Contador de Tokens: Ferramenta Gratuita de Tokenização de Texto com IA

O que é um Contador de Tokens?

Um contador de tokens é uma ferramenta essencial para analisar texto antes de processá-lo com modelos de linguagem de IA como GPT-3, GPT-4 e ChatGPT. Este contador de tokens gratuito conta com precisão o número de tokens em seu texto usando a biblioteca tiktoken da OpenAI, ajudando você a otimizar o conteúdo para modelos de IA e a permanecer dentro dos limites da API.

Como Usar a Ferramenta de Contador de Tokens

Instruções passo a passo:

1. Insira seu texto - Cole ou digite seu conteúdo na área de texto fornecida
2. Selecione o algoritmo de codificação no menu suspenso:
   • CL100K_BASE - Codificação mais recente da OpenAI (GPT-4, ChatGPT)
   • P50K_BASE - Codificação do modelo GPT-3 (~50k vocabulário)
   • R50K_BASE - Codificação do modelo GPT-3 anterior (~50k vocabulário)
3. Veja os resultados instantaneamente - A contagem de tokens é exibida automaticamente
4. Copie os resultados - Clique em "Copiar Resultado" para salvar a contagem de tokens

Entendendo a Tokenização de Texto

Tokenização é o processo de dividir o texto em unidades menores chamadas tokens. Esses tokens representam palavras, subpalavras ou caracteres que os modelos de IA podem entender e processar. A biblioteca tiktoken, desenvolvida pela OpenAI, implementa algoritmos de tokenização eficientes usados em modelos como GPT-3 e GPT-4.

Algoritmos de Codificação do Contador de Tokens

Escolha a codificação certa para seu modelo de IA:

1. CL100K_BASE: Codificação mais recente da OpenAI para modelos GPT-4 e ChatGPT. Lida eficientemente com múltiplas línguas e caracteres especiais.

2. P50K_BASE: Codificação para modelos GPT-3 mais antigos com aproximadamente 50.000 vocabulário de tokens.

3. R50K_BASE: Sistema de codificação anterior do GPT-3, também apresentando 50.000 vocabulário de tokens.

Casos de Uso do Contador de Tokens

Contagem de tokens e tokenização são essenciais para aplicações de IA e processamento de linguagem natural:

1. Treinamento de Modelos de IA: A contagem de tokens garante o pré-processamento adequado para treinar modelos de linguagem como GPT-3, GPT-4 e BERT.

2. Gerenciamento de Custos de API: Conte tokens antes de chamadas de API para OpenAI, Anthropic ou outros serviços de IA para gerenciar custos de forma eficaz.

3. Otimização de Conteúdo: Otimize postagens de blog, artigos e textos de marketing para ferramentas e chatbots alimentados por IA.

4. Classificação de Texto: Prepare texto tokenizado para análise de sentimentos, categorização de tópicos e análise de conteúdo.

5. Tradução Automática: Divida frases em unidades de tokens gerenciáveis para sistemas de tradução.

6. Recuperação de Informação: Permita que motores de busca indexem documentos e correspondam consultas de usuários de forma eficiente.

7. Sumarização de Texto: Identifique palavras e frases importantes para gerar resumos precisos.

8. Desenvolvimento de Chatbots: Processar entradas de usuários e gerar respostas apropriadas em sistemas de IA conversacional.

9. Moderação de Conteúdo: Analisar e identificar palavras ou frases específicas em sistemas automatizados de filtragem de conteúdo.

