Anthropic 推出令牌计数 API，用于精确控制语言模型

对语言模型的精确控制对于开发人员和数据科学家来说至关重要。像 Anthropic 的 Claude 这样的大型语言模型提供了非凡的机会，但有效管理代币是一个关键挑战。

对语言模型的精确控制对于开发人员和数据科学家来说至关重要。像 Anthropic 的 Claude 这样的大型语言模型提供了非凡的机会，但有效管理代币是一个关键挑战。 Anthropic 的令牌计数 API 通过提供令牌使用的详细见解、提高效率和对语言模型交互的控制来解决这个问题。

为什么令牌计数很重要

标记是语言模型的构建块——用于生成响应的字母、标点符号或单词。管理代币影响：

Anthropic 的令牌计数 API 简化了令牌消耗的测量和管理，使开发人员能够更好地控制与语言模型的交互。

支持的型号

令牌计数端点支持以下模型：

令牌计数 API 简介

令牌计数 API 允许开发人员在不直接与 Claude 交互的情况下计算令牌。它可以在不消耗计算资源的情况下测量提示和响应的令牌计数，从而在开发过程中实现优化。

工作原理：开发人员提交文本输入，API 计算令牌计数。这种先发制人的估计允许在进行昂贵的 API 调用之前进行及时调整。令牌计数 API 与各种 Anthropic 模型兼容，确保跨更新的令牌监控保持一致。

计算基本消息中的标记（Python）

计算基本消息中的标记（Typescript）

主要特性和优点

真实世界用例

主要见解

令牌计数 API 解决了开发人员持续面临的挑战——在与模型交互之前估计令牌使用情况。这种先发制人的方法有助于避免交互过程中令人沮丧的令牌限制，从而提高工作流程效率。

API 符合 Anthropic 对用户安全和透明度的关注，使开发人员能够更好地控制他们的模型，并加强对可管理的 AI 工具的承诺。

结论

令牌计数 API 通过提供准确的令牌见解来为开发人员提供支持，从而实现更智能的模型使用和更高效的应用程序开发。它支持透明且可预测的 AI 交互，使开发人员能够制作更好的提示、降低成本并提供更流畅的用户体验。

随着语言模型的发展，像 Anthropic 的 Token Counting API 这样的工具对于高效的 AI 集成至关重要，有助于优化项目并节省时间和资源。

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