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ChatGPTのトークン数カウント方法と重要性

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ChatGPTのトークン数カウントとは

ChatGPTのトークン数カウント
🔢

基本概念

テキスト処理の最小単位

💹

重要性

API料金と処理制限に影響

🌏

言語差

日本語と英語でカウント方法が異なる

ChatGPTのトークン数の基本概念と定義

ChatGPTのトークン数とは、テキストを処理する際の最小単位を指します。トークンは、単語、記号、あるいは文字の一部分を表すことがあり、ChatGPTがテキストを理解し生成する際の基礎となります。

トークンの種類には以下のようなものがあります:

• 語彙トークン:一般的な単語や固有名詞
• 記号トークン:句読点や特殊文字
• 数字トークン:数値を表す文字列
• サブワードトークン:単語の一部分

トークン数の概念を理解することは、ChatGPTを効率的に利用する上で非常に重要です。特に、APIを使用する場合や長文を処理する際に、トークン数を意識することで、より効果的な利用が可能になります。

ChatGPTのトークン数カウント方法と計算式

ChatGPTのトークン数をカウントする方法は、一見複雑に思えるかもしれませんが、基本的な原則を理解すれば比較的簡単です。

英語の場合:
• 一般的に、1単語≒1トークン
• 短い単語(a, an, theなど):1トークン
• 長い単語:複数のトークンに分割される可能性あり

日本語の場合:
• 概ね1文字≒1~3トークン
• ひらがな・カタカナ:1文字≒1~2トークン
• 漢字:1文字≒2~3トークン

ただし、これらは概算であり、実際のトークン数は使用されているトークナイザーによって異なる場合があります。

トークン数を正確に把握するには、OpenAIが提供する公式のトークナイザーツールを使用するのが最も確実です。

OpenAIのトークナイザーツール(英語)
https://platform.openai.com/tokenizer

このツールを使用することで、入力したテキストのトークン数を正確に計算することができます。日本語のテキストも処理可能ですが、インターフェースは英語です。

ChatGPTのトークン数と文字数の違い

ChatGPTのトークン数と一般的な文字数は、しばしば混同されがちですが、両者には明確な違いがあります。

トークン数と文字数の主な違い:

• 計算単位:トークン数は意味のある最小単位、文字数は個々の文字
• 言語依存性:トークン数は言語によって大きく変動、文字数は比較的安定
• 処理効率:トークン数はAIの処理効率に直結、文字数は人間の読解に関連

例えば、「ChatGPT」という単語は1つのトークンとしてカウントされる可能性がありますが、文字数では7文字となります。一方、日本語の「私は」は2文字ですが、トークン数では2~4程度になる可能性があります。

この違いを理解することで、ChatGPTの利用時に文字数制限ではなくトークン数制限に注意を払うことの重要性が分かります。特に、APIの利用料金や処理制限がトークン数に基づいていることを考えると、この違いは非常に重要です。

ChatGPTのトークン数における日本語と英語の違い

ChatGPTのトークン数は、日本語と英語で大きく異なります。この違いは、両言語の構造や文字体系の違いに起因しています。

日本語と英語のトークン数の違い:

• 英語:概ね1単語≒1トークン
• 日本語:1文字≒1~3トークン

この違いにより、同じ内容を表現する場合でも、日本語の方が英語よりもトークン数が多くなる傾向があります。

例えば:
「私は猫が好きです。」(日本語):約15~20トークン
“I like cats.”(英語):4トークン

この違いは、日本語でChatGPTを使用する際に特に注意が必要です。同じ文字数でも、日本語の方がトークン数が多くなるため、制限に達しやすくなります。

日本語のトークン数を概算する方法:
https://zenn.dev/karaage0703/articles/db8e2a3a8a6c95

この記事では、日本語のトークン数を概算する簡単な方法が紹介されています。ただし、正確なトークン数を知りたい場合は、前述のOpenAIのトークナイザーツールを使用することをおすすめします。

ChatGPTのトークン数とAPI利用料金の関係

ChatGPTのAPI利用料金は、使用したトークン数に基づいて計算されます。この仕組みを理解することで、APIの効率的な利用と費用管理が可能になります。

API料金とトークン数の関係:

• 基本原則:使用トークン数に比例して料金が発生
• 計算方法:入力トークン数 + 出力トークン数 × 単価
• モデルによる違い:GPT-3.5とGPT-4で単価が異なる

例えば、GPT-3.5-turboモデルの場合:
• 入力:$0.0015 / 1K tokens
• 出力:$0.002 / 1K tokens

GPT-4モデルの場合:
• 8K context:入力 $0.03 / 1K tokens、出力 $0.06 / 1K tokens
• 32K context:入力 $0.06 / 1K tokens、出力 $0.12 / 1K tokens

これらの料金は2023年8月時点のものであり、変更される可能性があります。最新の料金情報は以下のOpenAIの公式ページで確認できます。

OpenAI API価格ページ(英語)
https://openai.com/pricing

トークン数と料金の関係を理解することで、以下のような効率的な利用が可能になります:

• 不要な文章の削除によるトークン数の削減
• 適切なモデルの選択(必要以上に高性能なモデルを使用しない)
• 出力トークン数の制限設定

また、日本語でAPIを利用する場合、英語よりもトークン数が多くなる傾向があるため、より慎重な利用が求められます。

トークン数を意識したAPI利用のコツ:

• プロンプトの最適化:簡潔かつ明確な指示を心がける
• コンテキストの再利用:可能な限り会話の履歴を活用する
• バッチ処理:複数のリクエストをまとめて処理する

これらの方法を活用することで、トークン数を抑えつつ、効果的にChatGPT APIを利用することができます。

トークン数の管理と最適化は、ChatGPTを効率的に利用する上で非常に重要です。特に、大規模なプロジェクトやビジネス利用の場合、トークン数の適切な管理は、コスト削減と性能向上の両面で大きな影響を与えます。

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