Comptez les jetons dans les invites, documents, code et texte multilingue avant d’utiliser le contenu avec un modèle d’IA. Collez du texte ou téléchargez un fichier TXT ou Markdown pour examiner le nombre de jetons, de mots et de caractères.
Un calculateur de jetons par IA estime comment le texte est divisé en jetons, les unités de texte plus petites traitées par les modèles de langage. Le nombre de jetons peut différer du nombre de mots et de caractères, notamment pour le code, la ponctuation et le contenu multilingue.
Un jeton peut être un mot entier, une partie de mot, une ponctuation ou une autre unité de texte. C’est pourquoi le nombre de mots et le nombre de jetons ne sont pas identiques.
Le code, les chiffres, les symboles et différents systèmes d’écriture peuvent être séparés différemment de la prose anglaise ordinaire.
Collez du texte, entrez-le directement, ou téléchargez un fichier texte pris en charge, puis demandez un calcul au service Unfox.
Utilisez le résultat comme référence de planification. Le nombre exact utilisé par un modèle ou une API spécifique peut différer lorsque son tokeniseur est différent.
Le résultat montre le nombre de jetons aux côtés des totaux de mots et de caractères afin que vous puissiez comparer plusieurs mesures de la longueur des entrées.
Cela est utile pour raccourcir des invites, examiner la taille d’un document ou préparer du texte pour des systèmes avec des limites basées sur des jetons.
Le comptage des jetons vous aide à inspecter la longueur des prompts et des documents avant d’utiliser le texte dans un workflow LLM. Il est utile pour éditer, planifier et comparer des versions de la même entrée.
Comptez les jetons dans une invite, un message système, un extrait de code, une charge utile JSON ou un historique de conversation.
Utilisez le résultat pour identifier des instructions ou des contextes répétés qui peuvent être plus longs que nécessaire.
Examinez la taille des articles, notes de recherche, documentation et autres textes avant de les intégrer à un flux de travail IA.
Quand une entrée est trop grande, divisez-la en sections pertinentes et calculez chaque section séparément.
Calculez une invite originale et une révision plus courte pour voir comment l’édition modifie le nombre de jetons.
Cela offre un moyen concret de comparer la longueur des prompts sans se reposer uniquement sur des mots ou des caractères.
Vérifiez le code, le texte très ponctué et le contenu multilingue, où le nombre de mots seul peut être un mauvais indicateur pour l’utilisation des jetons.
N’oubliez pas qu’une API spécifique au modèle peut retourner un compte différent lorsqu’elle utilise un autre tokeniseur.
Le comptage de jetons est utile partout où des invites, documents, code ou historique de conversation sont préparés pour les flux de travail du modèle de langage.
Inspectez les invites, les messages système, le code, le JSON et l’historique des conversations avant de les envoyer à un service d’IA.
Comparez la longueur des modèles de requêtes courantes et examinez comment les changements affectent l’utilisation du token.
Utilisez les comptes de jetons comme entrée de planification lors de la préparation de documents et de flux de travail pour des outils d’IA.
Comptez les jetons dans les articles, notes, documents et prompts quotidiens avant de les utiliser avec un LLM.
Le calcul des jetons n’est qu’une partie du travail avec du contenu IA. Découvrez d’autres outils Unfox pour vérifier le texte, affiner l’écriture assistée par IA et analyser les images et l’audio générés par IA.
Vérifiez le texte pour détecter des schémas liés à l’écriture générée par l’IA et examinez les résultats avant de publier, soumettre ou modifier votre contenu.
Vérifier le contenu IAAffinez le texte généré par IA pour une écriture plus claire et naturelle tout en préservant le sens original et les informations clés.
Humaniser le texte IAAnalysez les images à la recherche de signaux pouvant indiquer la génération d’IA et obtenez une couche supplémentaire d’éclairage lors de la révision du contenu visuel.
Vérifier une imageAnalysez l’audio pour détecter des signaux associés à des voix générées par IA ou synthétiques afin de vous aider à examiner le contenu vocal douteux.
Vérifier la voix de l’IAUn texte est envoyé au service de calcul Unfox pour retourner un compte de jetons. Supprimez les mots de passe, clés API, informations personnelles et autres documents confidentiels avant de soumettre du contenu, et consultez la Politique de confidentialité pour connaître les informations actuelles sur la gestion des données. En savoir plus sur la façon dont nous gérons les données dans notre Politique de confidentialité.
Examiner le nombre de jetons, mots et caractères dans un seul résultat.
Collez directement le contenu ou téléchargez un fichier en texte clair ou Markdown pris en charge.
L’interface compte les caractères chinois, japonais et coréens lors de l’affichage des mots.
Envoyez le texte dans le navigateur et recevez un compte de jetons du service de calcul.
Réponses rapides sur les jetons IA, le comptage des jetons, les mots, les caractères, le texte multilingue et les différences spécifiques au modèle.
Pour la prose anglaise typique, 1 000 mots est souvent estimé à environ 1 300 à 1 500 jetons, mais ce n’est qu’un guide général. Le nombre réel dépend du tokeniseur, de la langue, de la ponctuation, de la mise en forme et du type de contenu.
Un jeton est une unité de texte traitée par un modèle de langage. Cela peut être un mot entier, une partie de mot, une ponctuation, un chiffre ou un autre fragment de texte, donc le nombre de jetons n’est pas la même chose que le nombre de mots.
Les caractères sont des lettres, symboles et espaces individuels ; les mots sont des unités lisibles par l’humain ; Les jetons sont des pièces créées par un jetoniseur. Un mot peut être un jeton ou plusieurs jetons selon le texte et le tokeniseur.
Différentes familles de modèles peuvent utiliser différents tokenizeurs et vocabulaires. Le même endroit, un extrait de code ou un texte multilingue peut donc produire des comptes différents. Considérez le résultat Unfox comme une référence de planification à moins de le vérifier avec le tokeniseur du modèle exact.
Les langues et les systèmes d'écriture peuvent être divisés en tokens de manière différente. L'anglais, le chinois, le japonais, l'arabe et d'autres langues peuvent avoir des relations différentes entre les tokens, les mots et les caractères selon le tokenizer utilisé.
Une fenêtre de contexte est la quantité d'informations qu'un modèle de langage peut traiter dans une requête, généralement mesurée en tokens. Les instructions système, les invites, l'historique de conversation, les documents et la sortie générée peuvent tous utiliser une partie de cette limite.
Oui. Vous pouvez utiliser le Unfox AI Token Calculator pour compter les tokens dans du texte et des fichiers texte pris en charge. Le résultat indique également les totaux de mots et de caractères pour un contexte supplémentaire.
Le texte est envoyé au service de calcul Unfox pour retourner un compte de tokens. Supprimez les mots de passe, clés API, informations personnelles et documents confidentiels avant de soumettre du contenu, et consultez la Politique de confidentialité actuelle pour les détails sur le traitement des données.
Utilisez le AI Token Calculator pour vérifier le nombre de tokens, de mots et de caractères pour les invites, le code et les documents.
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