¿Cómo estimar el uso de tokens AI? Los novatos primero deben aprender a comprender el rango aproximado.

Cómo estimar el uso de AI Token es uno de los primeros problemas en los que muchas personas se quedan atascadas cuando entran en contacto por primera vez con AI API. No es porque no hayan oído hablar de Token en absoluto, sino porque la mayoría de las personas saben que Token está relacionado con los costos de API, pero aún no saben cómo obtener el uso aproximado por sí mismos. Son comunes preguntas como cuántas fichas se cuentan para la misma oración, si el chino es más popular que el inglés, si se cuentan las indicaciones del sistema, si las imágenes y los archivos se cuentan juntos y por qué los números para el mismo contenido son diferentes en diferentes plataformas.

OpenAI, Google Gemini y Anthropic consideran a Token como la unidad básica de contenido de procesamiento de modelos, y todos proporcionan recuento de tokens o capacidades relacionadas con el uso, pero cada empresa no es exactamente igual en términos de tokenizador, campos de precios y métodos de estimación.

Primero hablemos de la conclusión más práctica: si desea comprender rápidamente la dosis aproximada, la forma más útil no es memorizar la fórmula de memoria, sino comprender primero 3 cosas: qué tan grande es su entrada, cuánto dura normalmente la salida y cuántas veces se enviará cada día. Siempre que calcule estos tres números, generalmente podrá estimar un rango de uso mensual muy cercano al uso real. Esta dirección es también el núcleo de su manuscrito original que más vale la pena conservar.

Primero, comprendamos la definición más básica: ¿Qué es AI Token?

El token es la unidad básica para el contenido del procesamiento de modelos. Los funcionarios de OpenAI dijeron que los tokens pueden ser tan cortos como un carácter o tan largos como una palabra completa. Los espacios, la puntuación y algunas palabras afectarán el número; Los funcionarios de Gemini también dijeron que los tokens pueden ser un solo carácter o una palabra completa. Las palabras largas suelen dividirse en varios tokens. Esto significa que el modelo no trabaja directamente con el "recuento de palabras", sino que primero corta el contenido en Tokens y luego los procesa.

Si solo quiere tener una idea primero, el valor de la experiencia en inglés proporcionado por OpenAI es muy práctico: 1 Token equivale aproximadamente a 4 caracteres en inglés, aproximadamente a 3/4 de palabras en inglés, y 100 Tokens equivalen aproximadamente a 75 palabras en inglés. Sin embargo, OpenAI también recuerda específicamente que los textos que no están en inglés suelen tener una proporción más alta de token por carácter, por lo que contenidos como el chino, el japonés y el coreano no se pueden calcular directamente basándose en estimaciones aproximadas en inglés.

Lo primero que debe saber primero: Cómo estimar aproximadamente el número aproximado de Tokens en una pieza de contenido

Si solo quiere captar el "aproximado", es suficiente usar esta lógica simple primero:

Para contenido en inglés, primero puede usar "4 caracteres son aproximadamente 1 Token" para hacer una estimación aproximada

No siga rígidamente las reglas en inglés para el contenido chino, sea más conservador y será más preciso

Cuando realmente quiera estimar el costo, es mejor use la herramienta oficial de conteo de tokens para confirmar

Recuento de tokens oficial antrópico El documento es muy claro: puede conocer el número aproximado de tokens de entrada antes de enviar un mensaje para ayudarlo a administrar los límites de velocidad, los costos y la duración del mensaje, pero también le recuerda que se trata de una estimación y no se garantiza que sea exactamente igual que cuando se creó el mensaje. Gemini también proporciona directamente descripciones de capacidades oficiales de los tokens de conteo.

¿Qué problemas puede resolver una estimación aproximada?

La estimación aproximada del valor máximo no le permite tener una precisión de un solo dígito, pero le permite saber primero si el contenido se incluye en:

Cientos de tokens

Miles de tokens

O decenas de miles de tokens

Para los principiantes, esto es suficiente para la primera ronda de presupuestación.

Lo segundo que debes saber: la entrada y la salida deben considerarse por separado

El error más común que cometen muchos principiantes al calcular el uso es tratar todos los tokens como el mismo paquete. De hecho, casi todas las plataformas convencionales ahora tratan la entrada y la salida por separado. Las instrucciones oficiales de OpenAI dividen directamente el uso de tokens en tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché y tokens de razonamiento; Los funcionarios de Gemini también dicen que después de habilitar la facturación, el costo depende en parte de la cantidad de tokens de entrada y salida; La página de precios de Anthropic separa claramente los tokens de entrada base y los tokens de salida.

