Token 카운터
설치 없이 사용할 수 있는 무료 온라인 Token 카운터. OpenAI 모델 Token을 계산하고 API 비용을 추정할 수 있습니다.
Token Counter 소개
Token Counter는 주요 LLM과 동일한 토큰화 방식을 사용하여 텍스트의 토큰을 정확하게 세います. API 비용 추정, 컨텍스트 윈도우 관리, 프롬프트 길이 최적화에 필수적입니다.
인코딩 선택
대상 LLM에 맞는 인코딩 모델을 선택하세요: 구형 모델에는 GPT-2 Legacy, GPT-3에는 GPT-3 DaVinci, GPT-4 모델에는 GPT-4, 최신 OpenAI 모델에는 GPT-4o를 사용하세요.
토큰화 이해하기
토큰은 LLM에서 처리하는 텍스트의 덩어리입니다. 단어나 문자와는 달리 토큰의 길이는 다양합니다. 일반적인 단어는 단일 토큰이지만, 길거나 드문 단어는 여러 토큰이 될 수 있습니다.
제공되는 통계 정보
이 도구에서는 총 토큰 수, 문자 수, 단어 수 및 줄 수를 보여줍니다. 이를 활용하여 모델 제한과 비용 효율성을 위해 프롬프트를 최적화하세요.
결과 활용
토큰 수는 API 비용 추정에(참조: LLM Cost Calculator) 도움이 되며, 프롬프트가 모델 컨텍스트 윈도우에 맞게 들어가는지 확인할 수 있습니다. AI 개발에는 토큰 수를 아는 것이 필수적입니다.
▶인코딩 간 차이는 무엇인가요?
다른 모델은 서로 다른 토큰화를 사용합니다. GPT-4 및 GPT-4o는 GPT-2/GPT-3보다 새로운 토크나이저를 사용합니다. 정확한 계수를 위해 대상 모델과 일치하는 인코딩을 선택하세요.
▶토큰은 단어와 어떤 관계가 있나요?
평균적으로 1 토큰 ≈ 0.75 단어 또는 4 문자입니다(영어 기준). 하지만 이는 달라질 수 있습니다. 짧고 일반적인 단어는 1 토큰 미만일 수 있고, 전문 용어는 여러 토큰이 될 수 있습니다.
▶왜 같은 텍스트의 토큰 수가 다른가요?
다른 인코딩은 서로 다른 방식으로 토큰화합니다. GPT-4o의 토크나이저는 GPT-2보다 더 효율적이므로, 동일한 텍스트도 새로운 인코딩에서는 더 적은 토큰을 가질 수 있습니다.
▶코드에도 사용할 수 있나요?
네, 코드에도 적용됩니다. 프로그래밍 언어는 서로 다른 방식으로 토큰화되므로, 동일한 문자 수의 자연어보다 코드가 더 많은 토큰을 생성하는 경우가 많습니다.
▶최대 텍스트 길이는 어떻게 되나요?
엄격한 제한은 없지만, 매우 긴 텍스트는 처리에 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 대부분의 텍스트는 토큰수를 즉시 계산합니다.
▶계산의 정확도는 어떻게 되나요?
이 도구는 각 모델 패밀리의 실제 토큰화 알고리즘을 사용하므로, 선택한 인코딩에 대해 일반적으로 100% 정확합니다.
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