一、token计算

编码（encode）是指将文本映射为token的数字列表，解码（decode）是指将token的数字列表转化为文本。

给定一个文本字符串（例如"tiktoken is great!"）和编码算法方式cl100k_base， 可以分词为["t", "ik", "token", " is", " great", "!"]，再根据词典查出数字列表[122,232,5343,3424,5456,12446]。

注意，各大模型一般都提供了计算token数的工具，可在调用模型前先计算token。原因：

• 避免token过长，引发错误
• 可用来预估自己的花费

1.1 OpenAI

gpt系列都可用tiktoken实现token计算

import tiktoken # 具体tokenizer模型 enc = tiktoken.get_encoding("o200k_base") assert enc.decode(enc.encode("hello world")) == "hello world"  # 具体的chat模型 enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o") enc.encode(text) #  获取字典值，[31935, 64559, 99320, 56007, 100629, 104795, 99788, 1773] len(enc.encode(text)) # 获取长度，8 

编码算法和openai模型间的对应关系：

1.2 通义千问

# 运行前请 pip install tiktoken from dashscope import get_tokenizer  # dashscope版本 >= 1.14.0  # 获取tokenizer对象，目前只支持通义千问系列模型 tokenizer = get_tokenizer('qwen-turbo')  input_str = '通义千问具有强大的能力。'  # 将字符串切分成token并转换为token id tokens = tokenizer.encode(input_str) print(f"经过切分后的token id为：{tokens}。") # 经过切分后的token id为： [31935, 64559, 99320, 56007, 100629, 104795, 99788, 1773] print(f"经过切分后共有{len(tokens)}个token") # 经过切分后共有8个token  # 将token id转化为字符串并打印出来 for i in range(len(tokens)):     print(f"token id为{tokens[i]}对应的字符串为：{tokenizer.decode(tokens[i])}") 

1.3 GLM类模型

GLM类模型，zhipu没有公开任何token计算工具和方式，在此不做讨论

1.4 其他

待补充

参考

NLP（五十五）tiktoken的使用
官方-tiktoken
官方-tiktoken使用
通义千问计量计费说明