Tokens 是文本处理中的最小单元，用于大语言模型（LLM）中表示文本信息。
概念与应用
- 文本处理单元：Tokens 可以是单词、字母或其他文本片段。3
- 大语言模型：在人工智能领域，Tokens 用于表示输入文本，供模型处理。13
- 身份验证：在Web应用或移动应用中，Token 用于身份验证和授权。8
分词规则与限制
- 分词规则：Tokens 的生成依赖于语言和上下文，可能包含尾随空格或子词。1
- Token 限制：模型请求中 prompt 和 completion 的 Token 数量最多为 4097 个。1
定价与优化
- Token 定价：不同模型类型的请求定价不同，根据模型能力和性能。1
- 优化方法：通过压缩 prompt 或分解文本来适应 Token 限制。1
工具与资源
- Tokenizer 工具：交互式工具，用于计算 Token 数量和查看文本分词。1
- Tiktoken 库：专为 OpenAI 模型设计的快速 BPE 分词器。1
