Penghitung Token: Alat Tokenisasi Teks AI Gratis

Apa itu Penghitung Token?

Penghitung token adalah alat penting untuk menganalisis teks sebelum memprosesnya dengan model bahasa AI seperti GPT-3, GPT-4, dan ChatGPT. Penghitung token gratis ini secara akurat menghitung jumlah token dalam teks Anda menggunakan pustaka tiktoken dari OpenAI, membantu Anda mengoptimalkan konten untuk model AI dan tetap dalam batasan API.

Cara Menggunakan Alat Penghitung Token

Instruksi langkah demi langkah:

1. Masukkan teks Anda - Tempel atau ketik konten Anda di area teks yang disediakan
2. Pilih algoritma pengkodean dari menu dropdown:
   • CL100K_BASE - Pengkodean OpenAI terbaru (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Pengkodean model GPT-3 (~50k kosakata)
   • R50K_BASE - Pengkodean model GPT-3 yang lebih awal (~50k kosakata)
3. Lihat hasil instan - Jumlah token ditampilkan secara otomatis
4. Salin hasil - Klik "Salin Hasil" untuk menyimpan jumlah token

Memahami Tokenisasi Teks

Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut token. Token ini mewakili kata, subkata, atau karakter yang dapat dipahami dan diproses oleh model AI. Pustaka tiktoken, yang dikembangkan oleh OpenAI, menerapkan algoritma tokenisasi yang efisien yang digunakan dalam model seperti GPT-3 dan GPT-4.

Algoritma Pengkodean Penghitung Token

Pilih pengkodean yang tepat untuk model AI Anda:

1. CL100K_BASE: Pengkodean OpenAI terbaru untuk model GPT-4 dan ChatGPT. Menangani berbagai bahasa dan karakter khusus dengan efisien.

2. P50K_BASE: Pengkodean untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan kosakata sekitar 50.000 token.

3. R50K_BASE: Sistem pengkodean GPT-3 yang lebih awal, juga memiliki kosakata 50.000 token.

Kasus Penggunaan Penghitung Token

Penghitungan token dan tokenisasi sangat penting untuk aplikasi AI dan pemrosesan bahasa alami:

1. Pelatihan Model AI: Penghitungan token memastikan pra-pemrosesan yang tepat untuk pelatihan model bahasa seperti GPT-3, GPT-4, dan BERT.

2. Manajemen Biaya API: Hitung token sebelum panggilan API ke OpenAI, Anthropic, atau layanan AI lainnya untuk mengelola biaya secara efektif.

3. Optimisasi Konten: Optimalkan posting blog, artikel, dan salinan pemasaran untuk alat dan chatbot bertenaga AI.

4. Klasifikasi Teks: Siapkan teks yang telah ditokenisasi untuk analisis sentimen, kategorisasi topik, dan analisis konten.

5. Penerjemahan Mesin: Pecah kalimat menjadi unit token yang dapat dikelola untuk sistem penerjemahan.

6. Pengambilan Informasi: Memungkinkan mesin pencari untuk mengindeks dokumen dan mencocokkan kueri pengguna dengan efisien.

7. Ringkasan Teks: Identifikasi kata dan frasa penting untuk menghasilkan ringkasan yang akurat.

8. Pengembangan Chatbot: Proses masukan pengguna dan menghasilkan respons yang sesuai dalam sistem AI percakapan.

9. Moderasi Konten: Analisis dan identifikasi kata atau frasa tertentu dalam sistem penyaringan konten otomatis.

Metode Alternatif Penghitung Token

Sementara alat kami menggunakan tiktoken untuk penghitungan token yang akurat, pustaka tokenisasi lainnya termasuk:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Pustaka Python populer untuk tugas NLP dan tokenisasi dasar
2. spaCy: Pustaka NLP canggih yang menawarkan tokenisasi dan pemrosesan bahasa yang efisien
3. WordPiece: Algoritma tokenisasi subkata yang digunakan oleh BERT dan model transformer
4. Byte Pair Encoding (BPE): Teknik kompresi data untuk tokenisasi dalam model GPT-2
5. SentencePiece: Tokenizer tanpa pengawasan untuk sistem generasi teks jaringan saraf

