使用Python的Tiktoken庫估計GPT的成本

>使用tiktoken庫來簡化Python中的OpenAi GPT模型成本。該工具通過將文本轉換為代幣，即GPT用於文本處理的基本單元來估算API呼叫費用。 本文解釋了令牌化，字節對編碼（BPE）和使用tiktoken進行成本預測。

令牌化是翻譯AI自然語言的第一步，將文本分解為較小的單元（令牌）。根據方法，這些可以是單詞，單詞或字符的一部分。 有效的令牌化對於準確的解釋，相干響應和成本估算至關重要。

字節對編碼（bpe）

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bpe，一種用於GPT模型的突出的令牌化方法，平衡字符級別和單詞級別的方法。它迭代地將最頻繁的字節（或字符）對合併為新令牌，一直持續到達到目標詞彙大小為止。 BPE的重要性在於其處理多種詞彙的能力，包括稀有的單詞和新詞，而無需過多的詞彙。它通過將罕見的單詞分解為子字或字符來實現這一目標，從而使模型可以從已知組件中推斷出含義。

鍵BPE特性：

>可逆性：原始文本可以從令牌中完美地重建。 >

多功能性：

處理任何文本，甚至在培訓期間看不見。
• 壓縮：
令牌化版本通常比原始版本短。 每個令牌代表大約四個字節。
• > >子字識別：識別並利用常見的單詞部分（例如，“ Ing”），改善語法理解。
• ：OpenAi的快速BPE算法
• >是OpenAI的高速BPE算法（根據其GitHub的說法，比可比的開源替代品快3-6倍）。 它的開源版本可在包括Python的各種庫中獲得。 >

庫支持多個編碼方法，每個方法都針對不同的模型量身定制。 tiktoken

tiktoken在Python中估算GPT成本

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>將文本編碼為令牌，在API調用之前啟用成本估算。

步驟1：安裝

>tiktoken>步驟2：加載編碼

> tiktoken使用

>或

：>

!pip install openai tiktoken

步驟3：編碼文本

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

>令牌計數與OpenAi的定價（例如，GPT-4的10/100萬美元輸入令牌）相結合，提供了成本估算。 tiktoken's decode方法逆轉過程。

結論

tiktoken消除了GPT成本估算中的猜測。通過了解令牌化和BPE以及使用tiktoken，您可以準確預測和管理GPT API呼叫費用，以優化使用和預算。 要深入研究嵌入和OpenAI API使用情況，請探索Datacamp的資源（原始提供的鏈接）。

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