WebToolPanel

LLM Token-teller

Tell umiddelbart tokens i teksten din for OpenAI GPT-modeller.

Tegn0
Tokens0

Tokenliste

Skriv inn tekst for å se tokenfordeling.

Ofte Stilte Spørsmål

Hva er et token i konteksten av Store Språkmodeller (LLM)?

I LLM-er er et token en grunnleggende tekstenhet, som et ord, en del av et ord (subord) eller tegnsetting. Modeller behandler og genererer tekst ved å bryte den ned i disse tokenene.

Hvorfor er det viktig å telle tokens når man jobber med LLM-er?

Token-telling er avgjørende for å administrere API-kostnader (siden mange tjenester tar betalt per token), holde seg innenfor modellens kontekstgrenser (maksimalt antall tokens en modell kan behandle), og optimalisere effektiviteten til prompter.

Hva er tokenisering i LLM-er?

Tokenisering er prosessen med å konvertere en tekstsekvens til en sekvens av tokens. Ulike LLM-er kan bruke forskjellige tokeniseringsalgoritmer, noe som påvirker hvordan teksten brytes ned.

Hvordan kan jeg redusere antall tokens i teksten min for en LLM?

Du kan redusere antall tokens ved å bruke et konsist språk, fjerne overflødige ord eller fyllfraser, oppsummere informasjon og noen ganger bruke forkortelser eller kortere synonymer der det er hensiktsmessig.

Teller alle LLM-er tokens på samme måte?

Nei, forskjellige LLM-familier (f.eks. OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude) bruker ofte sine egne unike tokeniserere. Dette betyr at samme tekststykke kan resultere i et annet antall tokens avhengig av modellen.

Hva er et 'kontekstvindu' i LLM-er og hvordan er det relatert til tokens?

Kontekstvinduet er det maksimale antallet tokens en LLM kan vurdere samtidig. Dette inkluderer både inndataprompten din og modellens genererte respons. Å overskride denne grensen kan føre til feil eller avkortet utdata.

Related Tools