Comment obtenir le nombre de tokens en Python pour optimiser les coûts

Points clés

• Les tokens sont les éléments de base des modèles de langage, représentant des fragments de mots ou de ponctuation.
• Le nombre de tokens impacte directement le coût des modèles d’IA et la longueur du texte que vous pouvez traiter.
• Python offre des outils robustes comme la bibliothèque Tiktoken pour une tokenisation et un comptage efficaces.
• Optimiser votre texte d’entrée et vos prompts permet de réduire l’utilisation des tokens et donc les coûts.
• Novita AI se distingue par sa tarification transparente et sa gestion efficace des tokens.

Dans le domaine de l’IA et du traitement automatique du langage naturel (NLP), comprendre les « tokens » est essentiel. Les tokens sont les éléments de base que les modèles d’IA manipulent. Cet article vous montrera comment obtenir le nombre de tokens en Python. Maîtriser cette compétence peut vous aider à économiser de l’argent et à optimiser vos applications d’IA.

Table des matières

1. Comprendre la tokenisation
2. Importance du nombre de tokens pour l’optimisation des coûts
3. Guide étape par étape pour obtenir le nombre de tokens en Python
4. Stratégies d’optimisation des tokens pour réduire les coûts d’IA
5. Si l’utilisation des tokens ne peut pas être réduite, choisissez une API moins chère
6. Un excellent choix : Novita AI
7. Conclusion

Comprendre la tokenisation

Représentation abstraite de la tokenisation

Vous êtes-vous déjà demandé comment les modèles d’IA comprennent le langage humain ? La réponse est la tokenisation. La tokenisation consiste à découper un texte en parties plus petites appelées tokens. Ces tokens peuvent être un seul caractère ou un mot complet. Python, un langage populaire pour l’IA, offre de nombreux outils et bibliothèques pour une tokenisation facile.

Les bases de la tokenisation

La tokenisation consiste à décomposer une chaîne de texte en parties plus petites appelées tokens. Ces tokens sont les éléments de base qui aident les modèles de langage à comprendre et à générer du texte.

Il est bon de se rappeler que la tokenisation ne se limite pas simplement à séparer les mots par des espaces. Elle prend également en compte les signes de ponctuation, les symboles spéciaux et même des parties de mots en tant que tokens individuels. Le fonctionnement de la tokenisation peut varier selon le modèle de langage et le tokenizer utilisé.

Exemple de tokenisation

Pour visualiser comment un texte est tokenisé, vous pouvez utiliser l’outil Tokenizer. Par exemple, la phrase « Natural-language processing is key. » est tokenisée en : ['Natural', '-', 'language', ' processing', ' is', ' key', '.']. Cette décomposition est cruciale pour comprendre comment votre entrée se traduit en nombre de tokens.

En utilisant la bibliothèque TikTok en Python, vous pouvez rapidement décomposer des chaînes de texte en tokens. Par exemple, avec la fonction tokenize, vous pouvez créer une liste de tokens à partir d’une chaîne de texte. Cette méthode est utile pour de nombreuses tâches différentes, comme l’IA générative et le NLP. En comprenant le concept de tokens et en utilisant des bibliothèques comme NLTK, vous pouvez bien gérer les processus de tokenisation, ce qui aide à réduire les coûts.

Importance du nombre de tokens pour l’optimisation des coûts

Analyse du nombre de tokens pour l’optimisation

• Impact direct sur les coûts API : Le nombre de tokens dans une entrée et une sortie influence directement le coût d’utilisation des modèles d’IA. Plus il y a de tokens, plus le coût est élevé. La gestion du nombre de tokens est donc cruciale pour optimiser les dépenses.
• Limitations des modèles : Chaque modèle a une limite de tokens (par exemple, GPT-3.5 peut avoir une limite de 4 096 tokens). Suivre le nombre de tokens garantit que les entrées ne dépassent pas cette limite, évitant ainsi les erreurs et les coûts inutiles pour des réponses plus longues.
• Utilisation efficace des ressources : En comprenant la tokenisation, vous pouvez rédiger des prompts plus concis et mieux gérer la quantité de texte traitée, en évitant de gaspiller des tokens sur des informations non pertinentes. Cela conduit à une utilisation plus efficace des ressources.
• Contrôle de la longueur de sortie : En contrôlant le nombre de tokens demandés dans la sortie du modèle (par exemple via le paramètre max_tokens), vous pouvez limiter la taille de la réponse, ce qui rend les coûts prévisibles et maîtrisés.
• Traitement par lots : Le nombre de tokens est utile pour diviser de grands ensembles de données en lots plus petits et gérables. Cela permet d’éviter les limites de tokens dans les appels API individuels, optimisant à la fois le coût et les performances.

