tiktoken 라이브러리를 사용하여 주어진 문자열의 토큰 수를 계산합니다. CL100K_BASE, P50K_BASE 및 R50K_BASE를 포함한 다양한 인코딩 알고리즘 중에서 선택하십시오. 자연어 처리 및 기계 학습 애플리케이션에 필수적입니다.
토큰 카운터는 GPT-3, GPT-4 및 ChatGPT와 같은 AI 언어 모델로 처리하기 전에 텍스트를 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 이 무료 토큰 카운터는 OpenAI의 tiktoken 라이브러리를 사용하여 텍스트의 토큰 수를 정확하게 계산하여 AI 모델에 맞게 콘텐츠를 최적화하고 API 한도 내에서 유지하는 데 도움을 줍니다.
단계별 지침:
토큰화는 텍스트를 토큰이라고 하는 더 작은 단위로 분해하는 과정입니다. 이러한 토큰은 AI 모델이 이해하고 처리할 수 있는 단어, 하위 단어 또는 문자로 구성됩니다. OpenAI에서 개발한 tiktoken 라이브러리는 GPT-3 및 GPT-4와 같은 모델에서 사용되는 효율적인 토큰화 알고리즘을 구현합니다.
AI 모델에 적합한 인코딩 선택:
CL100K_BASE: GPT-4 및 ChatGPT 모델을 위한 최신 OpenAI 인코딩. 여러 언어와 특수 문자를 효율적으로 처리합니다.
P50K_BASE: 약 50,000 토큰 어휘를 가진 이전 GPT-3 모델을 위한 인코딩.
R50K_BASE: 50,000 토큰 어휘를 특징으로 하는 이전 GPT-3 인코딩 시스템.
토큰 카운팅 및 토큰화는 AI 애플리케이션 및 자연어 처리에 필수적입니다:
AI 모델 훈련: 토큰 카운팅은 GPT-3, GPT-4 및 BERT와 같은 언어 모델 훈련을 위한 적절한 전처리를 보장합니다.
API 비용 관리: OpenAI, Anthropic 또는 기타 AI 서비스에 대한 API 호출 전에 토큰을 계산하여 비용을 효과적으로 관리합니다.
콘텐츠 최적화: AI 기반 도구 및 챗봇을 위해 블로그 게시물, 기사 및 마케팅 카피를 최적화합니다.
텍스트 분류: 감정 분석, 주제 분류 및 콘텐츠 분석을 위해 토큰화된 텍스트를 준비합니다.
기계 번역: 번역 시스템을 위해 문장을 관리 가능한 토큰 단위로 분해합니다.
정보 검색: 검색 엔진이 문서를 인덱싱하고 사용자 쿼리에 효율적으로 일치시킬 수 있도록 합니다.
텍스트 요약: 정확한 요약 생성을 위해 중요한 단어와 구문을 식별합니다.
챗봇 개발: 사용자 입력을 처리하고 대화형 AI 시스템에서 적절한 응답을 생성합니다.
콘텐츠 조정: 자동 콘텐츠 필터링 시스템에서 특정 단어 또는 구문을 분석하고 식별합니다.
우리 도구는 정확한 토큰 카운팅을 위해 tiktoken을 사용하지만, 다른 토큰화 라이브러리도 포함됩니다:
토큰 카운팅은 자연어 처리의 발전과 함께 크게 발전했습니다:
응용 프로그램에서 토큰 카운팅 구현하기:
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## 사용 예
9text = "안녕하세요, 세계! 이것은 토큰화 예제입니다."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"토큰 수: {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// 사용 예
10const text = "안녕하세요, 세계! 이것은 토큰화 예제입니다.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`토큰 수: ${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## 사용 예
10text = "안녕하세요, 세계! 이것은 토큰화 예제입니다."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "토큰 수: #{token_count}"
14이 예제들은 다양한 프로그래밍 언어에서 tiktoken을 사용하여 토큰 카운팅 기능을 구현하는 방법을 보여줍니다.
토큰은 AI 모델이 처리하는 텍스트의 단위로, 일반적으로 단어, 하위 단어 또는 문자입니다. 토큰 카운팅은 AI 처리를 위한 텍스트 길이를 결정하는 데 도움이 됩니다.
GPT-4는 단일 요청에서 최대 8,192 토큰(표준) 또는 32,768 토큰(GPT-4-32k)을 처리할 수 있으며, 입력과 출력을 모두 포함합니다.
토큰 카운팅은 API 비용을 추정하고, 콘텐츠가 모델 한도 내에 맞는지 확인하며, 더 나은 AI 처리 결과를 위해 텍스트를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
CL100K_BASE는 GPT-4 및 ChatGPT를 위한 최신 인코딩이며, P50K_BASE는 서로 다른 어휘 크기를 가진 이전 GPT-3 모델에 사용됩니다.
우리 도구는 OpenAI의 공식 tiktoken 라이브러리를 사용하여 OpenAI의 API 계산과 일치하는 100% 정확한 토큰 수를 제공합니다.
이 도구는 OpenAI 모델(GPT-3, GPT-4, ChatGPT)에 가장 적합합니다. 다른 모델은 다른 토큰화 방법을 사용할 수 있습니다.
네, 구두점은 일반적으로 별도의 토큰으로 계산되거나 인코딩 알고리즘에 따라 인접한 단어와 결합됩니다.
네, 각 모델마다 특정 한도가 있습니다: GPT-3.5 (4,096 토큰), GPT-4 (8,192 토큰), GPT-4-32k (32,768 토큰) 등이며, 다른 제공자는 다를 수 있습니다.
AI 모델에 맞게 텍스트를 최적화할 준비가 되셨나요? 위의 무료 토큰 카운터 도구를 사용하여 콘텐츠를 분석하고 AI 애플리케이션 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.
귀하의 워크플로에 유용할 수 있는 더 많은 도구를 발견하세요.