En la práctica, la Entrada es lo que usted envía y la Salida es lo que el modelo le devuelve. Cuando desee estimar el uso aproximado, no mire primero el número total, pero primero pregunte:

¿Cuánto contenido suelo enviar a la vez?

¿Cuánto tiempo suele tardar una modelo en responderme?

Porque muchas veces, lo que realmente aumenta el uso y el costo no es que hagas demasiadas preguntas, sino que el modelo responda demasiado. Esto es obvio por el hecho de que cada empresa enumera su producción en una columna separada.

La tercera cosa que hay que entender: qué contenido se incluye realmente en la entrada

Mucha gente piensa que Entrada es la oración que escriben en el modelo. No precisamente. El documento de conteo de tokens de Anthropic establece claramente que acepta la misma entrada estructurada que cuando se crean mensajes, incluidas indicaciones del sistema, herramientas, imágenes y archivos PDF; OpenAI también describe los tokens almacenados en caché como contenido reutilizado que puede provenir del historial de conversaciones. Esto significa que la entrada realmente enviada al modelo a menudo no es solo un mensaje.

En otras palabras, estas cosas generalmente se pueden contar en la Entrada:

indicador del sistema

Entonces, si cree que solo ha hecho una pregunta breve, pero descubre que la Entrada es muy grande, generalmente no es la plataforma la que la calcula al azar, sino que la solicitud en realidad contiene muchos antecedentes que no notó. Esta es la razón por la que, al estimar el uso en la práctica real, no se puede mirar simplemente el mensaje más superficial.

La cuarta cosa que hay que entender: el mismo contenido puede tener diferentes Tokens en diferentes plataformas

Esto es muy importante. Los funcionarios de OpenAI dejan muy claro que la tokenización variará según el idioma; Anthropic recuerda directamente que el recuento de tokens es una estimación y puede ser ligeramente diferente del momento en que se crea realmente el mensaje. Esto significa que incluso si el contenido es el mismo, la cantidad de Tokens en diferentes plataformas y diferentes modelos puede no ser exactamente la misma.

Entonces, si es un novato, la forma menos probable de cometer errores es no inventar usted mismo un conjunto de fórmulas de conversión universales, sino utilizar estimaciones aproximadas solo como instrucciones; Cuando realmente desee comparar plataformas o presupuestar los costos de API, use herramientas oficiales para contar cada una, cuál es la más estable.

Un algoritmo perezoso verdaderamente práctico: capture el uso mensual aproximado usted mismo

Si solo desea capturar el "uso mensual aproximado", puede usar directamente esta secuencia:

Primero capture el token de entrada promedio
Luego capture el token de salida promedio
Finalmente multiplique por el número de solicitudes por día, luego multiplique por el número de días por mes

Token mensual total ≈ (entrada promedio + salida promedio) × Número de solicitudes por día × Número de días por mes

Este algoritmo no es una fórmula oficial que se le proporciona palabra por palabra, pero se basa directamente en la premisa de que cada funcionario considera la entrada / salida como la estructura básica de facturación y uso, por lo que es muy adecuado para la primera ronda de estimación.

El ejemplo más simple

Si envía un promedio de 1000 tokens de entrada cada vez, el modelo devuelve un promedio de 500 tokens de salida y se usa aproximadamente 100 veces al día, es decir, 150,000 tokens al día; un mes de 30 días equivale a unos 4.500.000 tokens.

Luego podrá comparar los precios unitarios de entrada/salida del modelo y obtener un costo mensual aproximado. Este método de estimación es muy adecuado para realizar un presupuesto antes de conectarse oficialmente a la API.

Si no sabe cómo capturar la entrada/salida promedio, puede hacer esto

El método más estable es en realidad muy simple:

Primero tome sus 5 a 10 solicitudes más comunes en el futuro

Ejecute el conteo oficial de tokens o solicitudes reales

Luego tome un promedio aproximado de los resultados

El conteo de tokens de Anthropic está diseñado para este tipo de cosas. El objetivo es hacerle saber qué tan grande será el token de entrada antes de enviar la solicitud; Las instrucciones oficiales de OpenAI también fomentan el uso de tokenizadores y la herramienta Tiktoken explora la tokenización.

Si es un usuario individual, es suficiente capturar tres escenarios:

Siempre que capture primero la entrada/salida aproximada de estos tres tipos, comprenderá cuánto gastará probablemente más rápido que la mayoría de las personas que solo miran la página de precios. Este es un consejo práctico basado en las capacidades de conteo oficiales.

¿Por qué mucha gente subestima la dosis?

