什么是tiktoken
iktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。
给定一段文本字符串（例如，"tiktoken is great!"）和一种编码方式（例如，"cl100k_base"），分词器可以将文本字符串切分成一系列的token（例如，["t", "ik", "token", " is", " great", "!"]）。
tiktoken解决了什么问题
将文本字符串切分成token非常有用，因为GPT模型看到的文本就是以token的形式呈现的。
知道一段文本字符串中有多少个token可以告诉你（a）这个字符串是否对于文本模型来说太长了而无法处理，以及（b）一个OpenAI API调用的费用是多少（因为使用量是按照token计价的）。
编码方式
编码方式规定了如何将文本转换成token。不同的模型使用不同的编码方式。
tiktoken支持OpenAI模型使用的三种编码方式：
| 编码名称 | OpenAI模型 |
|---|---|
cl100k_base |
gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-embedding-ada-002 |
p50k_base |
Codex模型, text-davinci-002, text-davinci-003 |
r50k_base (或 gpt2) |
像 davinci 这样的GPT-3模型 |
如何获取模型的编码方式
你可以使用 tiktoken.encoding_for_model() 获取一个模型的编码方式，
如下所示：
python
encoding = tiktoken.encoding_for_model('gpt-3.5-turbo')注意，
p50k_base与r50k_base有很大的重叠，对于非代码应用，它们通常会产生相同的token。
在英语中，token的长度通常在一个字符到一个单词之间变化（例如，"t" 或 " great"），尽管在某些语言中，token可以比一个字符短或比一个单词长。空格通常与单词的开头一起分组（例如，" is" 而不是 "is " 或 " "+"is"）。你可以快速在 OpenAI分词器 检查一段字符串如何被分词。
安装 tiktoken
css
pip install --upgrade tiktoken示例-编码 encode 将字符串转换成token ID
ini
import tiktoken
# 第一次运行时，它将需要互联网连接进行下载。后续运行不需要互联网连接。
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# 使用`tiktoken.encoding_for_model()`函数可以自动加载给定模型名称的正确编码。
# encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
# 实际进行编码
# 通过计算`.encode()`返回的列表的长度来统计token数量。
encoding.encode("tiktoken is great!")
# The `.encode()` method converts a text string into a list of token integers.输出 [83, 1609, 5963, 374, 2294, 0] 返回token ID 这边用了6个token
示例-解码 encode 将token ID 还原成 字符串
ini
import tiktoken
# 第一次运行时，它将需要互联网连接进行下载。后续运行不需要互联网连接。
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
print(encoding.decode([83, 1609, 5963, 374, 2294, 0]))输出 tiktoken is great!
对比不同的编码方式
不同的编码方式在分割单词、处理空格和非英文字符方面存在差异。通过上述方法，我们可以比较几个示例字符串在不同的编码方式下的表现。
统计completions API调用时的token数
ChatGPT模型，如gpt-3.5-turbo和gpt-4，与旧的完成模型一样使用token，但由于其基于消息的格式，很难准确计算对话中将使用多少个token。
python
# 定义函数 num_tokens_from_messages，该函数返回由一组消息所使用的token数。
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo"):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
# 尝试获取模型的编码
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
# 如果模型没有找到，使用 cl100k_base 编码并给出警告
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
num_tokens = 0
# 计算每条消息的token数
for message in messages:
num_tokens += tokens_per_message
for key, value in message.items():
num_tokens += len(encoding.encode(value))
if key == "name":
num_tokens += tokens_per_name
num_tokens += 3 # 每条回复都以助手为首
return num_tokens