Yapay Zeka Token Araçları

Llama Token Sayacı — Token'ları Çevrimiçi Say (Ücretsiz)

Metninizin Llama ile kaç token kullandığını sayın. Aşağıya yapıştırın veya yazın — token sayısı canlı güncellenir, Llama bağlam penceresinde kalmak, istemleri kısaltmak ve istek göndermeden önce API maliyetini tahmin etmek için idealdir.

Geliştirici: Meta
Bağlam penceresi: 128K token
Tokenleştirici: Llama BPE (estimated here)
Buradaki doğruluk: Yakın tahmin

Bu araç hakkında

Token, bir dil modelinin okuduğu temel birimdir. Genellikle bir kelimenin kısa bir parçasıdır — İngilizcede bir token yaklaşık 4 karaktere ya da bir kelimenin yaklaşık ¾'üne denktir. Llama her şeyi token cinsinden ölçer: hem bağlam penceresi (bir isteğe ne kadar metin sığdığı) hem de API ücretlendirmesi.

Llama token sayısını önceden bilmenin üç faydası vardır: bağlam penceresini aşıp kesilmeyi önlersiniz, bir API çağrısının maliyetini öngörebilirsiniz ve uzun istemleri kısaltarak modele yanıt için daha fazla yer bırakabilirsiniz.

Bu Llama token sayacı tamamen tarayıcınızda çalışır — metniniz asla yüklenmez veya saklanmaz. OpenAI (GPT) sayımları tam tiktoken kodlamasını kullanır; Llama, resmi tokenleştiricisi tarayıcı için yayımlanmadığından yakın tahmin olarak gösterilir. Normal metin için tahmin genellikle birkaç yüzde içindedir.

Llama metni token'a nasıl çevirir

Llama kelimeleri veya harfleri doğrudan okumaz; metni alt-kelime tokenleştiriciyle (Llama BPE (estimated here)) token'lara böler. Yaygın kelimeler çoğunlukla tek token olur; nadir veya uzun kelimeler, emojiler ve kod ise birkaç token'a bölünür. Boşluklar ve noktalama da sayılır — bu yüzden "hello world" ile "helloworld" farklı sayılar verebilir.

İngilizce dışı metin genellikle karakter başına daha çok token kullanır. Çince, Japonca, Korece ve Tayca özellikle yoğundur — tek bir karakter bir veya birkaç token olabilir — bu yüzden aynı anlam İngilizceye göre belirgin biçimde daha çok token harcayabilir.

Llama bağlam penceresi ve token limiti

Llama, girdi (istem, sistem mesajı, geçmiş, ekler) ile çıktı arasında paylaşılan yaklaşık 128K token'lık bir bağlam penceresine sahiptir. Toplam pencereyi aşarsa en eski içerik atılır veya istek reddedilir — önceden saymak bunu önler.

Pratik ipucu: yanıta yer bırakın. Uzun bir yanıt gerekiyorsa, modelin yanıt için token'ı kalsın diye istemi limitin epey altında tutun.

Llama ile daha az token kullanma ipuçları

Tekrarlayan yönergeleri ve kalıp metinleri kaldırın, uzun bağlamı olduğu gibi yapıştırmak yerine özetleyin, gereksiz örnekleri atın ve her turda aynı sistem mesajını tekrarlamayın. Token kısmak yanıtları hızlandırır ve faturayı düşürür.

Nasıl kullanılır

Metninizi yapıştırın — Herhangi bir istemi, belgeyi veya kodu kutuya yazın ya da yapıştırın.
Sayıyı okuyun — Büyük sayı Llama token sayısıdır; canlı güncellenir, yanında karakter ve kelime sayısı bulunur.
Modelleri karşılaştırın — Sayıyı diğer modellerle yan yana karşılaştırmak için tabloyu kullanın.
Kopyalayın veya temizleyin — Metni başka yerde kullanmak için kopyalayın ya da temizleyip yeniden başlayın.

Sıkça sorulan sorular

Metnim Llama'de kaç token?

Yukarıya yapıştırın — sayaç Llama token sayısını karakter ve kelime sayısıyla birlikte anında gösterir.

Llama token sayısı kesin mi?

Yakın bir tahmindir. Llama'in resmi tokenleştiricisi tarayıcıda çalışmadığından onu yaklaşık hesaplıyoruz; normal metinde genellikle birkaç yüzde içindedir. Tablodaki OpenAI/GPT sayıları kesindir.

Llama bağlam penceresi nedir?

Girdi ve çıktı arasında paylaşılan yaklaşık 128K token. Kesilmeyi önlemek için toplamı bu limitin altında tutun.

Llama token'larını çevrimiçi ücretsiz nasıl sayarım?

Bu sayfa ücretsiz çevrimiçi bir Llama token sayacıdır — hesap yok, kurulum yok. Her şey tarayıcıda hesaplanır.

Llama için token'lar neden önemli?

Llama token başına ücret alır ve istekleri token'a göre sınırlar; dolayısıyla token sayısı isteminizin sığıp sığmadığını ve maliyetini belirler.

Metnim bir sunucuya gönderiliyor mu?

Hayır. Sayım tamamen tarayıcıda yapılır — hiçbir şey yüklenmez, kaydedilmez veya saklanmaz.

Token kullanımını nasıl azaltırım?

İstemleri kısaltın, uzun bağlamı özetleyin, tekrarlayan yönergeleri kaldırın ve örnekleri budayın. Daha az token, daha hızlı ve ucuz istek demektir.