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LLM Token-Zähler

Zähle sofort die Tokens deines Textes für OpenAI GPT-Modelle.

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Häufig Gestellte Fragen

Was ist ein Token im Kontext von Großen Sprachmodellen (LLMs)?

In LLMs ist ein Token eine grundlegende Texteinheit, wie ein Wort, ein Wortteil (Subword) oder ein Satzzeichen. Modelle verarbeiten und generieren Text, indem sie ihn in diese Tokens zerlegen.

Warum ist das Zählen von Tokens bei der Arbeit mit LLMs wichtig?

Das Zählen von Tokens ist entscheidend für die Verwaltung von API-Kosten (da viele Dienste pro Token abrechnen), die Einhaltung von Modellkontextgrenzen (die maximale Anzahl von Tokens, die ein Modell verarbeiten kann) und die Optimierung der Prompt-Effektivität.

Was ist Tokenisierung in LLMs?

Tokenisierung ist der Prozess der Umwandlung einer Textsequenz in eine Sequenz von Tokens. Verschiedene LLMs können unterschiedliche Tokenisierungsalgorithmen verwenden, was sich darauf auswirkt, wie Text zerlegt wird.

Wie kann ich die Anzahl der Tokens in meinem Text für ein LLM reduzieren?

Sie können Tokens reduzieren, indem Sie eine prägnante Sprache verwenden, redundante Wörter oder Füllphrasen entfernen, Informationen zusammenfassen und manchmal Abkürzungen oder kürzere Synonyme verwenden, wo dies angemessen ist.

Zählen alle LLMs Tokens auf die gleiche Weise?

Nein, verschiedene LLM-Familien (z.B. die GPT-Serie von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic) verwenden oft ihre eigenen einzigartigen Tokenizer. Das bedeutet, dass derselbe Text je nach Modell zu einer unterschiedlichen Token-Anzahl führen kann.

Was ist ein 'Kontextfenster' in LLMs und wie hängt es mit Tokens zusammen?

Das Kontextfenster ist die maximale Anzahl von Tokens, die ein LLM gleichzeitig berücksichtigen kann. Dies umfasst sowohl Ihren Eingabe-Prompt als auch die vom Modell generierte Antwort. Eine Überschreitung dieser Grenze kann zu Fehlern oder einer abgeschnittenen Ausgabe führen.

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