LLMトークンカウンター
OpenAI GPTモデル向けのテキスト内トークンを瞬時にカウント。
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よくある質問
大規模言語モデル（LLM）におけるトークンとは何ですか？
LLMにおいて、トークンとはテキストの基本的な単位であり、単語、単語の一部（サブワード）、または句読点などです。モデルはテキストをこれらのトークンに分割して処理・生成します。
LLMを使用する際にトークンを数えることが重要なのはなぜですか？
トークン数は、APIコストの管理（多くのサービスがトークンごとに課金するため）、モデルのコンテキスト制限（モデルが処理できる最大トークン数）の遵守、プロンプトの有効性の最適化に不可欠です。
LLMにおけるトークン化とは何ですか？
トークン化とは、テキストのシーケンスを一連のトークンに変換するプロセスです。異なるLLMは異なるトークン化アルゴリズムを使用する場合があり、テキストの分割方法に影響します。
LLM用のテキストのトークン数を減らすにはどうすればよいですか？
簡潔な言葉遣いをし、冗長な単語やフィラーフレーズを削除し、情報を要約し、場合によっては適切な略語や短い同義語を使用することで、トークンを減らすことができます。
すべてのLLMは同じ方法でトークンを数えますか？
いいえ、異なるLLMファミリー（例：OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude）は、しばしば独自のトケナイザを使用します。これは、同じテキストでもモデルによってトークン数が異なる可能性があることを意味します。
LLMにおける「コンテキストウィンドウ」とは何ですか？また、トークンとどのように関連していますか？
コンテキストウィンドウとは、LLMが一度に考慮できる最大のトークン数です。これには、入力プロンプトとモデルが生成した応答の両方が含まれます。この制限を超えると、エラーが発生したり、出力が途中で途切れたりする可能性があります。