Perché modelli diversi danno conteggi di token diversi?

Ogni famiglia di modelli usa il proprio tokenizer, quindi lo stesso testo viene diviso in un numero diverso di token. Questo influisce direttamente sui costi e su quanto entra in una richiesta.

I conteggi sono accurati?

Sì. ChatGPT usa la codifica pubblica tiktoken di OpenAI, mentre Claude e Gemini usano le API ufficiali di conteggio dei rispettivi vendor: nessuno di questi conteggi è una stima.

Tokenizer per LLM

Il numero di token incide sia sui costi sia sui limiti di contesto, e ogni modello tokenizza il testo in modo diverso. Questi strumenti restituiscono il conteggio esatto per modello: ChatGPT nel browser con la codifica aperta tiktoken, Claude e Gemini tramite le API ufficiali di conteggio dei rispettivi vendor, così puoi stimare i prompt e confrontare i modelli con sicurezza.

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Domande frequenti

Perché modelli diversi danno conteggi di token diversi?: Ogni famiglia di modelli usa il proprio tokenizer, quindi lo stesso testo viene diviso in un numero diverso di token. Questo influisce direttamente sui costi e su quanto entra in una richiesta.
I conteggi sono accurati?: Sì. ChatGPT usa la codifica pubblica tiktoken di OpenAI, mentre Claude e Gemini usano le API ufficiali di conteggio dei rispettivi vendor: nessuno di questi conteggi è una stima.

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Ryosuke SuzukiFondatore e CEO

Fondatore e CEO di Unbounded Pioneering Inc., l'azienda dietro la piattaforma di agenti Turnint AI, ed esperto di machine learning e di sviluppo di prodotti IA. Ha iniziato la sua carriera nella ricerca sul machine learning in un laboratorio universitario, per poi progettare e realizzare prodotti su larga scala come software engineer in PLAID, Rakuten e Recruit, guidando al contempo lo sviluppo di nuovi business. Oggi è specializzato in IA generativa e agenti IA, lavora sia sul fronte ingegneristico sia su quello dello sviluppo del business ed è inventore riconosciuto di più brevetti concessi nel campo delle tecnologie web.

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