Токены – это базовые единицы, на которые разбивается текст для обработки моделями ИИ. Представьте их как строительные блоки языка. Это могут быть отдельные символы, слоги или целые слова. Например, слово «кошка» может быть одним токеном, а может быть разбито на «кош» и «ка». Важно понимать, что длинные слова часто делятся на несколько токенов. Набор всех токенов, используемых моделью, называется словарём.
Почему токены важны в ИИ
Знание о токенах критически важно, потому что от их количества зависит производительность и стоимость работы с AI. Многие API тарифицируют использование моделей по количеству обработанных токенов (входных и выходных). Для Gemini, например, примерно 1 токен соответствует 4 символам или 0.6-0.8 английским словам. Понимание этого соотношения поможет вам оценить затраты.
Например, 34 слова могут преобразоваться в 40 токенов, но при другой методике подсчета в другой LLM это число будет больше или меньше.
Поэтому перед использованием API выбранной модели проверьте, как именно модель токенизирует текст. К примеру, инструмент OpenAI Tokenizer поможет вам понять, как текст будет разбит на токены. Это сэкономит ваши средства — но тут речь идет только про актуальные модели OpenAI.
В целом же, понимание токенов — ключ к контролю над расходами на ИИ-сервисы
Что такое токенизация
Токенизация – это процесс разбивки текста на более мелкие единицы, называемые токенами. Это необходимо для того, чтобы модели ИИ могли понимать и обрабатывать текст. Разные методы токенизации по-разному делят текст, что влияет на эффективность и стоимость работы с моделью. Важно понимать, какой метод использует конкретная модель.
Символьная токенизация
При этом методе каждый символ становится отдельным токеном. Например, фраза «Hello World» будет представлена как ['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'W', 'o', 'r', 'l', 'd'].
Этот способ прост, но не учитывает структуру слов и может потребовать больше токенов для представления текста. То есть, если ваша модель использует символьную токенизацию, готовьтесь много платить.
Словесная токенизация
Здесь токенами становятся отдельные слова. Фраза «LLMs are amazing!» превратится в ['LLMs', 'are', 'amazing', '!'].
Этот метод более интуитивен, но плохо справляется с неизвестными словами и словоформами.
Субсловная токенизация
Этот метод – компромисс между двумя предыдущими. Он разбивает слова на более мелкие части (субслова), что позволяет обрабатывать неизвестные слова и уменьшить размер словаря. Например, слово «internationalization» может быть разбито на ['inter', 'national', 'ization'], а «tokenizer» на ['token', '##izer'].
Для такой токенизации часто используются алгоритмы Byte-Pair Encoding (BPE), Unigram и WordPiece. Они содержат готовые словари токенов, на которые разбиваются запросы. BERT, например, использует словарь из 30 522 токенов.
Также для токенизации используются другие инструменты и библиотеки, например, NLTK, spaCy, SentencePiece, Hugging Face Tokenizers и Tiktoken от OpenAI. Выбор инструмента зависит от задачи и используемой модели.
Как модели ИИ используют токены
Процесс обучения
В обучении ИИ-моделей токены играют ключевую роль. Модели обучаются на огромных массивах текстовых данных, исчисляемых миллиардами или даже триллионами токенов. Процесс обучения заключается в предсказании следующего токена в последовательности.
Например, если модель видит «Солнце светит…», она должна предсказать, что следующим токеном будет, например, «ярко». Модель учится на своих ошибках, корректируя внутренние параметры, чтобы повысить точность предсказаний.
Вывод и рассуждение
Когда модель обучена, она может использоваться для генерации текста. На вход подается промпт (запрос), который токенизируется. Затем модель генерирует выходные токены последовательно, один за другим. Каждый токен преобразуется в числовой вектор для математической обработки. Например, BERT (базовая версия) использует векторы размерностью 768.
Для сложных задач, требующих рассуждений, модели необходимо обработать гораздо больше токенов и выполнить больше вычислений. «Длинное мышление» – концепция, когда модель анализирует задачу в несколько этапов, используя промежуточные токены для формирования более обоснованного ответа.
