Hitung jumlah token dalam string yang diberikan menggunakan pustaka tiktoken. Pilih dari berbagai algoritma pengkodean termasuk CL100K_BASE, P50K_BASE, dan R50K_BASE. Penting untuk pemrosesan bahasa alami dan aplikasi pembelajaran mesin.
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.
Instruksi langkah demi langkah:
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.
Pilih pengkodean yang tepat untuk model AI Anda:
CL100K_BASE: Pengkodean OpenAI terbaru untuk model GPT-4 dan ChatGPT. Menangani berbagai bahasa dan karakter khusus dengan efisien.
P50K_BASE: Pengkodean untuk model GPT-3 yang lebih lama dengan kosakata sekitar 50.000 token.
R50K_BASE: Sistem pengkodean GPT-3 yang lebih awal, juga memiliki kosakata 50.000 token.
Penghitungan token dan tokenisasi sangat penting untuk aplikasi AI dan pemrosesan bahasa alami:
Pelatihan Model AI: Penghitungan token memastikan pra-pemrosesan yang tepat untuk pelatihan model bahasa seperti GPT-3, GPT-4, dan BERT.
Manajemen Biaya API: Hitung token sebelum panggilan API ke OpenAI, Anthropic, atau layanan AI lainnya untuk mengelola biaya secara efektif.
Optimisasi Konten: Optimalkan posting blog, artikel, dan salinan pemasaran untuk alat dan chatbot bertenaga AI.
Klasifikasi Teks: Siapkan teks yang telah ditokenisasi untuk analisis sentimen, kategorisasi topik, dan analisis konten.
Penerjemahan Mesin: Pecah kalimat menjadi unit token yang dapat dikelola untuk sistem penerjemahan.
Pengambilan Informasi: Memungkinkan mesin pencari untuk mengindeks dokumen dan mencocokkan kueri pengguna dengan efisien.
Ringkasan Teks: Identifikasi kata dan frasa penting untuk menghasilkan ringkasan yang akurat.
Pengembangan Chatbot: Proses masukan pengguna dan menghasilkan respons yang sesuai dalam sistem AI percakapan.
Moderasi Konten: Analisis dan identifikasi kata atau frasa tertentu dalam sistem penyaringan konten otomatis.
Sementara alat kami menggunakan tiktoken untuk penghitungan token yang akurat, pustaka tokenisasi lainnya termasuk:
Penghitungan token telah berkembang secara signifikan seiring kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami:
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}")
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// Contoh penggunaan
10const text = "Halo, dunia! Ini adalah contoh tokenisasi.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Jumlah token: ${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## 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}"
14Contoh-contoh ini menunjukkan penerapan fungsionalitas penghitungan token menggunakan tiktoken di berbagai bahasa pemrograman.
Token adalah unit teks yang diproses oleh model AI - biasanya kata, subkata, atau karakter. Penghitungan token membantu menentukan panjang teks untuk pemrosesan AI.
GPT-4 dapat memproses hingga 8.192 token (standar) atau 32.768 token (GPT-4-32k) dalam satu permintaan, termasuk input dan output.
Penghitungan token membantu memperkirakan biaya API, memastikan konten sesuai dengan batas model, dan mengoptimalkan teks untuk hasil pemrosesan AI yang lebih baik.
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.
Alat kami menggunakan pustaka tiktoken resmi dari OpenAI, memberikan jumlah token yang 100% akurat yang sesuai dengan perhitungan API OpenAI.
Alat ini bekerja paling baik untuk model OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Model lain mungkin menggunakan metode tokenisasi yang berbeda.
Ya, tanda baca biasanya dihitung sebagai token terpisah atau digabungkan dengan kata yang berdekatan, tergantung pada algoritma pengkodean.
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.
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.
Temukan lebih banyak alat yang mungkin berguna untuk alur kerja Anda