如何计算 GPT 的 Tokens 数量？

基本介绍

随着人工智能大模型技术的迅速发展，一种创新的计费模式正在逐渐普及，即以“令牌”（Token）作为衡量使用成本的单位。那么，究竟什么是Token呢？

Token 是一种将自然语言文本转化为计算机可以理解的形式——词向量的手段。这个转化过程涉及对文本进行分词处理，将每个单词、汉字或字符转换为唯一的词向量表示。通过计算这些词向量在模型中的使用次数，服务提供商就能够量化用户所消耗的计算资源，并据此收取费用。

需要注意的是，不同的厂商可能采用不同的方式来定义和计算 Token。一般来说，一个 Token 可能代表一个汉字、一个英文单词，或者一个字符。

在大模型领域，通常情况下，服务商倾向于以千 Tokens（1K Tokens）为单位进行计费。用户可以通过购买一定数量的 Token 来支付模型训练和推理过程中产生的费用。
注意：Token的数量与使用模型的服务次数或数据处理量有关。一般是有梯度的，用得越多可以拿到越便宜的价格，和买东西的道理一样，零售一个价，批发一个价。

如何计算 Tokens 数量？

=======================

具体要怎么计算 Tokens 数量，这个需要官方提供计算方式，或提供接口，或提供源码。
这里以 openAI 的 GPT 为例，介绍 Tokens 的计算方式。

openAI 官方提供了两种计算方式：网页计算、接口计算。

网页计算

---

网页计算顾名思义，就是打开网页输入文字，然后直接计算结果，网页的链接是：https://platform.openai.com/tokenizer。
曾经看到一个粗略的说法：1 个 Token 大约相当于 4 个英文字符或 0.75 个英文单词；而一个汉字则大约需要 1.5 个 Token 来表示。真实性未知，但从个人经验，一个汉字似乎没有达到 1.5 个 Token 这么多。
随意举三个例子：

【例子1】以下十个汉字计算得到的 Token 数是 14 个。

一二三四五六七八九十

【例子2】以下 11 个汉字加2个标点计算得到的 Token 数是 13 个。

今天是十二月一日，星期五。

【例子3】以下 这段话计算得到的 Token 数是 236 个。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

接口计算

---

接下来看看怎么使用 Python 接口实现 Token 计算。
相关链接：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb

从 Note 中可以了解到，要计算 Tokens 需要安装两个第三方包：tiktoken和openai。第一个包不需要 GPT 的 API Key 和 API Secret 便可使用，第二个需要有 GPT 的 API Key 和 API Secret 才能使用，由于某些限制，还需要海外代理。
不过，好消息是openai可以不用，使用tiktoken来计算即可。

先安装tiktoken包：

pip install tiktoken  

注：我使用的是 Python 3.9，默认安装的tiktoken版本是 0.5.1。

安装好tiktoken之后，直接看最后两个 cell（In[14] 和 In[15]）。

完整代码如下：

def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):  """Return the number of tokens used by a list of messages."""  try:  encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)  except KeyError:  print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  if model in {  "gpt-3.5-turbo-0613",  "gpt-3.5-turbo-16k-0613",  "gpt-4-0314",  "gpt-4-32k-0314",  "gpt-4-0613",  "gpt-4-32k-0613",  }:  tokens_per_message = 3  tokens_per_name = 1  elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":  tokens_per_message = 4  # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n  tokens_per_name = -1  # if there's a name, the role is omitted  elif "gpt-3.5-turbo" in model:  print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")  elif "gpt-4" in model:  print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")  else:  raise NotImplementedError(  f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""  )  num_tokens = 0  for message in messages:  num_tokens += tokens_per_message  for key, value in message.items():  num_tokens += len(encoding.encode(value))  if key == "name":  num_tokens += tokens_per_name  num_tokens += 3  # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>  return num_tokens  
# let's verify the function above matches the OpenAI API response  import openai  example_messages = [  {  "role": "system",  "content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "New synergies will help drive top-line growth.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Things working well together will increase revenue.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",  },  {  "role": "user",  "content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",  },  
]  for model in [  "gpt-3.5-turbo-0301",  "gpt-3.5-turbo-0613",  "gpt-3.5-turbo",  "gpt-4-0314",  "gpt-4-0613",  "gpt-4",  ]:  print(model)  # example token count from the function defined above  print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")  # example token count from the OpenAI API  response = openai.ChatCompletion.create(  model=model,  messages=example_messages,  temperature=0,  max_tokens=1,  # we're only counting input tokens here, so let's not waste tokens on the output  )  print(f'{response["usage"]["prompt_tokens"]} prompt tokens counted by the OpenAI API.')  print()  

接下来处理一下以上代码，把 In[15] 中，和openai包相关的内容可以直接注释掉，然后执行代码。处理之后，可直接执行代码如下：

import tiktoken  
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):  """Return the number of tokens used by a list of messages."""  try:  encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)  except KeyError:  print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  if model in {  "gpt-3.5-turbo-0613",  "gpt-3.5-turbo-16k-0613",  "gpt-4-0314",  "gpt-4-32k-0314",  "gpt-4-0613",  "gpt-4-32k-0613",  }:  tokens_per_message = 3  tokens_per_name = 1  elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":  tokens_per_message = 4  # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n  tokens_per_name = -1  # if there's a name, the role is omitted  elif "gpt-3.5-turbo" in model:  print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")  elif "gpt-4" in model:  print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")  else:  raise NotImplementedError(  f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""  )  num_tokens = 0  for message in messages:  num_tokens += tokens_per_message  for key, value in message.items():  num_tokens += len(encoding.encode(value))  if key == "name":  num_tokens += tokens_per_name  num_tokens += 3  # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>  return num_tokens  
# let's verify the function above matches the OpenAI API response  example_messages = [  {  "role": "system",  "content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "New synergies will help drive top-line growth.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Things working well together will increase revenue.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",  },  {  "role": "user",  "content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",  },  
]  for model in [  "gpt-3.5-turbo-0301",  "gpt-3.5-turbo-0613",  "gpt-3.5-turbo",  "gpt-4-0314",  "gpt-4-0613",  "gpt-4",  ]:  print(model)  # example token count from the function defined above  print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")  print()  

