Token Counter 常見問題

Question 1

什麼是 LLM 中的 token？

Accepted Answer

在 LLM 的上下文中，token 是模型處理的文本單位。它可以是一個詞、詞的一部分，甚至是一個單獨的字符，具體取決於模型的分詞方法。例如，'hello' 可能是一個 token，而 'unconventional' 可能會被拆分成多個 token。

Question 2

為什麼 token 計數很重要？

Accepted Answer

token 計數對於管理 API 成本、估計處理時間以及確保輸入不超過模型限制非常重要。許多 LLM 提供商根據 token 使用量收費，並且模型對輸入和輸出有最大 token 限制。

Question 3

這個 token 計數工具有多準確？

Accepted Answer

對於 OpenAI 模型，該工具使用他們推薦的 tiktoken 库，準確性非常高。對於 Anthropic 模型，他們目前使用較舊的方法，因為 Anthropic 尚未提供其最新模型的更新分詞信息。

Question 4

它是否支持多種語言？

Accepted Answer

是的，該工具支持多種語言。雖然界面是英文的，但分詞過程對所有語言都是一樣的，用戶可以輸入任何語言的文本，以根據所選模型的方法進行準確的分詞。

Question 5

我可以在自己的應用程序或 API 中使用這個工具嗎？

Accepted Answer

目前，他們不提供直接集成的 API。有興趣在應用程序中使用 token 計數器的用戶被鼓勵通過他們的反饋表單提交反饋。

Question 6

這個工具是否提供 token 化過程的可視化？

Accepted Answer

目前，他們不提供可視化功能，但這在他們的路線圖上。他們計劃引入一個功能，展示文本是如何被拆分成 token 的，以更好地理解這個過程。

Token Counter 使用方法