AI भाषा मॉडलों में टोकनाइज़ेशन क्या है?

टोकनाइज़ेशन वह प्रक्रिया है जिसमें पाठ को छोटे इकाइयों, जिन्हें टोकन कहा जाता है, में विभाजित किया जाता है, जिन्हें AI भाषा मॉडल पाठ को समझने और प्रोसेस करने के लिए उपयोग करते हैं। एक टोकन शब्द, शब्द का भाग, या यहाँ तक कि एक अकेला अक्षर भी हो सकता है। उदाहरण के लिए, "hello" एक टोकन हो सकता है, जबकि "unprecedented" को कई टोकनों में विभाजित किया जा सकता है जैसे "un", "pre", "cedent", और "ed"। टोकनाइज़ेशन को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि AI मॉडल के इनपुट और आउटपुट पर टोकन सीमाएँ होती हैं, और API लागत अक्सर उपयोग किए गए टोकनों की संख्या के आधार पर गणना की जाती है।

टूल विवरण

GPT Tokenizer टूल आपको यह दिखाने की अनुमति देता है कि OpenAI के विभिन्न GPT मॉडल टेक्स्ट इनपुट को कैसे टोकनाइज़ करते हैं। आप कोई भी टेक्स्ट प्रॉम्प्ट दर्ज कर सकते हैं और कई GPT मॉडलों में से चुन सकते हैं ताकि टोकन विभाजन को रंग‑कोडेड विज़ुअलाइज़ेशन के साथ देखा जा सके। प्रत्येक टोकन को एक विशिष्ट रंग से हाइलाइट किया जाता है, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि मॉडल आपका टेक्स्ट कैसे प्रोसेस करता है। टूल कुल टोकन संख्या प्रदर्शित करता है और विशेष अक्षरों को (स्पेस को बिंदु (·) और लाइन ब्रेक को तीर (↵) के रूप में) दिखाता है ताकि दृश्यता बेहतर हो।

उदाहरण

इनपुट:

  • मॉडल: GPT-5
  • प्रॉम्प्ट: "Hello, how are you today?"

आउटपुट:

  • टोकन: 7
  • विज़ुअलाइज़ेशन: प्रत्येक शब्द/विराम चिह्न विभिन्न रंगों में दिखाया गया है

विशेषताएँ

  • एकाधिक मॉडल समर्थन: 30+ GPT और OpenAI मॉडलों में से चुनें
  • रियल‑टाइम टोकनाइज़ेशन: टाइप करते ही टोकन तुरंत अपडेट होते देखें
  • रंग‑कोडेड विज़ुअलाइज़ेशन: प्रत्येक टोकन को आसान पहचान के लिए एक विशिष्ट रंग मिलता है
  • विशेष अक्षर प्रदर्शन: स्पेस को बिंदु (·) और लाइन ब्रेक को तीर (↵) के रूप में दिखाया जाता है
  • टोकन गणना: उपयोग किए गए कुल टोकनों की रियल‑टाइम डिस्प्ले
  • मॉडल‑विशिष्ट एन्कोडिंग: प्रत्येक मॉडल अपनी टोकनाइज़ेशन नियमों का उपयोग करता है

समर्थित मॉडल

टूल निम्नलिखित OpenAI मॉडलों को सपोर्ट करता है:

ChatGPT श्रृंखला:

  • ChatGPT-4o Latest

GPT-5 श्रृंखला:

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

GPT-4.x श्रृंखला:

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

GPT-4 श्रृंखला:

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

GPT-3.5 श्रृंखला:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

O-श्रृंखला (Reasoning मॉडल):

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

Legacy मॉडल:

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

उपयोग केस

  • API लागत अनुमान: API कॉल करने से पहले टोकन उपयोग की गणना करके लागत का अनुमान लगाएँ
  • प्रॉम्प्ट अनुकूलन: यह समझकर टोकन संख्या कम करें कि टेक्स्ट कैसे टोकनाइज़ होता है
  • कॉन्टेक्स्ट विंडो योजना: सुनिश्चित करें कि आपके प्रॉम्प्ट मॉडल टोकन सीमाओं के भीतर फिट हों
  • AI प्रतिक्रियाओं का डिबगिंग: समझें कि कुछ इनपुट अप्रत्याशित आउटपुट क्यों देते हैं
  • शैक्षणिक उद्देश्य: जानें कि विभिन्न मॉडल टोकनाइज़ेशन को अलग‑अलग कैसे संभालते हैं
  • सामग्री लंबाई योजना: ऐसी सामग्री की योजना बनाएँ जो टोकन प्रतिबंधों के भीतर फिट हो