LLM 令牌计数器
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常见问题
在大型语言模型（LLM）中，什么是 token（标记）？
在 LLM 中，token 是文本的基本单位，例如一个词、词的一部分（子词）或标点符号。模型通过将文本分解为这些 token 来处理和生成文本。
为什么在使用 LLM 时计算 token 数量很重要？
计算 token 数量对于管理 API 成本（因为许多服务按 token 收费）、遵守模型上下文限制（模型可以处理的最大 token 数量）以及优化提示（prompt）的有效性至关重要。
LLM 中的 tokenization（标记化）是什么？
Tokenization 是将文本序列转换为 token 序列的过程。不同的 LLM 可能使用不同的标记化算法，这会影响文本的分解方式。
如何减少 LLM 文本中的 token 数量？
您可以通过使用简洁的语言、删除多余的词语或填充短语、总结信息，以及在适当的时候使用缩写或更短的同义词来减少 token 数量。
所有 LLM 都以相同的方式计算 token 吗？
不，不同的 LLM 系列（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude）通常使用它们自己独特的标记器。这意味着同一段文本根据模型的不同可能会产生不同的 token 数量。
LLM 中的“上下文窗口”是什么？它与 token 有何关系？
上下文窗口是 LLM 一次可以考虑的最大 token 数量。这包括您的输入提示和模型生成的响应。超过此限制可能会导致错误或输出被截断。