Cómo Obtener el Conteo de Tokens en Python para Optimización de Costos

Puntos Clave

• Los tokens son los componentes básicos de los modelos de lenguaje, representando fragmentos de palabras o signos de puntuación.
• El conteo de tokens impacta directamente en los costos de los modelos de IA y en la longitud del texto que puedes procesar.
• Python ofrece herramientas robustas como la biblioteca Tiktoken para una tokenización y conteo eficientes.
• Optimizar tu texto de entrada y los prompts puede ayudar a reducir el uso de tokens y disminuir los costos.
• Novita AI se destaca por su transparencia en precios y manejo eficiente de tokens.

En la IA y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), es importante entender los “tokens”. Los tokens son las piezas básicas de texto que manejan los modelos de IA. Esta publicación te mostrará cómo obtener el conteo de tokens en Python. Aprender esta habilidad puede ayudarte a ahorrar dinero y a mejorar el rendimiento de tus aplicaciones de IA.

Tabla de Contenido

1. Comprendiendo la Tokenización
2. Importancia del Conteo de Tokens para la Optimización de Costos
3. Guía Paso a Paso sobre Cómo Obtener el Conteo de Tokens en Python
4. Estrategias de Optimización de Tokens para Reducir Costos de IA
5. Si el Uso de Tokens No se Puede Reducir, Elige una API más Barata
6. Una Gran Opción: Novita AI
7. Conclusión

Comprendiendo la Tokenización

Representación abstracta de la tokenización

¿Alguna vez te has preguntado cómo los modelos de IA entienden el lenguaje humano? La respuesta es la tokenización. La tokenización significa dividir el texto en partes más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens pueden ser un solo carácter o una palabra completa. Python es un lenguaje popular para la IA y ofrece muchas herramientas y bibliotecas para una tokenización sencilla.

Conceptos Básicos de la Tokenización

La tokenización consiste en dividir una cadena de texto en partes más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens son las piezas fundamentales que ayudan a los modelos de lenguaje a comprender y generar texto.

Es bueno recordar que la tokenización no solo separa palabras con espacios. También considera signos de puntuación, símbolos especiales e incluso partes de palabras como tokens individuales. La forma en que funciona la tokenización puede variar según el modelo de lenguaje y el tokenizador utilizado.

Ejemplo de Tokenización

Para visualizar cómo se tokeniza el texto, puedes usar la herramienta Tokenizer. Por ejemplo, la oración “Natural-language processing is key.” se tokeniza como: ['Natural', '-', 'language', ' processing', ' is', ' key', '.']. Este desglose es crucial para entender cómo tu entrada se traduce en el conteo de tokens.

Usando la biblioteca Tiktoken en Python, puedes dividir rápidamente cadenas de texto en tokens. Por ejemplo, usando la función tokenize, puedes crear una lista de tokens a partir de cualquier cadena de texto. Este método es útil para muchas tareas diferentes, como la IA generativa y el NLP. Al comprender la idea de los tokens y usar bibliotecas como NLTK, puedes gestionar bien los procesos de tokenización, lo que ayuda a ahorrar costos.

Importancia del Conteo de Tokens para la Optimización de Costos

Analizando el conteo de tokens para optimización

• Impacto Directo en los Costos de API: El número de tokens en una entrada y salida influye directamente en el costo al usar modelos de IA. Más tokens significan costos más altos, por lo que gestionar el uso de tokens es crucial para optimizar gastos.
• Limitaciones del Modelo: Cada modelo tiene un límite de tokens (por ejemplo, GPT-3.5 puede tener un límite de 4,096 tokens). Llevar un seguimiento del conteo de tokens asegura que las entradas no excedan este límite, evitando errores y costos innecesarios por respuestas más largas.
• Uso Eficiente de Recursos: Al entender la tokenización, puedes escribir prompts más concisos y gestionar cuánto texto se procesa, asegurándote de no desperdiciar tokens en información irrelevante. Esto lleva a un uso más eficiente de los recursos.
• Control de la Longitud de Salida: Al controlar el número de tokens solicitados en la salida del modelo (por ejemplo, mediante el parámetro max_tokens), puedes limitar el tamaño de la respuesta, manteniendo los costos predecibles y bajo control.
• Procesamiento por Lotes: El conteo de tokens ayuda al dividir grandes conjuntos de datos en lotes más pequeños y manejables. De esta manera, puedes evitar límites de tokens en llamadas API individuales, optimizando tanto el costo como el rendimiento.