Sejarah Penghitungan Token

Penghitungan token telah berkembang secara signifikan seiring kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami:

1. Tokenisasi berbasis kata: Sistem awal membagi teks menggunakan spasi dan tanda baca
2. Tokenisasi berbasis aturan: Sistem canggih menggunakan aturan linguistik untuk kontraksi dan gabungan
3. Tokenisasi statistik: Pola pembelajaran mesin meningkatkan akurasi tokenisasi
4. Tokenisasi subkata: Pembelajaran mendalam memperkenalkan BPE dan WordPiece untuk dukungan multi-bahasa
5. Tokenisasi GPT tiktoken: Tokenisasi yang dioptimalkan oleh OpenAI untuk model bahasa modern

Contoh Kode Penghitung Token

Terapkan penghitungan token dalam aplikasi Anda:

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## Contoh penggunaan
9text = "Halo, dunia! Ini adalah contoh tokenisasi."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Jumlah token: {token_count}")
13

1const { 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// Contoh penggunaan
10const text = "Halo, dunia! Ini adalah contoh tokenisasi.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Jumlah token: ${tokenCount}`);
14

1require '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## Contoh penggunaan
10text = "Halo, dunia! Ini adalah contoh tokenisasi."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Jumlah token: #{token_count}"
14

Contoh-contoh ini menunjukkan penerapan fungsionalitas penghitungan token menggunakan tiktoken di berbagai bahasa pemrograman.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu token dalam model bahasa AI?

Token adalah unit teks yang diproses oleh model AI - biasanya kata, subkata, atau karakter. Penghitungan token membantu menentukan panjang teks untuk pemrosesan AI.

Berapa banyak token yang dapat diproses oleh GPT-4?

GPT-4 dapat memproses hingga 8.192 token (standar) atau 32.768 token (GPT-4-32k) dalam satu permintaan, termasuk input dan output.

Mengapa saya harus menghitung token sebelum menggunakan API AI?

Penghitungan token membantu memperkirakan biaya API, memastikan konten sesuai dengan batas model, dan mengoptimalkan teks untuk hasil pemrosesan AI yang lebih baik.

Apa perbedaan antara pengkodean CL100K_BASE dan P50K_BASE?

CL100K_BASE adalah pengkodean terbaru untuk GPT-4 dan ChatGPT, sementara P50K_BASE digunakan untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan ukuran kosakata yang berbeda.

Seberapa akurat alat penghitung token ini?

Alat kami menggunakan pustaka tiktoken resmi dari OpenAI, memberikan jumlah token yang 100% akurat yang sesuai dengan perhitungan API OpenAI.

Dapatkah saya menggunakan penghitung token ini untuk model AI lainnya?

Alat ini bekerja paling baik untuk model OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Model lain mungkin menggunakan metode tokenisasi yang berbeda.

Apakah tanda baca dihitung sebagai token?

Ya, tanda baca biasanya dihitung sebagai token terpisah atau digabungkan dengan kata yang berdekatan, tergantung pada algoritma pengkodean.

Apakah ada batasan token untuk berbagai model AI?

Ya, setiap model memiliki batasan spesifik: GPT-3.5 (4.096 token), GPT-4 (8.192 token), GPT-4-32k (32.768 token), dan lainnya bervariasi menurut penyedia.

Mulai Menggunakan Alat Penghitung Token

Siap untuk mengoptimalkan teks Anda untuk model AI? Gunakan alat penghitung token gratis kami di atas untuk menganalisis konten Anda dan memastikan itu memenuhi persyaratan aplikasi AI Anda.

Referensi

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Diakses 2 Agustus 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], Des. 2017, http://arxiv.org/abs/1706.03762.
3. Sennrich, Rico, et al. "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units." arXiv:1508.07909 [cs], Jun. 2016, http://arxiv.org/abs/1508.07909.
4. Brown, Tom B., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165 [cs], Jul. 2020, http://arxiv.org/abs/2005.14165.
5. Devlin, Jacob, et al. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." arXiv:1810.04805 [cs], Mei 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.