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.使用英文对话比较划算,其他语言包括中文计算Token时比较昂贵 2.英文字母大概四个字母平均下来等于一个token 3.中文汉字,大概一个汉字平均下来两个token 三.注意 有些网上的AI app,说是包年或者包月,但是可能还有其他限制的,比如包年但是有500万个tokens限制,tokens没有了虽然没用到一年也不能用了,需要缴费购买新...
计算了一下:如果使用GPT3.5的API访问的话,整个输入和输出总共:21,008 个token,GPT3.5 的单价为$0.002/1000tokens,那么这7篇作文的整个对话花费折算成人民币的价格为:21008/1000*(0.002*7) = 0.294112元人民币,GPT4是GPT3.5的60倍价格,如果使用GPT4的话,此次消费为:0.294112 * 60 = 17.64672元。 最后总结:目...
max_tokens=1 # we're only counting input tokens here, so let's not waste tokens on the output ) print(f'{response["usage"]["prompt_tokens"]} prompt tokens counted by the OpenAI API.') print() 翻译自openai-cookbook/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb at main · openai/openai-c...
大家好,本期视频从 GPT2 模型的结构出发,一步一步介绍如何用 python 代码计算一个 GPT 模型的参数数目和浮点操作数数目,最终回答了 llama 3.1 论文中的 scale 概念,并推导出了 llama 3.1 40B 模型在 15.6T tokens 上的预训练计算成本。, 视频播放量 4613、弹幕量 20、点
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。
大语言模型(如GPT)中的"tokens"是指模型用来处理和理解文本的基本单位。令牌是语言模型处理文本时的基本单位,可以是单词、子词(subwords)、字符或者其他更小的文本单元。所以我们在计算令牌时不能简单的将单词按照空格分隔,而将一段文本分解成令牌的过程称为"tokenization",这是预处理文本的重要步骤。
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。
import openaiopenai.api_key = ""res = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", max_tokens=100, temperature=0.7, messages=[ { "role": "system", "content": """ When I ask to explain something, bring it in a way that teacher would explain...