Cuando tu conteo de tokens es más alto, tus costos también aumentan. Por lo tanto, encontrar formas de usar los tokens de manera más eficiente no es solo un problema técnico; también se trata de ahorrar dinero.

Guía Paso a Paso sobre Cómo Obtener el Conteo de Tokens en Python

Contar tokens en Python es simple.

Paso 1: Herramientas y Bibliotecas para Tokenización

Python tiene muchas herramientas y bibliotecas para facilitar la tokenización en tareas de procesamiento del lenguaje natural. Una opción conocida es el Natural Language Toolkit (NLTK). Esta biblioteca incluye varios tokenizadores para adaptarse a diferentes necesidades, como el tokenizador de palabras de NLTK, que divide el texto en palabras individuales.

Otra gran opción es la biblioteca Tiktoken de OpenAI. Tiktoken es un tokenizador rápido diseñado para los modelos de OpenAI, incluyendo GPT-3 y GPT-4. Utiliza un algoritmo eficiente de Codificación por Pares de Bytes (BPE), lo que lo hace muy efectivo para estos modelos.

Instalar estas bibliotecas es sencillo con pip, el gestor de paquetes de Python. Por ejemplo, para instalar Tiktoken, solo escribe el comando pip install tiktoken.

Paso 2: Implementar el Conteo de Tokens en tu Código Python

Incorporar el conteo de tokens en tus proyectos de Python es fácil. Primero, necesitas importar una biblioteca, como Tiktoken: import tiktoken. Luego, carga el modelo de codificación adecuado para tu proyecto de OpenAI. Por ejemplo, si estás usando GPT-3.5-turbo, escribe: encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo").

Para contar los tokens en tu texto, usa el método encode del objeto de codificación. Por ejemplo: tokens = encoding.encode("Tu cadena de texto"). Después, encuentra el número de tokens verificando la longitud de la lista tokens: token_count = len(tokens).

Asegúrate de reemplazar "Tu cadena de texto" con tu texto real. Al agregar este código simple, puedes verificar y mejorar fácilmente el uso de tokens en tus aplicaciones de IA en Python.

Para mayor comodidad, puedes copiar directamente el siguiente código:

import tiktoken

# Selecciona el modelo de codificación (por ejemplo, "gpt-3.5-turbo")
encoding = tiktoken.get_encoding("gpt-3.5-turbo")

# Texto de entrada
text = "This is a sample sentence to count tokens."

# Contar tokens
tokens = encoding.encode(text)
token_count = len(tokens)

print(f"Token count: {token_count}")

Estrategias de Optimización de Tokens para Reducir Costos de IA

Optimizar tu uso de tokens es muy importante para ahorrar costos en el desarrollo de IA. Puedes tomar los siguientes enfoques:

• Simplificar el Texto de Entrada: Una excelente manera de optimizar tokens es simplificar tu texto de entrada. A menudo, el texto tiene detalles extra, repeticiones o frases complejas que aumentan el conteo de tokens sin realmente aportar. También considera si puedes expresar la misma información con menos metadatos o descripciones largas. Recuerda que un texto más corto y claro no solo reduce el conteo de tokens, sino que generalmente conduce a una mejor comunicación con el modelo de IA, dando resultados más precisos y útiles.
• Optimizar el Diseño de Prompts: La forma en que creas prompts para modelos de IA generativa realmente importa. Buenos prompts pueden generar mejores respuestas y ayudar a usar menos tokens. Usa un lenguaje simple y asegúrate de que no haya confusión en tus prompts. O prueba diferentes formas de estructurar tus prompts para encontrar el mejor método para compartir tus ideas. Recuerda, un prompt bien elaborado ayuda al modelo a trabajar mejor, reduciendo respuestas innecesariamente largas que aumentan el conteo de tokens.
• Usar una Tokenización más Eficiente: La elección del tokenizador y cómo codifica puede afectar enormemente tu uso de tokens. Es importante analizar diferentes opciones de tokenizadores y probar sus configuraciones para reducir tu conteo de tokens. Por ejemplo, si usas principalmente los modelos GPT de OpenAI, es mejor usar su tokenizador especial llamado Tiktoken. Tiktoken utiliza Codificación por Pares de Bytes (BPE), que está diseñada para estos modelos, y a menudo es más eficiente en la tokenización que opciones más generales.

