Cos'è la tokenizzazione nei modelli linguistici AI?

La tokenizzazione è il processo di suddivisione del testo in unità più piccole chiamate token, che i modelli linguistici AI utilizzano per comprendere ed elaborare il testo. Un token può essere una parola, parte di una parola o anche un singolo carattere. Ad esempio, "ciao" potrebbe essere un token, mentre "straordinariamente" potrebbe essere diviso in più token come "straordin", "aria", "mente". Comprendere la tokenizzazione è fondamentale perché i modelli AI hanno limiti di token per i loro input e output, e i costi delle API vengono spesso calcolati in base al numero di token utilizzati.

Descrizione dello strumento

Lo strumento GPT Tokenizer ti consente di vedere esattamente come i vari modelli GPT di OpenAI tokenizzano il testo di input. Puoi inserire qualsiasi prompt di testo e selezionare da un'ampia gamma di modelli GPT per vedere la suddivisione in token con visualizzazione a colori. Ogni token è evidenziato con un colore unico, rendendo facile capire come il modello elabora il tuo testo. Lo strumento visualizza il conteggio totale dei token e mostra i caratteri speciali (spazi come punti e interruzioni di riga come frecce) per una migliore visibilità.

Esempi

Input:

  • Modello: GPT-5
  • Prompt: "Ciao, come stai oggi?"

Output:

  • Token: il numero varia in base al modello
  • Visualizzazione: Ogni parola/punteggiatura mostrata in colori diversi

Funzionalità

  • Supporto per più modelli: Scegli tra oltre 30 modelli GPT e OpenAI
  • Tokenizzazione in tempo reale: Vedi i token aggiornarsi istantaneamente mentre digiti
  • Visualizzazione con codice colore: Ogni token ottiene un colore unico per una facile identificazione
  • Visualizzazione caratteri speciali: Spazi mostrati come punti (·) e interruzioni di riga come frecce (↵)
  • Conteggio token: Visualizzazione in tempo reale del totale dei token utilizzati
  • Codifica specifica del modello: Ogni modello utilizza le proprie regole di tokenizzazione

Modelli supportati

Lo strumento supporta i seguenti modelli OpenAI:

Serie ChatGPT:

  • ChatGPT-4o Latest

Serie GPT-5:

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

Serie GPT-4.x:

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

Serie GPT-4:

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

Serie GPT-3.5:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

Serie O (modelli di ragionamento):

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

Modelli legacy:

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

Casi d'uso

  • Stima dei costi API: Calcola l'utilizzo dei token prima di effettuare chiamate API per stimare i costi
  • Ottimizzazione dei prompt: Riduci il conteggio dei token comprendendo come il testo viene tokenizzato
  • Pianificazione della finestra di contesto: Assicurati che i tuoi prompt rientrino nei limiti di token del modello
  • Debug delle risposte AI: Capisci perché determinati input producono output inaspettati
  • Scopi educativi: Impara come modelli diversi gestiscono la tokenizzazione in modo diverso
  • Pianificazione della lunghezza dei contenuti: Pianifica contenuti che rientrino nei vincoli dei token