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

posted @   deephub  阅读(12)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
历史上的今天:
2023-03-09 Python中函数参数传递方法*args, **kwargs,还有其他
2022-03-09 论文导读:CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的
点击右上角即可分享
微信分享提示