Si el Uso de Tokens No se Puede Reducir, Elige una API más Barata

Cuando has probado todos los métodos de optimización y tu aplicación de IA aún requiere demasiados tokens, es momento de buscar una opción de API más económica.

Cómo Encontrar una API más Asequible

Encontrar una API de bajo costo para tus necesidades de IA requiere una investigación cuidadosa.

Paso 1: Revisa la Documentación de API de Diferentes Proveedores:

Verifica sus métodos de precios y cómo el uso de tokens afecta tus costos generales. Al comparar los costos de tokens de entrada y salida, puedes evaluar efectivamente la relación costo-beneficio de una API.

Costos de entrada: Costo por millón de tokens para el prompt.

Costos de salida: Costo por millón de tokens para la finalización.

Al comparar los costos de tokens de entrada y salida, puedes evaluar efectivamente la relación costo-beneficio de una API.

Paso 2: Compara Otros Detalles con el Precio para Encontrar la Mejor Oferta:

Puedes evaluar el rendimiento de un modelo considerando su Salida Máxima, Latencia y Rendimiento.

Salida Máxima: Este endpoint puede generar 4,096 tokens.

Latencia: Tiempo promedio que tarda el proveedor en enviar el primer token.

Rendimiento: Promedio de tokens transmitidos por segundo para solicitudes en streaming.

Comparación de salida máxima, latencia y rendimiento.

Paso 3: No Dudes en Probar las Pruebas Gratuitas de Algunos Proveedores:

De esta manera, puedes probar el funcionamiento de la API y ver si cumple con las necesidades de tu proyecto antes de elegir un plan de pago.

Guía

Paso 1: Inicia Sesión y Accede a la Biblioteca de Modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.

Paso 2: Elige tu Modelo

Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Comienza tu Prueba Gratuita

Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

Paso 4: Obtén tu Clave de API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Ingresa a la página de “Settings” y copia la clave de API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave de API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de Python.

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Obtén la clave de API de Novita AI consultando: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True  # o False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Act like you are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

Al registrarte, Novita AI te proporciona un crédito de $0.5 para empezar.

Si se agotan los créditos gratuitos, puedes pagar para continuar usándolo.

Una Gran Opción: Novita AI

Novita AI es un modelo de API LLM de alto rendimiento que se destaca por su fuerte rendimiento, rentabilidad y confiabilidad. Supera el promedio del mercado en rendimiento, garantiza un 99.9% de estabilidad en la API y ofrece precios competitivos ($0.25-$0.35).

Conclusión

Entender el conteo de tokens en Python es importante para ahorrar dinero en proyectos de IA. Al gestionar cómo usas los tokens, puedes reducir costos y mejorar el rendimiento de tus aplicaciones. Puedes aplicar métodos como simplificar el texto de entrada, diseñar mejores prompts y elegir APIs asequibles como Novita AI. Estas decisiones pueden ayudar mucho al presupuesto de tu proyecto. Mantente actualizado sobre las herramientas y bibliotecas para tokenización y sigue la guía para contar tokens con precisión en Python. Al usar estos consejos, puedes facilitar tu trabajo de IA y ahorrar dinero en tus proyectos.

Preguntas Frecuentes

¿Cuántos tokens hay en Python?

En IA y NLP, no se cuentan tokens dentro de Python directamente. En cambio, se cuentan tokens en las cadenas de texto que tu código Python maneja. El número de tokens en una cadena de texto depende de la longitud del texto y del tipo de tokenizador que uses.

¿Cómo puede el conteo de tokens llevar a la optimización de costos?

Muchas APIs de IA cobran según la cantidad de tokens que manejan. Al hacer un seguimiento de los tokens que usas y tratar de usarlos de manera inteligente, puedes gestionar y reducir tus costos de IA.

¿Cómo se cuentan los tokens?

Puedes contar tokens usando bibliotecas de Python como Tiktoken o NLTK. Estas bibliotecas te ayudan a dividir el texto en tokens, permitiéndote conocer fácilmente su conteo con código simple.

Novita AI es la plataforma integral en la nube que impulsa tus ambiciones de IA. APIs integradas, sin servidor, instancias de GPU — las herramientas rentables que necesitas. Elimina la infraestructura, comienza gratis y haz realidad tu visión de IA.

Lectura recomendada
1./what-is-llama-3-3-70b/

2.Cómo el Nivel de Uso 2 Afecta los Tokens y Límites de OpenAI: Lo que te Corresponde

3.Llama 3.3 70B: Características, Guía de Acceso y Comparación de Modelos