Instrumente token AI
Contor de tokenuri Llama — Numără tokenuri online (gratuit)
Numără câte tokenuri folosește textul tău cu Llama. Lipește sau scrie mai jos — numărul de tokenuri se actualizează live, ideal pentru a rămâne în fereastra de context Llama, a scurta prompturile și a estima costul API înainte de a trimite o cerere.
- Dezvoltator
- Meta
- Fereastră de context
- 128K tokenuri
- Tokenizator
- Llama BPE (estimated here)
- Precizie aici
- Estimare apropiată
Despre acest instrument
Un token este unitatea de bază pe care o citește un model lingvistic. De obicei e o bucată scurtă dintr-un cuvânt — în engleză, un token înseamnă circa 4 caractere sau aproximativ ¾ dintr-un cuvânt. Llama măsoară totul în tokenuri: atât fereastra de context (cât text încape într-o cerere), cât și facturarea API.
Cunoașterea în avans a numărului de tokenuri Llama are trei avantaje: eviți depășirea ferestrei de context și trunchierea, poți prevedea costul unui apel API și poți scurta prompturile lungi ca modelul să aibă mai mult spațiu pentru răspuns.
Acest contor de tokenuri Llama rulează integral în browserul tău — textul nu este niciodată încărcat sau stocat. Numărătorile OpenAI (GPT) folosesc codarea exactă tiktoken; Llama este afișat ca estimare apropiată, deoarece tokenizatorul său oficial nu este publicat pentru browser. Pentru text obișnuit, estimarea este de obicei la câteva procente.
Cum transformă Llama textul în tokenuri
Llama nu citește direct cuvinte sau litere, ci împarte textul în tokenuri cu un tokenizator pe subcuvinte (Llama BPE (estimated here)). Cuvintele frecvente devin adesea un singur token, iar cele rare sau lungi, emoji-urile și codul se împart în mai multe. Spațiile și punctuația contează și ele — de aceea „hello world" și „helloworld" pot da rezultate diferite.
Textul non-englez folosește de obicei mai multe tokenuri pe caracter. Chineza, japoneza, coreeana și thailandeza sunt deosebit de dense — un singur caracter poate fi unul sau mai multe tokenuri — așa că același sens poate costa vizibil mai multe tokenuri decât în engleză.
Fereastra de context și limita de tokenuri Llama
Llama are o fereastră de context de circa 128K tokenuri, împărțită între intrare (prompt, mesaj de sistem, istoric, atașamente) și ieșire. Dacă totalul depășește fereastra, conținutul cel mai vechi este eliminat sau cererea este respinsă — numărarea în avans previne asta.
Sfat practic: lasă loc pentru răspuns. Dacă ai nevoie de un răspuns lung, ține promptul mult sub limită, ca modelul să aibă tokenuri pentru a răspunde.
Sfaturi pentru a folosi mai puține tokenuri cu Llama
Elimină instrucțiunile și șabloanele repetate, rezumă contextul lung în loc să-l lipești integral, scoate exemplele inutile și nu repeta același mesaj de sistem la fiecare tur. Reducerea tokenurilor accelerează răspunsurile și scade factura.
Cum se folosește
- Lipește textul — Scrie sau lipește orice prompt, document sau cod în casetă.
- Citește numărul — Numărul mare este numărul de tokenuri Llama, live, cu caractere și cuvinte alături.
- Compară modelele — Folosește tabelul pentru a compara numărul cu alte modele alăturat.
- Copiază sau șterge — Copiază textul pentru a-l folosi altundeva sau șterge-l și reîncepe.
Întrebări frecvente
Câte tokenuri are textul meu în Llama?
Lipește-l mai sus — contorul afișează instant numărul de tokenuri Llama, alături de caractere și cuvinte.
Numărul de tokenuri Llama este exact?
Este o estimare apropiată. Tokenizatorul oficial al Llama nu rulează în browser, așa că îl aproximăm; pentru text normal e de obicei la câteva procente. Numărătorile OpenAI/GPT din tabel sunt exacte.
Care este fereastra de context a Llama?
Circa 128K tokenuri, împărțite între intrare și ieșire. Ține totalul sub această limită pentru a evita trunchierea.
Cum număr tokenurile Llama online gratuit?
Această pagină este un contor de tokenuri Llama online gratuit — fără cont, fără instalare. Totul se calculează în browser.
De ce contează tokenurile pentru Llama?
Llama taxează per token și limitează cererile după tokenuri, deci numărul de tokenuri decide dacă promptul tău încape și cât costă.
Textul meu este trimis la un server?
Nu. Numărarea are loc integral în browser — nimic nu este încărcat, înregistrat sau stocat.
Cum reduc consumul de tokenuri?
Scurtează prompturile, rezumă contextul lung, elimină instrucțiunile repetate și taie exemplele. Mai puține tokenuri înseamnă cereri mai rapide și mai ieftine.