基本介绍
随着人工智能大模型技术的迅速发展，一种创新的计费模式正在逐渐普及，即以"令牌"（Token）作为衡量使用成本的单位。那么，究竟什么是Token呢？
Token 是一种将自然语言文本转化为计算机可以理解的形式------词向量的手段。这个转化过程涉及对文本进行分词处理，将每个单词、汉字或字符转换为唯一的词向量表示。通过计算这些词向量在模型中的使用次数，服务提供商就能够量化用户所消耗的计算资源，并据此收取费用。
需要注意的是，不同的厂商可能采用不同的方式来定义和计算 Token。一般来说，一个 Token 可能代表一个汉字、一个英文单词，或者一个字符。
在大模型领域，通常情况下，服务商倾向于以千 Tokens（1K Tokens）为单位进行计费。用户可以通过购买一定数量的 Token 来支付模型训练和推理过程中产生的费用。
注意：Token的数量与使用模型的服务次数或数据处理量有关。一般是有梯度的，用得越多可以拿到越便宜的价格，和买东西的道理一样，零售一个价，批发一个价。
如何计算 Tokens 数量？
=======================
具体要怎么计算 Tokens 数量，这个需要官方提供计算方式，或提供接口，或提供源码。
这里以 openAI 的 GPT 为例，介绍 Tokens 的计算方式。
openAI 官方提供了两种计算方式：网页计算、接口计算。
## 网页计算
网页计算顾名思义，就是打开网页输入文字，然后直接计算结果，网页的链接是：https://platform.openai.com/tokenizer。
曾经看到一个粗略的说法：1 个 Token 大约相当于 4 个英文字符或 0.75 个英文单词；而一个汉字则大约需要 1.5 个 Token 来表示。真实性未知，但从个人经验，一个汉字似乎没有达到 1.5 个 Token 这么多。
随意举三个例子：
【例子1】以下十个汉字计算得到的 Token 数是 14 个。
一二三四五六七八九十
【例子2】以下 11 个汉字加2个标点计算得到的 Token 数是 13 个。
今天是十二月一日，星期五。
【例子3】以下 这段话计算得到的 Token 数是 236 个。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器"。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
接口计算
接下来看看怎么使用 Python 接口实现 Token 计算。
相关链接：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb
从 Note 中可以了解到，要计算 Tokens 需要安装两个第三方包：tiktoken和openai。第一个包不需要 GPT 的 API Key 和 API Secret 便可使用，第二个需要有 GPT 的 API Key 和 API Secret 才能使用，由于某些限制，还需要海外代理。
不过，好消息是openai可以不用，使用tiktoken来计算即可。
先安装tiktoken包：
pip install tiktoken
注：我使用的是 Python 3.9，默认安装的tiktoken版本是 0.5.1。
安装好tiktoken之后，直接看最后两个 cell（In[14] 和 In[15]）。
完整代码如下：
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
if model in {
"gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo-16k-0613",
"gpt-4-0314",
"gpt-4-32k-0314",
"gpt-4-0613",
"gpt-4-32k-0613",
}:
tokens_per_message = 3
tokens_per_name = 1
elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
tokens_per_message = 4 # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n
tokens_per_name = -1 # if there's a name, the role is omitted
elif "gpt-3.5-turbo" in model:
print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")
elif "gpt-4" in model:
print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")
else:
raise NotImplementedError(
f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""
)
num_tokens = 0
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 # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>
return num_tokens
# let's verify the function above matches the OpenAI API response
import openai
example_messages = [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "New synergies will help drive top-line growth.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Things working well together will increase revenue.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",
},
{
"role": "user",
"content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",
},
]
for model in [
"gpt-3.5-turbo-0301",
"gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo",
"gpt-4-0314",
"gpt-4-0613",
"gpt-4",
]:
print(model)
# example token count from the function defined above
print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")
# example token count from the OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=example_messages,
temperature=0,
max_tokens=1, # we're only counting input tokens here, so let's not waste tokens on the output
)
print(f'{response["usage"]["prompt_tokens"]} prompt tokens counted by the OpenAI API.')
