컨텍스트 윈도우 플래너
설치 없이 사용할 수 있는 무료 온라인 컨텍스트 창 계획기. LLM 컨텍스트 창에서 프롬프트 사용 방식을 시각화할 수 있습니다.
컨텍스트 윈도우 플래너 소개
컨텍스트 윈도우 플래너는 토큰 사용량을 가시화하여 대규모 언어 모델의 프롬프트를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 프롬프트가 모델의 컨텍스트 제한 내에 맞추면서도 모델의 응답에 최대 공간을 확보하도록 보장합니다.
컨텍스트 윈도우 이해하기
각 LLM 은 최대 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다 (예: GPT-4 는 128K, Claude 는 200K). 여기에는 시스템 프롬프트, 대화 기록, 예상 출력, 버퍼가 포함됩니다. 계획을 통해 응답이 잘리거나 토큰이 낭비되는 것을 방지할 수 있습니다.
사용 방법
대상 모델을 선택합니다. 시스템 프롬프트, 대화 기록, 예상 출력 길이를 입력합니다. 가시화는 컨텍스트 공간 사용 방법을 보여줍니다. 응답을 위한 공간을 예약하면서 제한 내에 맞도록 내용을 조정하세요.
토큰 추정이
'자동 추정'을 클릭하여 콘텐츠의 토큰 수를 자동으로 계산합니다. 이 도구는 각 모델에 맞는 정확한 토큰화를 사용합니다. 사용 정보를 확인하여 정확한 토큰 수와 남은 용량을 확인할 수 있습니다.
▶컨텍스트 제한을 초과하면 어떻게 되나요?
도구는 '제한 초과' 경고를 표시합니다. 컨텍스트 제한을 초과하면 응답이 잘리거나 오류가 발생합니다. 콘텐츠 길이를 줄이거나 더 큰 컨텍스트 윈도우가 있는 모델을 선택하세요.
▶토큰 추정은 얼마나 정확한가요?
자동 추정은 모델별 고유 토큰화를 사용하여 높은 정확도를 제공합니다 (일반적으로 실제 토큰 수 대비 5% 이내 오차). 정확한 계획을 위해 10% 의 버퍼를 추가하는 것을 고려하세요.
▶항상 최대 컨텍스트 윈도우를 사용해야 하나요?
필수는 아닙니다. 더 큰 컨텍스트는 더 많은 비용이 들고 처리 속도가 느립니다. 필요에 맞는 가장 작은 컨텍스트를 사용하세요. 가시화는 공간 사용 최적화에 도움이 됩니다.
▶입력 토큰과 출력 토큰의 차이는 무엇인가요?
입력 토큰에는 시스템 프롬프트와 대화 기록이 포함됩니다. 출력 토큰은 모델의 응답을 위해 예약됩니다. 둘 다 총 컨텍스트 윈도우에 카운트됩니다.
▶컨텍스트 계획을 저장할 수 있나요?
도구는 브라우저에서 실행됩니다. 로컬에 저장하려면 콘텐츠를 복사하세요. 향후 버전에서는 컨텍스트 계획 저장/내보내기 기능이 포함될 수 있습니다.
▶어떤 모델이 지원되나요?
GPT-4, GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus/Sonnet, Gemini Pro, Llama 2 및 각각의 컨텍스트 윈도우를 포함한 주요 모델을 지원합니다.
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