PythonのTiktokenライブラリを使用してGPTのコストを見積もる

PythonでのOpenAI GPTモデルコストの管理は、

ライブラリで簡素化されています。このツールは、テキストをテキスト処理に使用する基本的な単位であるトークンにテキストを変換することにより、API呼び出し費用を推定します。 この記事では、トークン化、バイトペアエンコード（BPE）、およびコスト予測のためにtiktokenを使用しています。 tiktoken

AIの自然言語を翻訳する最初のステップであるトークン化は、テキストを小さなユニット（トークン）に分割します。これらは、メソッドに応じて、単語、単語の一部、または文字です。 正確な解釈、一貫性のある応答、およびコストの見積もりには、効果的なトークン化が重要です。 byteペアエンコード（bpe）

GPTモデルの顕著な象徴化法である

BPEは、文字レベルと単語レベルのアプローチのバランスをとります。最も頻繁なバイト（または文字）のペアを新しいトークンに繰り返し、ターゲットの語彙サイズに達するまで続きます。

BPEの重要性は、過度に大きな語彙を必要とせずに、珍しい言葉や新学習を含む多様な語彙を処理する能力にあります。これは、珍しい単語をサブワードまたは文字に分解し、モデルが既知のコンポーネントから意味を推測できるようにすることで達成します。

キーBPE特性：

可逆性：

元のテキストは、トークンから完全に再構築できます。

汎用性：

トレーニング中に見られないテキストを処理します。
• 圧縮：
トークン化されたバージョンは、一般に元のバージョンよりも短いです。 各トークンは約4バイトを表します
• サブワード認識：一般的な単語の部分（例えば、「ing」）を特定して利用し、文法的理解を改善します。
• ：openaiの高速BPEアルゴリズム
• は、OpenAIの高速BPEアルゴリズムです（GitHubによると、同等のオープンソースの代替品よりも3-6倍高速です）。 そのオープンソースバージョンは、Pythonを含むさまざまなライブラリで利用できます。

ライブラリは複数のエンコードメソッドをサポートしており、それぞれ異なるモデルに合わせて調整されています。

tiktoken

python

でtiktokenでGPTコストを推定します

テキストをトークンにエンコードし、API呼び出しの前にコストの見積もりを可能にします。

ステップ1：インストール

ステップ2：エンコーディングをロード

tiktoken

またはtiktoken：

を使用します

!pip install openai tiktoken

ステップ3：テキストをエンコード

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

トークンカウントは、Openaiの価格設定（GPT-4の10ドル/100万ドルの入力トークンなど）と組み合わせて、コストの見積もりを提供します。

'stiktokenメソッドはプロセスを逆転させます。decode

結論

GPTコストの見積もりの​​推測を排除します。トークン化とBPEを理解し、tiktokenを使用することにより、GPT API呼び出し費用を正確に予測および管理し、使用と予算を最適化できます。 埋め込みやOpenai API使用へのより深いダイブについては、DataCampのリソース（オリジナルで提供されるリンク）を探索します。

以上がPythonのTiktokenライブラリを使用してGPTのコストを見積もるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。