Token 使用优化是控制成本的关键: defoptimize_prompt(prompt:str) ->str:"""优化 prompt 以减少 token 使用"""# 移除多余空白prompt =" ".join(prompt.split())# 压缩重复指令prompt = prompt.replace("请注意","")returnpromptdefcalculate_cost(messages:list) ->float:"""估算 API 调用成本"""token_c...
importopenaiTokenCounterfrom'openai-gpt-token-counter';import{Configuration,OpenAIApi}from"openai";constconfiguration=newConfiguration({apiKey:process.env.OPENAI_API_KEY,});constopenai=newOpenAIApi(configuration);(async()=>{constmodel="gpt-3.5-turbo";consttexts=["Hello world","This is a slightly ...
$pip install openai-token-counter Usage fromopenai_token_counterimportopenai_token_countermessages=[{"role":"user","content":"hello"}]functions=[ {"name":"bing_bong","description":"Do a bing bong","parameters": {"type":"object","properties": {"foo": {"type":"string"},"bar": {"...
算笔账如下：现在调用GPT-4 API的费用为输入长度$0.03/1k Token，回复$0.06/1k，单次回复加上下文...
OpenAI APIのトークン上限回避・tiktokenラッパーの導入・スクレイピングデータが30000トークンを超える場合は分割処理 1 parent bdb19dd commit 16ca4b1 File tree example_usage_freetalk.py example_usage_icebreak.py example_usage_specific.py src tiktoken __init__.py token_counter.py web...
openai-gpt-token-counter Count the number of OpenAI tokens in a string. Supports all OpenAI Text models (text-davinci-003, gpt-3.5-turbo, gpt-4) codergautam •1.1.1•a year ago•5dependents•ISCpublished version1.1.1,a year ago5dependentslicensed under $ISC ...
API用户将可以自行设定对推理时间和token消耗的限制 o1具有多模态能力,瞄准的是MMMU等数据集上的SOTA,之后将实装 性能上,OpenAI也正在着手降低延迟和推理所需时间。 最后是人们,尤其是API用户关心的价格问题,毕竟考虑到将推理过程计入输出token,o1的定价还是比较高的。 OpenAI表示“将遵循每1-2年降价的趋势”,并且在...
从反应时间和token消耗两方面看,根据Hackernews上使用了API的开发者推算,o1进行推理所消耗的token是其给出答案token的10倍,是未进行思维链的GPT-4o mini 所用token的60-100倍。如果采用能看三步的、每步形成5个候选,单层深度的Lookahead Search就会消耗45倍token。但用到了思维链每步都需要进行一次Lookahead Search...
API 类型支持的模型 聊天补全gpt-3.5 gpt-4 Completiongpt-3.5-turbo-instruct 嵌入text-embedding-3-large text-embedding-3-small text-embedding-ada-002 有关更多信息,请参阅Azure OpenAI 服务模型。 策略语句 XML <azure-openai-token-limitcounter-key="key value"tokens-per-minute="number"estimate-prompt-...
File "D:\azure_openAi.venv\Lib\site-packages\gpt_index\token_counter\token_counter.py", line 78, in wrapped_llm_predict Copy f_return_val = f(_self, *args, **kwargs) ^^^ File "D:\azure_openAi.venv\Lib\site-packages\gpt_index\indices\vector_store\base.py", line 217...