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>tiktoken>步驟2：加載編碼

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使用Python的Tiktoken庫估計GPT的成本

Jack chen

Mar 07, 2025 am 10:08 AM

>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(zhuǎn)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(jié)對編碼（BPE）和使用tiktoken進(jìn)行成本預(yù)測。

Estimating The Cost of GPT Using The tiktoken Library in Python

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(jù)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(zhǔn)確的解釋，相干響應(yīng)和成本估算至關(guān)重要。

字節(jié)對編碼（bpe）

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(jié)（或字符）對合併為新令牌，一直持續(xù)到達(dá)到目標(biāo)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(xiàn)這一目標(biāo)，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：

壓縮：
> >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(jù)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

Estimating The Cost of GPT Using The tiktoken Library in Python >將文本編碼為令牌，在API調(diào)用之前啟用成本估算。

步驟1：安裝

Estimating The Cost of GPT Using The tiktoken Library in Python

>`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(shù)與OpenAi的定價（例如，GPT-4的10/100萬美元輸入令牌）相結(jié)合，提供了成本估算。 tiktoken's decode方法逆轉(zhuǎn)過程。

結(jié)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(zhǔn)確預(yù)測和管理GPT API呼叫費用，以優(yōu)化使用和預(yù)算。要深入研究嵌入和OpenAI API使用情況，請?zhí)剿鱀atacamp的資源（原始提供的鏈接）。

以上是使用Python的Tiktoken庫估計GPT的成本的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！

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