使用Tokeniser估算GPT和LLM服务的查询成本
将LLM集成到项目所花费的成本主要是我们通过API获取LLM返回结果的成本,而这些成本通常是根据处理的令牌数量计算的。我们如何预估我们的令牌数量呢?Tokeniser包可以有效地计算文本输入中的令牌来估算这些成本。本文将介绍如何使用Tokeniser有效地预测和管理费用。
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。
https://avoid.overfit.cn/post/064552e1902b468d834e7d65399dcd04
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步