WebToolPanel

LLM-Tokencount

Räkna omedelbart tokens i din text för OpenAI GPT-modeller.

Tecken0
Tokens0

Tokenlista

Ange text för att se tokenuppdelning.

Vanliga Frågor

Vad är en token i samband med Stora Språkmodeller (LLM)?

I LLM:er är en token en grundläggande textenhet, som ett ord, en del av ett ord (subord) eller interpunktion. Modeller bearbetar och genererar text genom att bryta ner den i dessa tokens.

Varför är det viktigt att räkna tokens när man arbetar med LLM:er?

Att räkna tokens är avgörande för att hantera API-kostnader (eftersom många tjänster debiterar per token), hålla sig inom modellens kontextgränser (det maximala antalet tokens en modell kan bearbeta) och optimera effektiviteten hos prompter.

Vad är tokenisering i LLM:er?

Tokenisering är processen att omvandla en textsekvens till en sekvens av tokens. Olika LLM:er kan använda olika tokeniseringsalgoritmer, vilket påverkar hur texten bryts ner.

Hur kan jag minska antalet tokens i min text för en LLM?

Du kan minska antalet tokens genom att använda ett koncist språk, ta bort överflödiga ord eller utfyllnadsfraser, sammanfatta information och ibland använda förkortningar eller kortare synonymer där det är lämpligt.

Räknar alla LLM:er tokens på samma sätt?

Nej, olika LLM-familjer (t.ex. OpenAI:s GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude) använder ofta sina egna unika tokeniserare. Detta innebär att samma textstycke kan resultera i ett annat antal tokens beroende på modellen.

Vad är ett 'kontextfönster' i LLM:er och hur relaterar det till tokens?

Kontextfönstret är det maximala antalet tokens som en LLM kan beakta samtidigt. Detta inkluderar både din inmatningsprompt och modellens genererade svar. Att överskrida denna gräns kan leda till fel eller trunkerad utdata.

Related Tools