Понимание того, как модель использует токены, поможет вам оптимизировать промпты и снизить затраты на использование API.
Практический подсчет токенов
Методы ручного подсчета
Ручной подсчет токенов полезен для понимания принципов токенизации. Но понятно, что это трудоемкий процесс. Для начала, определите, какой метод токенизации использует интересующая вас модель. Если это токенизация по словам, просто посчитайте слова. Но помните, что знаки препинания тоже могут быть токенами. Субсловная токенизация сложнее, так как слова разбиваются на части.
Фраза «This is an example» при словесной токенизации даст 4 токена, а при посимвольной — 18. Ручной подсчет дает лишь приблизительное представление о количестве токенов.
Использование API и библиотек
Для точного подсчета используйте API и библиотеки. Например, для Gemini можно использовать следующий код:
from google import genai
client = genai.Client()
prompt = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'
total_tokens = client.models.count_tokens(model='gemini-2.0-flash', contents=prompt)
print(total_tokens)Этот код отправляет запрос в API Gemini и возвращает точное количество токенов в строке. Для OpenAI можно использовать библиотеку Tiktoken.
Всегда проверяйте документацию API, чтобы узнать, как правильно считать токены для конкретной модели.
Инструменты для подсчета токенов
Существуют инструменты, упрощающие подсчет токенов. Hugging Face предлагает библиотеку `transformers` с различными токенизаторами. Например, для BERT:
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokens = tokenizer.tokenize('This is an example')
print(tokens)Вывод: ['this', 'is', 'an', 'example'].
Выбирайте токенизатор, соответствующий модели, с которой вы работаете. Использование неподходящего токенизатора приведет к неверному подсчету. А точный подсчет токенов — основа экономичной работы с ИИ-моделями
Ограничения и управление токенами
Понимание контекстных окон
Контекстное окно – это максимальное количество токенов, которое модель ИИ может обработать за один раз. Представьте, что это оперативная память компьютера: чем она больше, тем больше информации модель может удерживать и использовать для генерации ответа.
Например, Gemini 2.0 Flash имеет ограничение до 1,048,576 токенов для входных данных и 8,192 токенов для выходных (по умолчанию). Превышение лимита приведет к потере контекста и снижению точности.
Стратегии оптимизации
Чтобы эффективно использовать токены и не превышать лимиты, применяйте стратегии оптимизации. Пишите краткие и четкие промпты, избегайте повторений и используйте сокращения. Для работы с большими документами используйте разбивку на части. Это позволит модели обрабатывать информацию последовательно, не теряя контекста.
Например, вместо «Пожалуйста, переведите этот текст на немецкий язык» напишите «Переведи на немецкий:».
Важно: Оптимизация токенов влияет на скорость ответа и стоимость использования API. Чем меньше токенов, тем быстрее и дешевле.
Экономика токенов
Модели ценообразования
Большинство AI-сервисов, таких как OpenAI и Anthropic, используют модель оплаты за количество токенов. Обычно цена указывается за тысячу или миллион токенов.
Важно понимать, что учитываются как входные (промпт), так и выходные (ответ модели) токены. Поэтому, чем сложнее задача и длиннее ответ, тем дороже обойдется использование сервиса.
Советы по экономии затрат
Чтобы снизить затраты, оптимизируйте свои запросы. Будьте лаконичны и избегайте избыточной информации. Используйте четкие инструкции, чтобы модель не тратила токены на уточнение задачи. Экспериментируйте с разными моделями: более простые модели могут быть дешевле и достаточно эффективны для конкретных задач.
Например, для задач, где важна скорость, можно пожертвовать качеством ответа. Помните, что оптимизация промптов может привести к значительному снижению затрат.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое токен в ИИ?
Как подсчитать токены в моем тексте?
client.models.count_tokens(), как описано в документации Google AI для разработчиков.