Tell antall tokens i en gitt streng ved hjelp av tiktoken-biblioteket. Velg mellom forskjellige kodingsalgoritmer inkludert CL100K_BASE, P50K_BASE, og R50K_BASE. Essensielt for naturlig språkbehandling og maskinlæringsapplikasjoner.
En token teller er et essensielt verktøy for å analysere tekst før den behandles med AI språkmodeller som GPT-3, GPT-4 og ChatGPT. Denne gratis token telleren teller nøyaktig antall tokens i teksten din ved hjelp av OpenAIs tiktoken-bibliotek, og hjelper deg med å optimalisere innhold for AI-modeller og holde deg innenfor API-grenser.
Trinn-for-trinn instruksjoner:
Tokenisering er prosessen med å dele opp tekst i mindre enheter kalt tokens. Disse tokens representerer ord, delord eller tegn som AI-modeller kan forstå og behandle. Tiktoken-biblioteket, utviklet av OpenAI, implementerer effektive tokeniseringsalgoritmer som brukes i modeller som GPT-3 og GPT-4.
Velg riktig koding for din AI-modell:
CL100K_BASE: Nyeste OpenAI-koding for GPT-4 og ChatGPT-modeller. Håndterer flere språk og spesialtegn effektivt.
P50K_BASE: Koding for eldre GPT-3-modeller med omtrent 50 000 tokens ordforråd.
R50K_BASE: Tidligere GPT-3 kodingssystem, også med 50 000 tokens ordforråd.
Token telling og tokenisering er essensielt for AI-applikasjoner og naturlig språkbehandling:
AI Modelltrening: Token telling sikrer riktig forhåndsbehandling for trening av språkmodeller som GPT-3, GPT-4 og BERT.
API Kostnadshåndtering: Tell tokens før API-kall til OpenAI, Anthropic eller andre AI-tjenester for å håndtere kostnader effektivt.
Innholdsoptimalisering: Optimaliser blogginnlegg, artikler og markedsføringskopi for AI-drevne verktøy og chatbots.
Tekstklassifisering: Forbered tokenisert tekst for sentimentanalyse, emnekategorisering og innholdsanalys.
Maskinoversettelse: Del opp setninger i håndterbare token-enheter for oversettelsessystemer.
Informasjonsinnhenting: Gjør det mulig for søkemotorer å indeksere dokumenter og matche brukerforespørsel effektivt.
Tekstsammendrag: Identifiser viktige ord og fraser for å generere nøyaktige sammendrag.
Chatbot Utvikling: Behandle brukerinnspill og generere passende svar i samtale-AI-systemer.
Innholdsmoderering: Analysere og identifisere spesifikke ord eller fraser i automatiserte innholdsfiltreringssystemer.
Mens vårt verktøy bruker tiktoken for nøyaktig token telling, inkluderer andre tokeniseringsbiblioteker:
Token telling har utviklet seg betydelig med fremskritt innen naturlig språkbehandling:
Implementer token telling i applikasjonene dine:
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## Eksempel på bruk
9text = "Hei, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Tokenantall: {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// Eksempel på bruk
10const text = "Hei, verden! Dette er et tokenisering eksempel.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Tokenantall: ${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## Eksempel på bruk
10text = "Hei, verden! Dette er et tokenisering eksempel."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Tokenantall: #{token_count}"
14Disse eksemplene demonstrerer implementering av token telling funksjonalitet ved hjelp av tiktoken på tvers av forskjellige programmeringsspråk.
En token er en enhet av tekst som AI-modeller behandler - typisk ord, delord eller tegn. Token telling hjelper med å bestemme tekstlengde for AI-behandling.
GPT-4 kan prosessere opptil 8 192 tokens (standard) eller 32 768 tokens (GPT-4-32k) i en enkelt forespørsel, inkludert både inngang og utgang.
Token telling hjelper med å anslå API-kostnader, sikre at innholdet passer innenfor modellgrenser, og optimalisere tekst for bedre AI-behandlingsresultater.
CL100K_BASE er den nyeste kodingen for GPT-4 og ChatGPT, mens P50K_BASE brukes for eldre GPT-3-modeller med forskjellige ordforrådstørrelser.
Vårt verktøy bruker OpenAIs offisielle tiktoken-bibliotek, som gir 100% nøyaktige tokenantall som samsvarer med OpenAIs API-beregninger.
Dette verktøyet fungerer best for OpenAI-modeller (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Andre modeller kan bruke forskjellige tokeniseringsmetoder.
Ja, tegnsettingsmerker telles vanligvis som separate tokens eller kombinert med tilstøtende ord, avhengig av kodingsalgoritmen.
Ja, hver modell har spesifikke grenser: GPT-3.5 (4 096 tokens), GPT-4 (8 192 tokens), GPT-4-32k (32 768 tokens), og andre varierer etter leverandør.
Klar til å optimalisere teksten din for AI-modeller? Bruk vårt gratis token teller verktøy ovenfor for å analysere innholdet ditt og sikre at det oppfyller kravene til AI-applikasjonen din.
Oppdag flere verktøy som kan være nyttige for arbeidsflyten din