Hay 4 razones más comunes.

Primero, solo se cuentan los problemas de los usuarios, las indicaciones del sistema y las conversaciones históricas no se cuentan

Esta es la fuente más común de subestimación. Cuanto más largo sea el diálogo y más trasfondo tenga, más importante será la entrada.

En segundo lugar, mire solo la entrada, no la salida

Pero la salida en la mayoría de las plataformas tiene un precio independiente y suele ser más cara. OpenAI, Anthropic y Gemini enumeran claramente los resultados por separado.

En tercer lugar, ignorar el fondo repetido en realidad se puede almacenar en caché, o por el contrario, obviamente se envía repetidamente pero sin contar que seguirá consumiendo entradas.

El documento de almacenamiento en caché de aviso de OpenAI señala que el almacenamiento en caché de aviso puede reducir la latencia y reducir el costo del token de entrada hasta en un 90%; La página de precios de Anthropic también enumera claramente la escritura en caché y los aciertos en caché por separado.

Cuarto, utilice el valor de la experiencia de una plataforma para cubrir todo

Sin embargo, los métodos de tokenización y estimación de diferentes plataformas y diferentes modelos no son exactamente iguales.

Si desea acercarse al costo real, ¿qué dos cosas más debería considerar?

Lo primero es el caché

Si su proceso tiene indicaciones fijas del sistema, especificaciones de marca, amplio conocimiento previo y múltiples rondas de prefijos de diálogo, entonces el almacenamiento en caché afectará directamente sus costos reales. El documento Prompt Caching de OpenAI establece que el almacenamiento en caché puede reducir los costos de entrada hasta un 10% del costo original; El precio de Anthropic también establece claramente que las tasas de aciertos y actualizaciones de caché son significativamente más bajas que la entrada base.

Lo segundo es Batch

Si su tarea no es el servicio al cliente inmediato, sino una gran cantidad de resúmenes, clasificaciones y clasificaciones que se pueden posponer, entonces Batch generalmente cambiará significativamente la estructura de costos. El precio oficial de Anthropic establece claramente que Batch API ofrece un descuento del 50% tanto en entrada como en salida.

Preguntas frecuentes

¿Se puede convertir AI Token directamente mediante el recuento de palabras?

Se puede estimar aproximadamente, pero no se puede igualar directamente. Tanto OpenAI como Gemini dan valores empíricos aproximados para el inglés, pero el contenido que no está en inglés suele ser más propenso a sesgos.

¿Por qué los chinos suelen utilizar más tokens que los ingleses?

Debido a que los funcionarios de OpenAI señalaron que los textos que no están en inglés generalmente tienen una mayor proporción de tokens por caracteres, los chinos no pueden aplicar directamente el método de estimación en inglés.

¿Es suficiente simplemente mirar la entrada?

No es suficiente. La mayoría de las plataformas valoran la producción por separado, y la producción suele ser más cara, así que asegúrese de analizar la entrada y la salida por separado.

¿Es necesario contar el caché?

Se recomienda si su proceso tiene muchos antecedentes repetidos. Porque el caché afectará directamente el costo real de los insumos.

El mismo contenido, ¿por qué los Tokens son diferentes en diferentes plataformas?

Porque la codificación del tokenizador y del modelo pueden ser diferentes. La documentación oficial de OpenAI y Anthropic menciona claramente esto.

¿Cuál es la forma más estable para que un principiante estime el uso mensual?

Primero capture la entrada promedio, la salida promedio y el número de solicitudes por día, y luego multiplíquelos por el número de días por mes; luego use el conteo oficial de tokens para corregirlos. Este es el método de estimación más adecuado para principiantes.

Fuente de datos y declaración de credibilidad

Este artículo está escrito en base a los documentos oficiales de tokens, facturación, precios y recuento de tokens, centrándose en fuentes oficiales como OpenAI: qué son los tokens y cómo calcularlos, OpenAI: almacenamiento en caché rápido, Anthropic: recuento de tokens. El contenido está organizado en tres niveles: "Reglas oficiales × Estimación de uso × Práctica para principiantes". El propósito es ayudar a los lectores a determinar la dosis aproximada que sea lo suficientemente precisa, en lugar de asustarse con precios complicados al principio.

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Esta categoría organiza principalmente la conversión básica de AI Token, la diferencia entre recuento de palabras y token, estimación de costos, interpretación digital en segundo plano y los problemas de cálculo que encuentran más comúnmente los principiantes, lo que ayuda a los lectores a comprender primero "cómo mirar los números" antes de realizar más costos y modelos. juicios.

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