Métodos Alternativos de Contador de Tokens

Embora nossa ferramenta use tiktoken para contagem precisa de tokens, outras bibliotecas de tokenização incluem:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): Biblioteca Python popular para tarefas de PLN e tokenização básica
2. spaCy: Biblioteca avançada de PLN que oferece tokenização eficiente e processamento de linguagem
3. WordPiece: Algoritmo de tokenização de subpalavras usado por BERT e modelos de transformadores
4. Byte Pair Encoding (BPE): Técnica de compressão de dados para tokenização em modelos GPT-2
5. SentencePiece: Tokenizador não supervisionado para sistemas de geração de texto de redes neurais

História da Contagem de Tokens

A contagem de tokens evoluiu significativamente com os avanços no processamento de linguagem natural:

1. Tokenização baseada em palavras: Sistemas iniciais dividiam o texto usando espaços em branco e pontuação
2. Tokenização baseada em regras: Sistemas avançados usavam regras linguísticas para contrações e compostos
3. Tokenização estatística: Padrões de aprendizado de máquina melhoraram a precisão da tokenização
4. Tokenização de subpalavras: O aprendizado profundo introduziu BPE e WordPiece para suporte a múltiplas línguas
5. Tokenização Tiktoken GPT: Tokenização otimizada da OpenAI para modelos de linguagem modernos

Exemplos de Código do Contador de Tokens

Implemente a contagem de tokens em suas aplicações:

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## Exemplo de uso
9text = "Olá, mundo! Este é um exemplo de tokenização."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Contagem de tokens: {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// Exemplo de uso
10const text = "Olá, mundo! Este é um exemplo de tokenização.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Contagem de tokens: ${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## Exemplo de uso
10text = "Olá, mundo! Este é um exemplo de tokenização."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Contagem de tokens: #{token_count}"
14

Esses exemplos demonstram a implementação da funcionalidade de contagem de tokens usando tiktoken em diferentes linguagens de programação.

Perguntas Frequentes (FAQ)

O que é um token em modelos de linguagem de IA?

Um token é uma unidade de texto que os modelos de IA processam - tipicamente palavras, subpalavras ou caracteres. A contagem de tokens ajuda a determinar o comprimento do texto para processamento de IA.

Quantos tokens o GPT-4 pode processar?

O GPT-4 pode processar até 8.192 tokens (padrão) ou 32.768 tokens (GPT-4-32k) em uma única solicitação, incluindo tanto a entrada quanto a saída.

Por que devo contar tokens antes de usar APIs de IA?

A contagem de tokens ajuda a estimar custos de API, garantir que o conteúdo se encaixe dentro dos limites do modelo e otimizar o texto para melhores resultados de processamento de IA.

Qual é a diferença entre a codificação CL100K_BASE e P50K_BASE?

CL100K_BASE é a codificação mais recente para GPT-4 e ChatGPT, enquanto P50K_BASE é usada para modelos GPT-3 mais antigos com tamanhos de vocabulário diferentes.

Quão preciso é este contador de tokens?

Nossa ferramenta usa a biblioteca tiktoken oficial da OpenAI, fornecendo contagens de tokens 100% precisas que correspondem aos cálculos da API da OpenAI.

Posso usar este contador de tokens para outros modelos de IA?

Esta ferramenta funciona melhor para modelos da OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Outros modelos podem usar métodos de tokenização diferentes.

A pontuação conta como tokens?

Sim, sinais de pontuação são tipicamente contados como tokens separados ou combinados com palavras adjacentes, dependendo do algoritmo de codificação.

Existem limites de tokens para diferentes modelos de IA?

Sim, cada modelo tem limites específicos: GPT-3.5 (4.096 tokens), GPT-4 (8.192 tokens), GPT-4-32k (32.768 tokens) e outros variam conforme o provedor.

Comece a Usar a Ferramenta de Contador de Tokens

Pronto para otimizar seu texto para modelos de IA? Use nossa ferramenta gratuita de contador de tokens acima para analisar seu conteúdo e garantir que atenda aos requisitos da sua aplicação de IA.

Referências

1. OpenAI. "Tiktoken." GitHub, https://github.com/openai/tiktoken. Acessado em 2 de agosto de 2024.
2. Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." arXiv:1706.03762 [cs], dez. 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], mai. 2019, http://arxiv.org/abs/1810.04805.