan bruge forskellige tokeniseringsmetoder.
Ja, tegnsætningsmærker tælles typisk som separate tokens eller kombineres med tilstødende ord, afhængigt af kodningsalgoritmen.
Ja, hver model har specifikke grænser: GPT-3.5 (4.096 tokens), GPT-4 (8.192 tokens), GPT-4-32k (32.768 tokens), og andre varierer efter udbyder.
Klar til at optimere din tekst til AI-modeller? Brug vores gratis token tæller værktøj ovenfor til at analysere dit indhold og sikre, at det opfylder dine AI-applikationskrav.
Opdag flere værktøjer, der måske kan være nyttige for din arbejdsgang.