Czym jest tokenizacja w modelach językowych AI?

Tokenizacja to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami, które modele językowe AI wykorzystują do rozumienia i przetwarzania tekstu. Token może być słowem, częścią słowa lub nawet pojedynczym znakiem. Na przykład „hello” może być jednym tokenem, podczas gdy „unprecedented” może zostać podzielone na kilka tokenów, takich jak „un”, „pre”, „cedent” i „ed”. Zrozumienie tokenizacji jest kluczowe, ponieważ modele AI mają limity tokenów dla swoich wejść i wyjść, a koszty API są często obliczane na podstawie liczby użytych tokenów.

Opis narzędzia

Narzędzie GPT Tokenizer umożliwia dokładne zobaczenie, jak różne modele GPT firmy OpenAI tokenizują wprowadzony tekst. Możesz wpisać dowolny prompt i wybrać spośród szerokiej gamy modeli GPT, aby zobaczyć podział tokenów w wizualizacji z kodowaniem kolorów. Każdy token jest podświetlony unikalnym kolorem, co ułatwia zrozumienie, jak model przetwarza Twój tekst. Narzędzie wyświetla łączną liczbę tokenów oraz pokazuje znaki specjalne (spacje jako kropki i znaki końca linii jako strzałki) dla lepszej czytelności.

Przykłady

Wejście:

  • Model: GPT-5
  • Prompt: „Hello, how are you today?”

Wyjście:

  • Tokeny: 7
  • Wizualizacja: Każde słowo/znak interpunkcyjny wyświetlony w innym kolorze

Funkcje

  • Wsparcie wielu modeli: Wybierz spośród ponad 30 modeli GPT i OpenAI
  • Tokenizacja w czasie rzeczywistym: Tokeny aktualizują się natychmiast podczas pisania
  • Wizualizacja z kodowaniem kolorów: Każdy token otrzymuje unikalny kolor dla łatwej identyfikacji
  • Wyświetlanie znaków specjalnych: Spacje pokazane jako kropki (·), a znaki końca linii jako strzałki (↵)
  • Licznik tokenów: Wyświetlanie w czasie rzeczywistym łącznej liczby użytych tokenów
  • Kodowanie specyficzne dla modelu: Każdy model stosuje własne zasady tokenizacji

Obsługiwane modele

Narzędzie obsługuje następujące modele OpenAI:

Seria ChatGPT:

  • ChatGPT-4o Latest

Seria GPT-5:

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

Seria GPT-4.x:

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

Seria GPT-4:

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

Seria GPT-3.5:

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

Seria O (Modele rozumowania):

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

Modele starsze:

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

Zastosowania

  • Szacowanie kosztów API: Oblicz zużycie tokenów przed wykonaniem wywołań API, aby oszacować koszty
  • Optymalizacja promptów: Zmniejsz liczbę tokenów, rozumiejąc, jak tekst jest tokenizowany
  • Planowanie okna kontekstu: Upewnij się, że Twoje prompty mieszczą się w limitach tokenów modelu
  • Debugowanie odpowiedzi AI: Zrozum, dlaczego niektóre wejścia generują nieoczekiwane wyniki
  • Cele edukacyjne: Naucz się, jak różne modele podchodzą do tokenizacji
  • Planowanie długości treści: Projektuj treści, które mieszczą się w ograniczeniach tokenów