Cuenta el número de tokens en una cadena dada utilizando la biblioteca tiktoken. Selecciona entre diferentes algoritmos de codificación, incluyendo CL100K_BASE, P50K_BASE y R50K_BASE. Esencial para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.
Un contador de tokens es una herramienta esencial para analizar texto antes de procesarlo con modelos de lenguaje de IA como GPT-3, GPT-4 y ChatGPT. Este contador de tokens gratuito cuenta con precisión el número de tokens en tu texto utilizando la biblioteca tiktoken de OpenAI, ayudándote a optimizar el contenido para modelos de IA y a mantenerte dentro de los límites de la API.
Instrucciones paso a paso:
La tokenización es el proceso de descomponer el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens representan palabras, subpalabras o caracteres que los modelos de IA pueden entender y procesar. La biblioteca tiktoken, desarrollada por OpenAI, implementa algoritmos de tokenización eficientes utilizados en modelos como GPT-3 y GPT-4.
Elige la codificación adecuada para tu modelo de IA:
CL100K_BASE: Codificación más reciente de OpenAI para modelos GPT-4 y ChatGPT. Maneja múltiples idiomas y caracteres especiales de manera eficiente.
P50K_BASE: Codificación para modelos GPT-3 más antiguos con un vocabulario de aproximadamente 50,000 tokens.
R50K_BASE: Sistema de codificación anterior de GPT-3, que también presenta un vocabulario de 50,000 tokens.
Contar tokens y la tokenización son esenciales para aplicaciones de IA y procesamiento de lenguaje natural:
Entrenamiento de Modelos de IA: Contar tokens asegura un preprocesamiento adecuado para entrenar modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-4 y BERT.
Gestión de Costos de API: Cuenta tokens antes de realizar llamadas a la API de OpenAI, Anthropic u otros servicios de IA para gestionar costos de manera efectiva.
Optimización de Contenido: Optimiza publicaciones de blog, artículos y copias de marketing para herramientas y chatbots impulsados por IA.
Clasificación de Texto: Prepara texto tokenizado para análisis de sentimientos, categorización de temas y análisis de contenido.
Traducción Automática: Descompón oraciones en unidades de tokens manejables para sistemas de traducción.
Recuperación de Información: Permite a los motores de búsqueda indexar documentos y coincidir consultas de usuarios de manera eficiente.
Resumen de Texto: Identifica palabras y frases importantes para generar resúmenes precisos.
Desarrollo de Chatbots: Procesa entradas de usuarios y genera respuestas apropiadas en sistemas de IA conversacional.
Moderación de Contenido: Analiza e identifica palabras o frases específicas en sistemas de filtrado de contenido automatizados.
Mientras que nuestra herramienta utiliza tiktoken para un conteo de tokens preciso, otras bibliotecas de tokenización incluyen:
El conteo de tokens ha evolucionado significativamente con los avances en el procesamiento de lenguaje natural:
Implementa el conteo de tokens en tus aplicaciones:
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## Ejemplo de uso
9text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Conteo de tokens: {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// Ejemplo de uso
10const text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Conteo de tokens: ${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## Ejemplo de uso
10text = "¡Hola, mundo! Este es un ejemplo de tokenización."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Conteo de tokens: #{token_count}"
14Estos ejemplos demuestran cómo implementar la funcionalidad de conteo de tokens utilizando tiktoken en diferentes lenguajes de programación.
Un token es una unidad de texto que los modelos de IA procesan, típicamente palabras, subpalabras o caracteres. Contar tokens ayuda a determinar la longitud del texto para el procesamiento de IA.
GPT-4 puede procesar hasta 8,192 tokens (estándar) o 32,768 tokens (GPT-4-32k) en una sola solicitud, incluyendo tanto la entrada como la salida.
Contar tokens ayuda a estimar costos de API, asegurar que el contenido se ajuste a los límites del modelo y optimizar el texto para mejores resultados en el procesamiento de IA.
CL100K_BASE es la codificación más reciente para GPT-4 y ChatGPT, mientras que P50K_BASE se utiliza para modelos GPT-3 más antiguos con diferentes tamaños de vocabulario.
Nuestra herramienta utiliza la biblioteca oficial tiktoken de OpenAI, proporcionando conteos de tokens 100% precisos que coinciden con los cálculos de la API de OpenAI.
Esta herramienta funciona mejor para modelos de OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Otros modelos pueden utilizar diferentes métodos de tokenización.
Sí, los signos de puntuación generalmente se cuentan como tokens separados o combinados con palabras adyacentes, dependiendo del algoritmo de codificación.
Sí, cada modelo tiene límites específicos: GPT-3.5 (4,096 tokens), GPT-4 (8,192 tokens), GPT-4-32k (32,768 tokens), y otros varían según el proveedor.
¿Listo para optimizar tu texto para modelos de IA? Usa nuestra herramienta gratuita de contador de tokens arriba para analizar tu contenido y asegurarte de que cumpla con los requisitos de tu aplicación de IA.
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