Hva er tokenisering i AI-språkmodeller?

Tokenisering er prosessen med å dele tekst ned i mindre enheter kalt tokens, som AI-språkmodeller bruker til å forstå og behandle tekst. En token kan være et ord, en del av et ord, eller til og med et enkelt tegn. For eksempel kan "hei" være én token, mens "eksepsjonelt" kan deles inn i flere tokens som "eks", "epsjon", "elt". Å forstå tokenisering er avgjørende fordi AI-modeller har tokenbegrensninger for sine inndata og utdata, og API-kostnader beregnes ofte basert på antall tokens som brukes.

Verktøybeskrivelse

GPT Tokenizer-verktøyet lar deg se nøyaktig hvordan OpenAIs ulike GPT-modeller tokeniserer tekstinndata. Du kan skrive inn hvilken som helst tekst-prompt og velge fra et bredt spekter av GPT-modeller for å se token-nedbrytningen med fargekodet visualisering. Hver token er uthevet med en unik farge, noe som gjør det enkelt å forstå hvordan modellen behandler teksten din. Verktøyet viser det totale antallet tokens og viser spesialtegn (mellomrom som prikker og linjeskift som piler) for bedre synlighet.

Eksempler

Inndata:

  • Modell: GPT-5
  • Prompt: "Hei, hvordan har du det i dag?"

Utdata:

  • Tokens: antallet varierer etter modell
  • Visualisering: Hvert ord/tegnsetting vist i forskjellige farger

Funksjoner

  • Støtte for flere modeller: Velg mellom over 30 GPT- og OpenAI-modeller
  • Tokenisering i sanntid: Se tokens oppdateres umiddelbart mens du skriver
  • Fargekodet visualisering: Hver token får en unik farge for enkel identifikasjon
  • Visning av spesialtegn: Mellomrom vist som prikker (·) og linjeskift som piler (↵)
  • Token-telling: Sanntidsvisning av totalt antall tokens brukt
  • Modellspesifikk koding: Hver modell bruker sine egne tokeniseringsregler

Støttede modeller

Verktøyet støtter følgende OpenAI-modeller:

ChatGPT-serien:

  • ChatGPT-4o Latest

GPT-5-serien:

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

GPT-4.x-serien:

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

GPT-4-serien:

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

GPT-3.5-serien:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

O-serien (resonnerende modeller):

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

Eldre modeller:

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

Bruksområder

  • API-kostnadsestimering: Beregn tokenbruk før API-kall for å estimere kostnader
  • Prompt-optimalisering: Reduser antall tokens ved å forstå hvordan tekst tokeniseres
  • Kontekstvindu-planlegging: Sørg for at promptene dine passer innenfor modellens tokenbegrensninger
  • Feilsøking av AI-svar: Forstå hvorfor visse inndata gir uventede resultater
  • Pedagogiske formål: Lær hvordan forskjellige modeller håndterer tokenisering forskjellig
  • Planlegging av innholdslengde: Planlegg innhold som passer innenfor tokenbegrensninger