运行结果如下图：

小解析：

• example_messages变量是一个列表，列表的元素是字典，这个是 GPT 的数据结构，在这个示例代码中，整个列表作为 GPT 的 prompt 输入，所以计算的是整个的 Token 数。

• 不同的模型，对于 prompt 的计算规则有一点点不同，重点在于数据结构多出的字符。

问题1：实际生产中的数据，可能不是这样的，更多时候是存一个字符串，又该怎么处理？

demo 是从列表解析出键content的值，这个比较简单，如果是要从字符串中去解析相关的数据，则需要多加一步转化，使用json包将字符串转化为列表，然后其他的处理方式保持一致即可。
参考如下：

import tiktoken,json  
def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):  """Return the number of tokens used by a list of messages."""  try:  encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)  except KeyError:  print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  if model in {  "gpt-3.5-turbo-0613",  "gpt-3.5-turbo-16k-0613",  "gpt-4-0314",  "gpt-4-32k-0314",  "gpt-4-0613",  "gpt-4-32k-0613",  }:  tokens_per_message = 3  tokens_per_name = 1  elif model == "gpt-3.5-turbo-0301":  tokens_per_message = 4  # every message follows <|start|>{role/name}\n{content}<|end|>\n  tokens_per_name = -1  # if there's a name, the role is omitted  elif "gpt-3.5-turbo" in model:  print("Warning: gpt-3.5-turbo may update over time. Returning num tokens assuming gpt-3.5-turbo-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613")  elif "gpt-4" in model:  print("Warning: gpt-4 may update over time. Returning num tokens assuming gpt-4-0613.")  return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4-0613")  else:  raise NotImplementedError(  f"""num_tokens_from_messages() is not implemented for model {model}. See https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md for information on how messages are converted to tokens."""  )  # 结构转化，结构不完整则返回0  try:  messages = json.loads(messages)  num_tokens = 0  for message in messages:  num_tokens += tokens_per_message  for key, value in message.items():  num_tokens += len(encoding.encode(value))  if key == "name":  num_tokens += tokens_per_name  num_tokens += 3  # every reply is primed with <|start|>assistant<|message|>  except json.JSONDecodeError:  num_tokens = 0  return num_tokens  
# let's verify the function above matches the OpenAI API response  example_messages = [  {  "role": "system",  "content": "You are a helpful, pattern-following assistant that translates corporate jargon into plain English.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "New synergies will help drive top-line growth.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Things working well together will increase revenue.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_user",  "content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage.",  },  {  "role": "system",  "name": "example_assistant",  "content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better.",  },  {  "role": "user",  "content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable.",  },  
]  
example_messages = json.dumps(example_messages)  # 假设使用的是 "gpt-4-0613" 模型  
model = "gpt-4-0613"  
print(f"{num_tokens_from_messages(example_messages, model)} prompt tokens counted by num_tokens_from_messages().")

问题2：在网页计算小节中使用的字符串跑出来的数据是否和tiktoken一样呢？

实现这个验证很简单，把上面的代码再做简化，直接计算字符串即可。参考逻辑如下：

import tiktoken  def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):  """Return the number of tokens used by a list of messages."""  try:  encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)  except KeyError:  print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  num_tokens = len(encoding.encode(messages))  return num_tokens  str1 = num_tokens_from_messages('一二三四五六七八九十')  
str2 = num_tokens_from_messages('今天是十二月一日，星期五。')  
str3 = num_tokens_from_messages('人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。')  print(f'字符串1长度{str1}，字符串2长度{str2}，字符串3长度{str3}。')  

返回结果如下：

返回结果和网页计算的结果完全一致！

其实这个有点像是 GPT 给我们返回的文本数据，可以直接计算其长度，不需要像上面那么复杂，如果数据结构也是像上面一样，那就需要多加一步解析。

import tiktoken,json  def num_tokens_from_messages(messages):  """Return the number of tokens used by a list of messages."""  try:  encoding = tiktoken.encoding_for_model(model)  except KeyError:  print("Warning: model not found. Using cl100k_base encoding.")  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  try:  messages = json.loads(messages)[0]['content']  num_tokens = len(encoding.encode(messages))  except json.JSONDecodeError:  num_tokens = 0  return num_tokens  example_messages = '''[  {  "role": "system",  "content": "一二三四五六七八九十"  }  
]'''  
print(num_tokens_from_messages(example_messages))  

小结

=========

本文主要介绍了 GPT 如何计算 Tokens 的方法，官方提供了两种方式：网页计算和接口计算。
网页计算不需要技术，只需要魔法即可体验，而接口计算，事实上接口计算包含了两种方法，一种使用tiktoken，则需要点 Python 基础，而openai还需要点网络基础和货币基础，需要代理和 plus 账号（20刀/月）等。

参考链接：
网页计算链接：https://platform.openai.com/tokenizer 接口使用链接：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb

​

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。