LLM 토큰 카운터
OpenAI GPT 모델용 텍스트의 토큰을 즉시 계산하세요.
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자주 묻는 질문
대규모 언어 모델(LLM)에서 토큰이란 무엇인가요?
LLM에서 토큰은 단어, 단어의 일부(하위 단어) 또는 구두점과 같은 텍스트의 기본 단위입니다. 모델은 텍스트를 이러한 토큰으로 분해하여 처리하고 생성합니다.
LLM 작업 시 토큰 수를 세는 것이 왜 중요한가요?
토큰 수는 API 비용 관리(많은 서비스가 토큰당 요금을 부과하므로), 모델 컨텍스트 제한(모델이 처리할 수 있는 최대 토큰 수) 준수, 프롬프트 효율성 최적화에 매우 중요합니다.
LLM에서 토큰화란 무엇인가요?
토큰화는 텍스트 시퀀스를 토큰 시퀀스로 변환하는 프로세스입니다. LLM마다 다른 토큰화 알고리즘을 사용할 수 있으며, 이는 텍스트가 분해되는 방식에 영향을 미칩니다.
LLM을 위해 텍스트의 토큰 수를 어떻게 줄일 수 있나요?
간결한 언어를 사용하고, 중복되는 단어나 필러 구문을 제거하고, 정보를 요약하고, 경우에 따라 적절한 약어나 더 짧은 동의어를 사용하여 토큰을 줄일 수 있습니다.
모든 LLM이 동일한 방식으로 토큰을 계산하나요?
아니요, OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude와 같은 다양한 LLM 제품군은 종종 고유한 토크나이저를 사용합니다. 즉, 동일한 텍스트라도 모델에 따라 토큰 수가 다를 수 있습니다.
LLM에서 '컨텍스트 창'이란 무엇이며 토큰과 어떤 관련이 있나요?
컨텍스트 창은 LLM이 한 번에 고려할 수 있는 최대 토큰 수입니다. 여기에는 입력 프롬프트와 모델이 생성한 응답이 모두 포함됩니다. 이 제한을 초과하면 오류가 발생하거나 출력이 잘릴 수 있습니다.