总的来说,在GPT中,Tokens是用于将输入文本切分成一个个可处理的单元。它与输入文本的长度有关,并且需要根据具体的输入文本来计算。对于不同的自然语言处理任务,可能会采用不同的Tokens切分方法和计算方式。但是,在大多数情况下,Tokens的数量与输入文本的长度成正比。 以上内容由【无际Ai】整理发布,转载请注明出处。...
1段落 ~= 100个tokens 1,500个单词 ~= 2048个tokens 2.为了获取更多关于tokens如何叠加的上下文，可以...
detail: low中的 4096 x 8192 图像最多花费 85 个令牌。 无论输入大小如何,低细节图像都是固定成本。 4. 如何统计tokens 可以通过调用chatgpt官方发布的tiktoken库,使用python脚本进行统计。 import tiktoken,json def num_tokens_from_messages(messages): """Return the number of tokens used by a list of...
importtokeniser defestimate_cost_with_tokeniser(prompt,max_response_length,cost_per_thousand_tokens): input_tokens=tokeniser.estimate_tokens(prompt) total_tokens=input_tokens+max_response_length cost_per_request=(total_tokens/1000)*cost_per_thousand_tokens returncost_per_request # Example usage prompt...
在ChatGPT中,tokens的计数是根据输入文本的长度和模型配置来进行的。每个输入文本都被视为一个序列,该序列由一个或多个tokens组成。例如,对于英文文本,每个单词通常被视为一个独立的token;而对于中文文本,由于没有明显的单词边界,因此通常使用分词器将文本分解成更小的词或词组作为tokens。在计算tokens数量时,需要...
一、Tokens计算原理 OpenAI 使用一种基于字节对编码(Byte Pair Encoding,BPE)的方法来进行字符串的 tokenization。对于英文,一个单词通常被认为是一个 token,但对于其他语言,如中文,一个字符可能就是一个 token。这里的问题是一个中文文本,每个中文字符一般就被视为一个 token。
tokens 的长度通常是指输入文本被分成 token 后的总数。 在 ChatGPT 中,可以使用一些现成的工具来计算 tokens 的长度。其中,常用的是使用 tokenizer。在 Python 中,可以使用 Hugging Face 的 transformers 库中的 tokenizer 来计算 tokens 的长度,示例如下: from transformers import AutoTokenizer # 加载 tokenizer ...
由于是官方中转api,支持官方api所有模型,所有模型Tokens费用均与官方一致的计费,支持查询用量明细。 费用公开透明,独立后台可查询key余额以及用量明细。 四、中转api如何使用 如果你是开发者,请查阅 OpenAI 官方 API 文档 使用时将官方文档中所有的 https://api.openai.com 替换为本服务提供的中转接口地址即可,接口用...
1.计算输入/输出 Tokens 值 2.基于实时汇率换算人民币成本 计算输入 / 输出 Tokens 创建换算脚本 将内容准确换算为 Tokens 需要引用第三方 Token 换算库。下面将以OpenAI GPT Token Counter 库为例,使得能够在调试接口的过程中将输入/输出数据换算为 Tokens 数。