Vad är tokenisering i AI‑språkmodeller?

Tokenisering är processen att dela upp text i mindre enheter som kallas tokens, vilka AI‑språkmodeller använder för att förstå och bearbeta text. En token kan vara ett ord, en del av ett ord eller till och med ett enskilt tecken. Till exempel kan ”hello” vara en token, medan ”unprecedented” kan delas upp i flera tokens som ”un”, ”pre”, ”cedent” och ”ed”. Att förstå tokenisering är avgörande eftersom AI‑modeller har token‑gränser för sina in‑ och utdata, och API‑kostnader beräknas ofta utifrån antalet använda tokens.

Verktygsbeskrivning

GPT Tokenizer‑verktyget låter dig exakt se hur OpenAIs olika GPT‑modeller tokeniserar textinmatning. Du kan skriva in vilken textprompt som helst och välja bland ett brett urval av GPT‑modeller för att se token‑uppdelningen med färgkodad visualisering. Varje token markeras med en unik färg, vilket gör det enkelt att förstå hur modellen bearbetar din text. Verktyget visar det totala antalet tokens och visar specialtecken (mellanslag som punkter och radbrytningar som pilar) för bättre synlighet.

Exempel

Input:

  • Modell: GPT-5
  • Prompt: "Hello, how are you today?"

Utdata:

  • Tokens: 7
  • Visualisering: Varje ord/tecken visas i olika färger

Funktioner

  • Stöd för flera modeller: Välj bland 30+ GPT‑ och OpenAI‑modeller
  • Tokenisering i realtid: Se tokens uppdateras omedelbart när du skriver
  • Färgkodad visualisering: Varje token får en unik färg för enkel identifiering
  • Visning av specialtecken: Mellanslag visas som punkter (·) och radbrytningar som pilar (↵)
  • Tokenräkning: Visning i realtid av totalt antal använda tokens
  • Modellspecifik kodning: Varje modell använder sina egna tokeniseringsregler

Stödda modeller

Verktyget stöder följande 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 (Resoneringsmodeller):

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

Legacy‑modeller:

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

Användningsområden

  • API‑kostnadsuppskattning: Beräkna tokenanvändning innan du gör API‑anrop för att uppskatta kostnader
  • Promptoptimering: Minska antalet tokens genom att förstå hur text tokeniseras
  • Planering av kontextfönster: Säkerställ att dina prompts passar inom modellens tokenbegränsningar
  • Felsökning av AI‑svar: Förstå varför vissa indata ger oväntade resultat
  • Utbildningssyfte: Lär dig hur olika modeller hanterar tokenisering på olika sätt
  • Planering av innehållslängd: Planera innehåll som passar inom tokenbegränsningar