Lorsque votre nombre de tokens est élevé, vos coûts augmentent également. Ainsi, trouver des moyens d’utiliser les tokens plus efficacement n’est pas seulement une question technique, c’est aussi une question d’économies.

Guide étape par étape pour obtenir le nombre de tokens en Python

Compter les tokens en Python est simple.

Étape 1 : Outils et bibliothèques pour la tokenisation

Python dispose de nombreux outils et bibliothèques pour faciliter la tokenisation dans les tâches de traitement automatique du langage naturel. Une option bien connue est le Natural Language Toolkit (NLTK). Cette bibliothèque propose plusieurs tokenizers pour répondre à différents besoins, comme le tokenizer de mots de NLTK, qui décompose le texte en mots individuels.

Un autre excellent choix est la bibliothèque Tiktoken d’OpenAI. Tiktoken est un tokenizer rapide conçu pour les modèles d’OpenAI, notamment GPT-3 et GPT-4. Il utilise un algorithme efficace de Byte Pair Encoding (BPE), ce qui le rend particulièrement performant pour ces modèles.

L’installation de ces bibliothèques est simple avec pip, le gestionnaire de paquets Python. Par exemple, pour installer Tiktoken, tapez la commande pip install tiktoken.

Étape 2 : Implémenter le comptage de tokens dans votre code Python

Intégrer le comptage de tokens dans vos projets Python est facile. Tout d’abord, importez une bibliothèque, par exemple Tiktoken : import tiktoken. Ensuite, chargez le modèle d’encodage correspondant à votre projet OpenAI. Par exemple, si vous utilisez GPT-3.5-turbo, écrivez : encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo").

Pour compter les tokens de votre texte, utilisez la méthode encode de l’objet encoding. Par exemple : tokens = encoding.encode("Votre chaîne de texte"). Ensuite, obtenez le nombre de tokens en vérifiant la longueur de la liste tokens : token_count = len(tokens).

Assurez-vous de remplacer "Votre chaîne de texte" par votre texte réel. En ajoutant ce simple code, vous pouvez facilement suivre et optimiser l’utilisation des tokens dans vos applications Python d’IA.

Pour plus de commodité, vous pouvez copier directement le code suivant :

import tiktoken

# Sélectionner le modèle d'encodage (par exemple "gpt-3.5-turbo")
encoding = tiktoken.get_encoding("gpt-3.5-turbo")

# Texte d'entrée
text = "This is a sample sentence to count tokens."

# Compter les tokens
tokens = encoding.encode(text)
token_count = len(tokens)

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

Stratégies d’optimisation des tokens pour réduire les coûts d’IA

Optimiser votre utilisation des tokens est très important pour réduire les coûts dans le développement d’IA. Vous pouvez adopter les approches suivantes :

• Simplifier le texte d’entrée : Une excellente façon d’optimiser les tokens est de simplifier votre texte d’entrée. Souvent, le texte contient des détails superflus, des répétitions ou des formulations complexes qui augmentent le nombre de tokens sans apporter de réelle valeur. Vérifiez également si vous pouvez exprimer la même information avec moins d’utilisation de métadonnées ou de longues descriptions. Gardez à l’esprit qu’un texte plus court et plus clair réduit non seulement le nombre de tokens, mais conduit généralement à une meilleure communication avec le modèle d’IA, donnant ainsi des résultats plus précis et plus utiles.
• Optimiser la conception des prompts : La façon dont vous créez des prompts pour les modèles d’IA générative compte vraiment. De bons prompts peuvent conduire à de meilleures réponses et utiliser moins de tokens. Utilisez un langage simple et assurez-vous qu’il n’y a pas de confusion dans vos prompts. Ou essayez différentes façons de structurer vos prompts pour trouver la meilleure méthode pour partager vos idées. N’oubliez pas qu’un prompt bien conçu aide le modèle à mieux fonctionner, ce qui réduit les réponses longues inutiles qui augmentent le nombre de tokens.
• Utiliser une tokenisation plus efficace : Le choix du tokenizer et la façon dont il encode peuvent grandement affecter votre utilisation des tokens. Il est important d’examiner différentes options de tokenizers et d’expérimenter leurs réglages pour réduire votre nombre de tokens. Par exemple, si vous utilisez principalement les modèles GPT d’OpenAI, il est préférable d’utiliser leur tokenizer spécialisé appelé Tiktoken. Tiktoken utilise le Byte Pair Encoding (BPE), conçu pour ces modèles, ce qui le rend souvent plus performant que des options plus généralistes.

