#lagrange @Lagrange Official
Các token là đơn vị cơ bản mà các LLM sử dụng để xử lý văn bản. Chúng có thể đại diện cho:
Toàn bộ từ (“apple”)
Các phần của từ (“appl” + “e”)
Dấu câu hoặc khoảng trắng (“,”, “ ”)
Business Insider
+15
OpenAI Help Center
+15
The New Stack
+15
AI Rabbit Blog
+1
+1
+1
+1
Exgenex
+8
Medium
+8
+8
Ví dụ, “Bạn khỏe không?” thường được chia thành 4 token: ["Bạn", " khỏe", " không", "?"].
OpenAI Help Center
+2
Medium
+2
+2
🔢 Có Bao Nhiêu Từ Trong 100 Token?
Ước lượng thô cho tiếng Anh:
1 token ≈ 4 ký tự
1 token ≈ 0.75 từ
100 token ≈ 75 từ
+8
Exgenex
+8
+8
+9
OpenAI Help Center
+9
Medium
+9
Đó là khoảng một đoạn văn ngắn.
Người dùng Reddit xác nhận “quy tắc ngón tay” này:
“1 token ≈ 4 ký tự trong tiếng Anh”
“100 token ≈ 75 từ”
magicdoor.ai
+15
+15
+15
+1
nebius.com
+1
📏 Tại Sao Nó Biến Đổi
Việc phân tách token phụ thuộc vào:
Ngôn ngữ (văn bản không phải tiếng Anh thường sử dụng nhiều token hơn)
Dấu câu, định dạng, ký tự đặc biệt (ví dụ: emoji, URL)
Knapsack
+14
Medium
+14
AI Rabbit Blog
+14
+1
+1
Exgenex
🛠️ Tại Sao Các Token Quan Trọng
Chi phí – Nhiều API tính phí theo token được xử lý (đầu vào + đầu ra).
Giới hạn mô hình – Các LLM có cửa sổ ngữ cảnh (ví dụ, GPT‑3.5: 4,096 token; GPT‑4 Turbo có thể lên tới 128K)
NVIDIA Blog
+4
KodeKloud Notes
+4
Medium
+4
magicdoor.ai
+3
+3
Metric Coders
+3
Hiệu quả – Hiểu biết về việc sử dụng token giúp tối ưu hóa yêu cầu và kiểm soát hành vi của mô hình.
✅ Bảng Tham Khảo Nhanh
Đơn vị Số lượng Token
~1 câu 30 token
~1 đoạn văn 100 token
~75 từ ~100 token
~1,500 từ ~2,048 token
Exgenex
+15
OpenAI Help Center
+15
+15
Tóm tắt
100 token ≈ 75 từ (trong tiếng Anh)
Khoảng một đoạn văn ngắn
Hữu ích để ước lượng độ dài yêu cầu, chi phí và việc sử dụng mô hình
Nếu bạn muốn tôi phân tích một văn bản cụ thể hoặc chuyển đổi từ → token bằng cách sử dụng một công cụ trực tuyến, chỉ cần chia sẻ nó - tôi rất vui được giúp đỡ!
Nguồn