Räkna antalet tokens i en given sträng med hjälp av tiktoken-biblioteket. Välj mellan olika kodningsalgoritmer inklusive CL100K_BASE, P50K_BASE och R50K_BASE. Viktigt för naturlig språkbehandling och maskininlärningsapplikationer.
En tokenräknare är ett viktigt verktyg för att analysera text innan den bearbetas med AI-språkmodeller som GPT-3, GPT-4 och ChatGPT. Denna gratis tokenräknare räknar noggrant antalet tokens i din text med hjälp av OpenAI:s tiktoken-bibliotek, vilket hjälper dig att optimera innehåll för AI-modeller och hålla dig inom API-gränser.
Steg-för-steg-instruktioner:
Tokenisering är processen att bryta ner text i mindre enheter som kallas tokens. Dessa tokens representerar ord, delord eller tecken som AI-modeller kan förstå och bearbeta. Tiktoken-biblioteket, utvecklat av OpenAI, implementerar effektiva tokeniseringsalgoritmer som används i modeller som GPT-3 och GPT-4.
Välj rätt kodning för din AI-modell:
CL100K_BASE: Senaste OpenAI-kodningen för GPT-4 och ChatGPT-modeller. Hanterar flera språk och specialtecken effektivt.
P50K_BASE: Kodning för äldre GPT-3-modeller med cirka 50 000 tokens ordförråd.
R50K_BASE: Tidigare GPT-3 kodningssystem, som också har 50 000 tokens ordförråd.
Tokenräkning och tokenisering är avgörande för AI-applikationer och naturlig språkbehandling:
AI-modellträning: Tokenräkning säkerställer korrekt förbearbetning för träning av språkmodeller som GPT-3, GPT-4 och BERT.
API-kostnadshantering: Räkna tokens innan API-anrop till OpenAI, Anthropic eller andra AI-tjänster för att hantera kostnader effektivt.
Innehållsoptimering: Optimera blogginlägg, artiklar och marknadsföringstexter för AI-drivna verktyg och chattbotar.
Textklassificering: Förbered tokeniserad text för sentimentanalys, ämneskategorisering och innehållsanalys.
Maskinöversättning: Bryt ner meningar i hanterbara tokenenheter för översättningssystem.
Informationsåtervinning: Möjliggör för sökmotorer att indexera dokument och matcha användarfrågor effektivt.
Textsammanfattning: Identifiera viktiga ord och fraser för att generera exakta sammanfattningar.
Chattbotutveckling: Bearbeta användarinmatningar och generera lämpliga svar i konversations-AI-system.
Innehållsmoderering: Analysera och identifiera specifika ord eller fraser i automatiserade innehållsfilteringssystem.
Även om vårt verktyg använder tiktoken för noggrann tokenräkning, inkluderar andra tokeniseringsbibliotek:
Tokenräkning har utvecklats avsevärt med framsteg inom naturlig språkbehandling:
Implementera tokenräkning i dina applikationer:
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## Exempelanvändning
9text = "Hej, världen! Detta är ett tokeniseringsexempel."
10encoding_name = "cl100k_base"
11token_count = count_tokens(text, encoding_name)
12print(f"Tokenantal: {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// Exempelanvändning
10const text = "Hej, världen! Detta är ett tokeniseringsexempel.";
11const encodingName = "cl100k_base";
12const tokenCount = countTokens(text, encodingName);
13console.log(`Tokenantal: ${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## Exempelanvändning
10text = "Hej, världen! Detta är ett tokeniseringsexempel."
11encoding_name = "cl100k_base"
12token_count = count_tokens(text, encoding_name)
13puts "Tokenantal: #{token_count}"
14Dessa exempel visar hur man implementerar tokenräkningsfunktionalitet med hjälp av tiktoken i olika programmeringsspråk.
En token är en enhet av text som AI-modeller bearbetar - vanligtvis ord, delord eller tecken. Tokenräkning hjälper till att bestämma textens längd för AI-bearbetning.
GPT-4 kan bearbeta upp till 8 192 tokens (standard) eller 32 768 tokens (GPT-4-32k) i en enda begäran, inklusive både indata och utdata.
Tokenräkning hjälper till att uppskatta API-kostnader, säkerställa att innehållet passar inom modellgränser och optimera text för bättre AI-bearbetningsresultat.
CL100K_BASE är den senaste kodningen för GPT-4 och ChatGPT, medan P50K_BASE används för äldre GPT-3-modeller med olika ordförrådsstorlekar.
Vårt verktyg använder OpenAI:s officiella tiktoken-bibliotek, vilket ger 100% noggranna tokenräkningar som matchar OpenAI:s API-beräkningar.
Detta verktyg fungerar bäst för OpenAI-modeller (GPT-3, GPT-4, ChatGPT). Andra modeller kan använda olika tokeniseringsmetoder.
Ja, interpunktsymboler räknas vanligtvis som separata tokens eller kombineras med angränsande ord, beroende på kodningsalgoritmen.
Ja, varje modell har specifika begränsningar: GPT-3.5 (4 096 tokens), GPT-4 (8 192 tokens), GPT-4-32k (32 768 tokens), och andra varierar beroende på leverantör.
Redo att optimera din text för AI-modeller? Använd vårt gratis tokenräknarverktyg ovan för att analysera ditt innehåll och säkerställa att det uppfyller dina AI-applikationskrav.
Upptäck fler verktyg som kan vara användbara för din arbetsflöde