Alat Token AI
Penghitung Token Llama — Hitung Token Online (Gratis)
Hitung berapa token yang dipakai teks Anda dengan Llama. Tempel atau ketik di bawah — jumlah token diperbarui langsung, cocok untuk tetap dalam jendela konteks Llama, memangkas prompt, dan memperkirakan biaya API sebelum mengirim permintaan.
- Pengembang
- Meta
- Jendela konteks
- 128K token
- Tokenizer
- Llama BPE (estimated here)
- Akurasi di sini
- Perkiraan dekat
Tentang alat ini
Token adalah unit dasar yang dibaca model bahasa. Biasanya berupa potongan pendek dari kata — dalam bahasa Inggris, satu token setara sekitar 4 karakter atau kira-kira ¾ kata. Llama mengukur semuanya dalam token: baik jendela konteks (berapa banyak teks muat dalam satu permintaan) maupun penagihan API.
Mengetahui jumlah token Llama lebih dulu punya tiga manfaat: menghindari melebihi jendela konteks dan terpotong, memperkirakan biaya panggilan API, dan memangkas prompt panjang agar model punya lebih banyak ruang untuk menjawab.
Penghitung token Llama ini berjalan sepenuhnya di peramban Anda — teks Anda tidak pernah diunggah atau disimpan. Hitungan OpenAI (GPT) memakai pengodean tiktoken yang tepat; Llama ditampilkan sebagai perkiraan dekat karena tokenizer resminya tidak dipublikasikan untuk peramban. Untuk teks biasa, perkiraan umumnya dalam beberapa persen.
Bagaimana Llama mengubah teks menjadi token
Llama tidak membaca kata atau huruf secara langsung, melainkan memecah teks menjadi token dengan tokenizer subkata (Llama BPE (estimated here)). Kata umum sering menjadi satu token, sedangkan kata langka atau panjang, emoji, dan kode dipecah menjadi beberapa. Spasi dan tanda baca juga dihitung — karena itu "hello world" dan "helloworld" bisa menghasilkan hitungan berbeda.
Teks non-Inggris biasanya memakai lebih banyak token per karakter. Bahasa Tionghoa, Jepang, Korea, dan Thai sangat padat — satu karakter bisa menjadi satu atau beberapa token — sehingga makna yang sama bisa memakan jauh lebih banyak token daripada bahasa Inggris.
Jendela konteks dan batas token Llama
Llama punya jendela konteks sekitar 128K token, dibagi antara masukan (prompt, pesan sistem, riwayat, lampiran) dan keluaran. Jika total melebihi jendela, konten terlama dibuang atau permintaan ditolak — menghitung lebih dulu mencegah hal itu.
Tips praktis: sisakan ruang untuk jawaban. Jika butuh jawaban panjang, jaga prompt jauh di bawah batas agar model punya sisa token untuk menjawab.
Tips memakai lebih sedikit token dengan Llama
Hapus instruksi dan boilerplate yang berulang, ringkas konteks panjang alih-alih menempelnya utuh, buang contoh yang tidak perlu, dan jangan mengulang pesan sistem yang sama tiap giliran. Memangkas token mempercepat jawaban dan menekan biaya.
Cara pakai
- Tempel teks Anda — Ketik atau tempel prompt, dokumen, atau kode apa pun ke kotak.
- Baca hitungannya — Angka besar adalah hitungan token Llama, langsung, dengan karakter dan kata di sampingnya.
- Bandingkan model — Pakai tabel untuk membandingkan hitungan dengan model lain berdampingan.
- Salin atau bersihkan — Salin teks untuk dipakai di tempat lain, atau bersihkan dan mulai lagi.
Pertanyaan umum
Berapa token teks saya di Llama?
Tempel di atas — penghitung menampilkan jumlah token Llama seketika, beserta jumlah karakter dan kata.
Apakah hitungan token Llama tepat?
Ini perkiraan dekat. Tokenizer resmi Llama tidak berjalan di peramban, jadi kami mendekatinya; untuk teks normal biasanya dalam beberapa persen. Hitungan OpenAI/GPT pada tabel adalah tepat.
Berapa jendela konteks Llama?
Sekitar 128K token, dibagi antara masukan dan keluaran. Jaga total di bawah batas ini agar tidak terpotong.
Bagaimana menghitung token Llama online dan gratis?
Halaman ini adalah penghitung token Llama online gratis — tanpa akun, tanpa instalasi. Semua dihitung di peramban.
Mengapa token penting untuk Llama?
Llama menagih per token dan membatasi permintaan berdasarkan token, jadi hitungan token menentukan apakah prompt Anda muat dan berapa biayanya.
Apakah teks saya dikirim ke server?
Tidak. Penghitungan terjadi sepenuhnya di peramban — tidak ada yang diunggah, dicatat, atau disimpan.
Bagaimana mengurangi pemakaian token?
Perpendek prompt, ringkas konteks panjang, hapus instruksi berulang, dan pangkas contoh. Token lebih sedikit berarti permintaan lebih cepat dan murah.