print()
接下来处理一下以上代码，把 In[15] 中，和openai包相关的内容可以直接注释掉，然后执行代码。处理之后，可直接执行代码如下：
import tiktoken
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
if model in {
"gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo-16k-0613",
"gpt-4-0314",
"gpt-4-32k-0314",
"gpt-4-0613",
"gpt-4-32k-0613",
}:
tokens_per_message = 3
tokens_per_name = 1
elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
tokens_per_message = 4 # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n
tokens_per_name = -1 # if there's a name, the role is omitted
elif "gpt-3.5-turbo" in model:
print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")
elif "gpt-4" in model:
print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")
else:
raise NotImplementedError(
f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""
)
num_tokens = 0
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 # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>
return num_tokens
# let's verify the function above matches the OpenAI API response
example_messages = [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "New synergies will help drive top-line growth.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Things working well together will increase revenue.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",
},
{
"role": "user",
"content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",
},
]
for model in [
"gpt-3.5-turbo-0301",
"gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo",
"gpt-4-0314",
"gpt-4-0613",
"gpt-4",
]:
print(model)
# example token count from the function defined above
print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")
print()
运行结果如下图：
小解析：
-
example_messages变量是一个列表，列表的元素是字典，这个是 GPT 的数据结构，在这个示例代码中，整个列表作为 GPT 的 prompt 输入，所以计算的是整个的 Token 数。 -
不同的模型，对于 prompt 的计算规则有一点点不同，重点在于数据结构多出的字符。
问题1：实际生产中的数据，可能不是这样的，更多时候是存一个字符串，又该怎么处理？
demo 是从列表解析出键content的值，这个比较简单，如果是要从字符串中去解析相关的数据，则需要多加一步转化，使用json包将字符串转化为列表，然后其他的处理方式保持一致即可。
参考如下：
import tiktoken,json
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
if model in {
"gpt-3.5-turbo-0613",
"gpt-3.5-turbo-16k-0613",
"gpt-4-0314",
"gpt-4-32k-0314",
"gpt-4-0613",
"gpt-4-32k-0613",
}:
tokens_per_message = 3
tokens_per_name = 1
elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":
tokens_per_message = 4 # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n
tokens_per_name = -1 # if there's a name, the role is omitted
elif "gpt-3.5-turbo" in model:
print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")
elif "gpt-4" in model:
print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")
return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")
else:
raise NotImplementedError(
f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""
)
# 结构转化，结构不完整则返回0
try:
messages = json.loads(messages)
num_tokens = 0
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 # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>
except json.JSONDecodeError:
num_tokens = 0
return num_tokens
# let's verify the function above matches the OpenAI API response
example_messages = [
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "New synergies will help drive top-line growth.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Things working well together will increase revenue.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_user",
"content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",
},
{
"role": "system",
"name": "example_assistant",
"content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",
},
{
"role": "user",
"content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",
},
]
example_messages = json.dumps(example_messages)
# 假设使用的是 "gpt-4-0613" 模型
model = "gpt-4-0613"
print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")
问题2：在网页计算小节中使用的字符串 跑出来的数据是否和 tiktoken一样呢？
实现这个验证很简单，把上面的代码再做简化，直接计算字符串即可。参考逻辑如下：
import tiktoken
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
num_tokens = len(encoding.encode(messages))
return num_tokens
str1 = num_tokens_from_messages('一二三四五六七八九十')
str2 = num_tokens_from_messages('今天是十二月一日，星期五。')
str3 = num_tokens_from_messages('人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器"。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。')
print(f'字符串1长度{str1}，字符串2长度{str2}，字符串3长度{str3}。')
返回结果如下：
返回结果和网页计算的结果完全一致！
其实这个有点像是 GPT 给我们返回的文本数据，可以直接计算其长度，不需要像上面那么复杂，如果数据结构也是像上面一样，那就需要多加一步解析。
import tiktoken,json
def num_tokens_from_messages(messages):
"""Return the number of tokens used by a list of messages."""
try:
encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)
except KeyError:
print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
try:
messages = json.loads(messages)[0]['content']
num_tokens = len(encoding.encode(messages))
except json.JSONDecodeError:
num_tokens = 0
return num_tokens
example_messages = '''[
{
"role": "system",
"content": "一二三四五六七八九十"
}
]'''
print(num_tokens_from_messages(example_messages))
小结
=========
本文主要介绍了 GPT 如何计算 Tokens 的方法，官方提供了两种方式：网页计算和接口计算。
网页计算不需要技术，只需要魔法即可体验，而接口计算，事实上接口计算包含了两种方法，一种使用tiktoken，则需要点 Python 基础，而openai还需要点网络基础和货币基础，需要代理和 plus 账号（20刀/月）等。
如何学习AI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。