Was ist Tokenisierung in KI-Sprachmodellen?

Tokenisierung ist der Prozess der Zerlegung von Text in kleinere Einheiten, die Tokens genannt werden und die KI-Sprachmodelle zum Verstehen und Verarbeiten von Text verwenden. Ein Token kann ein Wort, ein Wortteil oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Zum Beispiel kann "Hallo" ein Token sein, während "beispiellos" in mehrere Tokens wie "bei", "spiel", "los" aufgeteilt werden könnte. Das Verständnis der Tokenisierung ist entscheidend, da KI-Modelle Token-Limits für ihre Ein- und Ausgaben haben und API-Kosten oft auf Basis der Anzahl verwendeter Tokens berechnet werden.

Tool-Beschreibung

Das GPT Tokenizer Tool ermöglicht es Ihnen, genau zu sehen, wie die verschiedenen GPT-Modelle von OpenAI Texteingaben tokenisieren. Sie können einen beliebigen Text-Prompt eingeben und aus einer breiten Palette von GPT-Modellen wählen, um die Token-Aufschlüsselung mit farbcodierter Visualisierung zu sehen. Jedes Token wird mit einer eindeutigen Farbe hervorgehoben, was es einfach macht zu verstehen, wie das Modell Ihren Text verarbeitet. Das Tool zeigt die Gesamtanzahl der Tokens an und stellt Sonderzeichen dar (Leerzeichen als Punkte und Zeilenumbrüche als Pfeile) für bessere Sichtbarkeit.

Beispiele

Eingabe:

  • Modell: GPT-5
  • Prompt: "Hallo, wie geht es Ihnen heute?"

Ausgabe:

  • Tokens: Die Anzahl variiert je nach Modell
  • Visualisierung: Jedes Wort/Satzzeichen in verschiedenen Farben dargestellt

Funktionen

  • Unterstützung mehrerer Modelle: Wählen Sie aus über 30 GPT- und OpenAI-Modellen
  • Echtzeit-Tokenisierung: Sehen Sie, wie Tokens sich sofort beim Tippen aktualisieren
  • Farbcodierte Visualisierung: Jedes Token erhält eine eindeutige Farbe zur einfachen Identifizierung
  • Sonderzeichen-Anzeige: Leerzeichen als Punkte (·) und Zeilenumbrüche als Pfeile (↵) dargestellt
  • Token-Zählung: Echtzeit-Anzeige der Gesamtzahl verwendeter Tokens
  • Modellspezifische Kodierung: Jedes Modell verwendet seine eigenen Tokenisierungsregeln

Unterstützte Modelle

Das Tool unterstützt die folgenden OpenAI-Modelle:

ChatGPT-Serie:

  • ChatGPT-4o Latest

GPT-5-Serie:

  • GPT-5
  • GPT-5 Pro
  • GPT-5 mini
  • GPT-5 nano

GPT-4.x-Serie:

  • GPT-4.5 Preview
  • GPT-4.1
  • GPT-4.1 mini
  • GPT-4.1 nano

GPT-4-Serie:

  • GPT-4o
  • GPT-4o mini
  • GPT-4
  • GPT-4 turbo

GPT-3.5-Serie:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

O-Serie (Reasoning-Modelle):

  • o4-mini
  • o3
  • o3-mini
  • o3-pro
  • o1
  • o1-mini
  • o1-preview
  • o1-pro

Legacy-Modelle:

  • text-davinci-003
  • text-davinci-002
  • text-davinci-001

Anwendungsfälle

  • API-Kostenschätzung: Berechnen Sie die Token-Nutzung vor API-Aufrufen, um Kosten zu schätzen
  • Prompt-Optimierung: Reduzieren Sie die Token-Anzahl durch Verständnis der Text-Tokenisierung
  • Kontextfenster-Planung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts in die Token-Limits des Modells passen
  • Debugging von KI-Antworten: Verstehen Sie, warum bestimmte Eingaben unerwartete Ausgaben erzeugen
  • Bildungszwecke: Lernen Sie, wie verschiedene Modelle die Tokenisierung unterschiedlich handhaben
  • Inhaltslängen-Planung: Planen Sie Inhalte, die in Token-Beschränkungen passen