溪客(编程代码)

**tiktoken** 是 **OpenAI 官方提供的一个轻量级 Python 库**，主要用于 **计算文本的 token 数量**（也就是“分词数量”）。 --- ## 一、tiktoken 是什么？（简单理解） - **tiktoken 的作用：统计一段文本被分词（tokenize）后有多少个 token。** - 它是由 **OpenAI 官方推出** 的，目的是帮助开发者在使用 OpenAI API（如 GPT 模型）时，**准确估算输入或输出文本的 token 数量**，因为： - **API 是按 token 数计费的** - **模型对输入和输出都有 token 数量的限制** - **了解 token 数有助于控制成本和优化提示词** --- ## 二、为什么要用 tiktoken？ 在使用 **GPT 类模型（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4 等）** 时： - 模型 **不直接处理文字，而是处理 token** - **1 个 token 通常是几个字母、1个中文词或半个词语**（不是 1 个汉字 = 1 个 token） - **输入和输出的 token 总数有限制**（比如 gpt-3.5-turbo 限制约 4096 tokens） - **费用是按照输入+输出的 token 总数计算的** 👉 所以，**你需要知道你的文本会被分成多少 token，以免超出限制或产生意外费用。** 而 **tiktoken 就是用来帮你精确计算这些 token 数的工具。** --- ## 三、tiktoken 能做什么？ | 功能 | 说明 | |------|------| | **计算文本的 token 数量** | 输入一段文字，返回它会被分成多少个 token | | **支持多种模型** | 比如 gpt-3.5-turbo、gpt-4、text-davinci-003 等，每种模型的分词规则略有不同 | | **支持编码与解码** | 不仅能统计 token 数，还能把 token 转回文本，或把文本转成 token ID | | **轻量、官方维护** | 由 OpenAI 官方提供，和实际 API 使用的分词器一致 | --- ## 四、安装 tiktoken 使用 pip 安装： ```bash pip install tiktoken ``` --- ## 五、简单使用示例 ### 示例 1：计算一段中文或英文的 token 数 ```python import tiktoken # 加载 gpt-3.5-turbo 模型的分词规则 enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo") # 一段文本 text = "你好，这是一个 tiktoken 的测试。Hello, this is a tiktoken test." # 计算 token 数 num_tokens = len(enc.encode(text)) print(f"这段文本的 token 数量是：{num_tokens}") ``` 🔍 输出类似：`这段文本的 token 数量是：17`（具体数字取决于文本内容和模型） --- ### 示例 2：查看文本会被分成哪些 token（调试用） ```python tokens = enc.encode(text) print(tokens) # 输出的是 token ID 列表 decoded_text = enc.decode(tokens) print(decoded_text) # 可以还原回原始文本（大部分情况下） ``` --- ## 六、常见用途 - **估算 prompt 的 token 数，避免超出模型限制** - **计算回复可能产生的 token，控制成本** - **优化提示词，减少冗余内容，节省 token** - **和 OpenAI API 配合使用前，预估费用和长度** --- ## 七、总结（中文） > **tiktoken 是 OpenAI 官方提供的工具库，用来计算文本被分词后的 token 数量，帮助开发者在使用 GPT 类模型时更好地控制输入长度、费用和模型限制。** > > 如果你在调用 **OpenAI 的 GPT API（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）**，**tiktoken 是必备的小工具，用来精准统计 token，防止超限或浪费费用。** 简单来说：**tiktoken = 用来算 GPT 模型里“文字被切成多少块（token）”的工具。**