使用Python的Tiktoken库估计GPT的成本

>使用tiktoken库来简化Python中的OpenAi GPT模型成本。该工具通过将文本转换为代币，即GPT用于文本处理的基本单元来估算API呼叫费用。 本文解释了令牌化，字节对编码（BPE）和使用tiktoken进行成本预测。

令牌化是翻译AI自然语言的第一步，将文本分解为较小的单元（令牌）。根据方法，这些可以是单词，单词或字符的一部分。 有效的令牌化对于准确的解释，相干响应和成本估算至关重要。

字节对编码（bpe）

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bpe，一种用于GPT模型的突出的令牌化方法，平衡字符级别和单词级别的方法。它迭代地将最频繁的字节（或字符）对合并为新令牌，一直持续到达到目标词汇大小为止。 BPE的重要性在于其处理多种词汇的能力，包括稀有的单词和新词，而无需过多的词汇。它通过将罕见的单词分解为子字或字符来实现这一目标，从而使模型可以从已知组件中推断出含义。

键BPE特性：

>可逆性：原始文本可以从令牌中完美地重建。>

多功能性：

处理任何文本，甚至在培训期间看不见。
• 压缩：
令牌化版本通常比原始版本短。 每个令牌代表大约四个字节。
• > >子字识别：识别并利用常见的单词部分（例如，“ Ing”），改善语法理解。
• ：OpenAi的快速BPE算法
• >是OpenAI的高速BPE算法（根据其GitHub的说法，比可比的开源替代品快3-6倍）。 它的开源版本可在包括Python的各种库中获得。>

库支持多个编码方法，每个方法都针对不同的模型量身定制。 tiktoken

tiktoken在Python中估算GPT成本

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>将文本编码为令牌，在API调用之前启用成本估算。

步骤1：安装

>tiktoken>步骤2：加载编码

> tiktoken使用

>或

：>

!pip install openai tiktoken

步骤3：编码文本

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

>令牌计数与OpenAi的定价（例如，GPT-4的10/100万美元输入令牌）相结合，提供了成本估算。 tiktoken's decode方法逆转过程。

结论

tiktoken消除了GPT成本估算中的猜测。通过了解令牌化和BPE以及使用tiktoken，您可以准确预测和管理GPT API呼叫费用，以优化使用和预算。 要深入研究嵌入和OpenAI API使用情况，请探索Datacamp的资源（原始提供的链接）。

以上是使用Python的Tiktoken库估计GPT的成本的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！