Schätzung der Kosten von GPT mithilfe der Tiktoken -Bibliothek in Python

Verwaltung von OpenAI -GPT -Modellkosten in Python wird mit der tiktoken -Bibliothek vereinfacht. Dieses Tool schätzt die API -Aufrufkosten, indem Text in Token konvertiert wird. Dieser Artikel erklärt Tokenisierung, Bytepaar -Codierung (BPE) und Verwendung tiktoken zur Kostenvorhersage.

Tokenisierung, der erste Schritt zur Übersetzung der natürlichen Sprache für KI, unterteilt Text in kleinere Einheiten (Token). Dies können je nach Methode Wörter, Teile oder Zeichen sein. Effektive Tokenisierung ist entscheidend für genaue Interpretation, kohärente Antworten und Kostenschätzung.

Bytepaar codieren (BPE)

BPE, eine herausragende Tokenisierungsmethode für GPT-Modelle, gleicht Ansätze auf Charakterebene und Wortebene aus. Es verschmilzt iterativ die häufigsten Byte- (oder Zeichen-) Paare in neue Token und werden fortgesetzt, bis eine Zielvokabulargröße erreicht ist.

Die Bedeutung des BPE liegt in seiner Fähigkeit, vielfältiges Vokabular zu bewältigen, einschließlich seltener Wörter und Neologismen, ohne ein übermäßig großes Wortschatz zu benötigen. Es erreicht dies, indem sie ungewöhnliche Wörter in Unterwörter oder Zeichen zerlegen, sodass das Modell die Bedeutung aus bekannten Komponenten schließen kann.

Schlüssel -BPE -Eigenschaften:

• Reversibilität: Der Originaltext kann perfekt aus Token rekonstruiert werden.
• Vielseitigkeit: verarbeitet jeden Text, auch während des Trainings nicht gesehen.
• Komprimierung: Die tokenisierte Version ist im Allgemeinen kürzer als das Original. Jedes Token repräsentiert ungefähr vier Bytes.
• Subword -Erkennung: identifiziert und verwendet gemeinsame Wortteile (z. B. "ing"), Verbesserung des grammatikalischen Verständnisses.

: OpenAIs schneller BPE -Algorithmus tiktoken

ist der Hochgeschwindigkeits-BPE-Algorithmus von Openai (3-6x schneller als vergleichbare Open-Source-Alternativen nach ihrem GitHub). Die Open-Source-Version ist in verschiedenen Bibliotheken erhältlich, einschließlich Python. tiktoken

Die Bibliothek unterstützt mehrere Codierungsmethoden, die jeweils auf verschiedene Modelle zugeschnitten sind.

GPT -Kosten mit

in Python tiktoken schätzen

codiert Text in Token und ermöglicht die Kostenschätzung vor API -Aufrufen. tiktoken

Schritt 1: Installation

!pip install openai tiktoken

Schritt 2: Laden Sie eine Codierung

Verwenden Sie

oder tiktoken.get_encoding: tiktoken.encoding_for_model

!pip install openai tiktoken

Schritt 3: Text

codieren

encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  # Or: encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")

Die Token-Anzahl, kombiniert mit OpenAIs Preisgestaltung (z. B. 10-m-Eingangs-Token für GPT-4), liefert eine Kostenschätzung. tiktoken 's decode Methode kehrt den Prozess um.

Schlussfolgerung

tiktoken eliminiert die Vermutung in der GPT -Kostenschätzung. Durch das Verständnis von Tokenisierung und BPE und mithilfe von tiktoken können Sie Ihre GPT -API -Anrufkosten genau vorhersagen und verwalten, wodurch Ihre Verwendung und Ihr Budget optimiert werden. Erforschen Sie die Ressourcen von DataCamp (Links im Original bereitgestellt).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchätzung der Kosten von GPT mithilfe der Tiktoken -Bibliothek in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!