Conta il numero di token in una stringa data utilizzando la libreria tiktoken. Seleziona tra diversi algoritmi di codifica tra cui CL100K_BASE, P50K_BASE e R50K_BASE. Essenziale per l'elaborazione del linguaggio naturale e le applicazioni di apprendimento automatico.
Un contatore di token è uno strumento essenziale per analizzare il testo prima di elaborarlo con modelli di linguaggio AI come GPT-3, GPT-4 e ChatGPT. Questo contatore di token gratuito conta con precisione il numero di token nel tuo testo utilizzando la libreria tiktoken di OpenAI, aiutandoti a ottimizzare i contenuti per i modelli AI e a rimanere all'interno dei limiti dell'API.
Istruzioni passo-passo:
La tokenizzazione è il processo di suddivisione del testo in unità più piccole chiamate token. Questi token rappresentano parole, sottoparole o caratteri che i modelli AI possono comprendere ed elaborare. La libreria tiktoken, sviluppata da OpenAI, implementa algoritmi di tokenizzazione efficienti utilizzati in modelli come GPT-3 e GPT-4.
Scegli la codifica giusta per il tuo modello AI:
CL100K_BASE: Ultima codifica OpenAI per i modelli GPT-4 e ChatGPT. Gestisce più lingue e caratteri speciali in modo efficiente.
P50K_BASE: Codifica per i modelli GPT-3 più vecchi con un vocabolario di circa 50.000 token.
R50K_BASE: Sistema di codifica GPT-3 precedente, con un vocabolario di 50.000 token.
Il conteggio dei token e la tokenizzazione sono essenziali per le applicazioni AI e l'elaborazione del linguaggio naturale:
Addestramento del Modello AI: Il conteggio dei token garantisce una corretta pre-elaborazione per l'addestramento di modelli di linguaggio come GPT-3, GPT-4 e BERT.
Gestione dei Costi API: Conta i token prima delle chiamate API a OpenAI, Anthropic o altri servizi AI per gestire i costi in modo efficace.
Ottimizzazione dei Contenuti: Ottimizza post di blog, articoli e testi di marketing per strumenti e chatbot alimentati da AI.
Classificazione del Testo: Prepara il testo tokenizzato per analisi del sentiment, categorizzazione degli argomenti e analisi dei contenuti.
Traduzione Automatica: Suddividi le frasi in unità di token gestibili per i sistemi di traduzione.
Recupero delle Informazioni: Consenti ai motori di ricerca di indicizzare documenti e abbinare le query degli utenti in modo efficiente.
Sommario del Testo: Identifica parole e frasi importanti per generare sommari accurati.
Sviluppo di Chatbot: Elabora gli input degli utenti e genera risposte appropriate nei sistemi di AI conversazionale.
Moderazione dei Contenuti: Analizza e identifica parole o frasi specifiche nei sistemi di filtraggio dei contenuti automatizzati.
Sebbene il nostro strumento utilizzi tiktoken per un conteggio preciso dei token, altre librerie di tokenizzazione includono:
Il conteggio dei token è evoluto significativamente con i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale:
Implementa il conteggio dei token nelle tue applicazioni:
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## Esempio di utilizzo
9text = "Ciao, mondo! Questo è un esempio di tokenizzazione."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Conteggio dei 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// Esempio di utilizzo
10const text = "Ciao, mondo! Questo è un esempio di tokenizzazione.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Conteggio dei 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## Esempio di utilizzo
10text = "Ciao, mondo! Questo è un esempio di tokenizzazione."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Conteggio dei token: #{token_count}"
14Questi esempi dimostrano come implementare la funzionalità di conteggio dei token utilizzando tiktoken in diversi linguaggi di programmazione.
Un token è un'unità di testo che i modelli AI elaborano - tipicamente parole, sottoparole o caratteri. Il conteggio dei token aiuta a determinare la lunghezza del testo per l'elaborazione AI.
GPT-4 può elaborare fino a 8.192 token (standard) o 32.768 token (GPT-4-32k) in una singola richiesta, inclusi input e output.
Il conteggio dei token aiuta a stimare i costi API, garantire che i contenuti rientrino nei limiti del modello e ottimizzare il testo per migliori risultati di elaborazione AI.
CL100K_BASE è l'ultima codifica per GPT-4 e ChatGPT, mentre P50K_BASE è utilizzata per i modelli GPT-3 più vecchi con diverse dimensioni del vocabolario.
Il nostro strumento utilizza la libreria ufficiale tiktoken di OpenAI, fornendo conteggi di token 100% accurati che corrispondono ai calcoli dell'API di OpenAI.
Questo strumento funziona meglio per i modelli OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Altri modelli potrebbero utilizzare metodi di tokenizzazione diversi.
Sì, i segni di punteggiatura vengono tipicamente conteggiati come token separati o combinati con parole adiacenti, a seconda dell'algoritmo di codifica.
Sì, ogni modello ha limiti specifici: GPT-3.5 (4.096 token), GPT-4 (8.192 token), GPT-4-32k (32.768 token) e altri variano in base al fornitore.
Pronto a ottimizzare il tuo testo per i modelli AI? Utilizza il nostro strumento gratuito di conteggio dei token qui sopra per analizzare il tuo contenuto e assicurarti che soddisfi i requisiti della tua applicazione AI.
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