Si l’utilisation des tokens ne peut pas être réduite, choisissez une API moins chère

Lorsque vous avez essayé toutes les méthodes d’optimisation et que votre application d’IA nécessite encore trop de tokens, il est temps de chercher une option d’API plus économique.

Comment trouver une API plus abordable

Trouver une API à faible coût pour vos besoins en IA nécessite une recherche minutieuse.

Étape 1 : Consultez la documentation API des différents fournisseurs :

Vérifiez leurs méthodes de tarification et comment l’utilisation des tokens affecte vos coûts globaux. En comparant les coûts des tokens d’entrée et de sortie, vous pouvez évaluer efficacement le rapport coût-efficacité d’une API.

Coûts d’entrée : Coût par million de tokens pour le prompt.

Coûts de sortie : Coût par million de tokens pour la complétion.

En comparant les coûts des tokens d’entrée et de sortie, vous pouvez évaluer efficacement le rapport coût-efficacité d’une API

Étape 2 : Comparez les autres détails à la tarification pour trouver la meilleure offre :

Vous pouvez évaluer les performances d’un modèle en examinant sa sortie maximale, sa latence et son débit.

Sortie maximale : Ce point de terminaison peut générer 4 096 tokens.

Latence : Temps moyen pour que le fournisseur envoie le premier token.

Débit : Nombre moyen de tokens transmis par seconde pour les requêtes en streaming.

la comparaison de la sortie maximale, de la latence, du débit

Étape 3 : N’hésitez pas à essayer les essais gratuits proposés par certains fournisseurs :

Ainsi, vous pourrez tester le bon fonctionnement de l’API et voir si elle répond aux besoins de votre projet avant de choisir un plan payant.

Guide

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API chat completions pour les utilisateurs Python.

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : 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  # or 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)

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Si le crédit gratuit est épuisé, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.

Un excellent choix : Novita AI

Novita AI est un modèle API LLM haute performance qui se distingue par son débit élevé, son rapport qualité-prix et sa fiabilité. Il dépasse la moyenne du marché en termes de débit, garantit une stabilité API de 99,9 % et propose des tarifs compétitifs (0,25 $ - 0,35 $).

Conclusion

Comprendre le nombre de tokens en Python est important pour économiser de l’argent sur les projets d’IA. En gérant votre utilisation des tokens, vous pouvez réduire les coûts et améliorer les performances de vos applications. Vous pouvez appliquer des méthodes telles que la simplification du texte d’entrée, une meilleure conception des prompts et le choix d’API abordables comme Novita AI. Ces choix peuvent considérablement influencer le budget de votre projet. Restez informé sur les outils et bibliothèques de tokenisation et suivez le guide pour compter avec précision les tokens en Python. En utilisant ces astuces, vous pouvez simplifier votre travail d’IA et économiser de l’argent sur vos projets.

Questions fréquentes

Combien de tokens y a-t-il en Python ?

En IA et en NLP, on ne compte pas directement les tokens en Python. On compte plutôt les tokens dans les chaînes de texte que votre code Python manipule. Le nombre de tokens dans une chaîne de texte dépend de la longueur du texte et du type de tokenizer utilisé.

Comment le comptage des tokens peut-il conduire à une optimisation des coûts ?

De nombreuses API d’IA facturent en fonction du nombre de tokens qu’elles traitent. En suivant les tokens que vous utilisez et en essayant de les utiliser judicieusement, vous pouvez gérer et réduire vos coûts d’IA.

Comment compter les tokens ?

Vous pouvez compter les tokens à l’aide de bibliothèques Python telles que Tiktoken ou NLTK. Ces bibliothèques vous aident à diviser le texte en tokens, ce qui permet de connaître facilement leur nombre avec un code simple.

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*Lecture recommandée

1. /what-is-llama-3-3-70b/*

2. Comment le niveau d’utilisation 2 affecte vos tokens et limites OpenAI : votre adéquation

3. Llama 3.3 70B : Fonctionnalités, guide d’accès et comparaison des modèles