أداة مطور الذكاء الاصطناعي
عداد الرموز وحاسبة التكلفة
عد الرموز في الوقت الفعلي، وتحليل حدود الرموز المرئي، وتحليل تكلفة النماذج المتعددة عبر GPT-4o و Claude Opus 5 و DeepSeek R1 و Gemini 2.0.
فهم الرموز وتكاليف السياق
لا تقرأ النماذج اللغوية الكبيرة النص حرفا بحرف أو كلمة بكلمة. بدلاً من ذلك، يقومون بمعالجة تسلسلات الرموز، وهي عبارة عن أجزاء من الأحرف تمثل مجموعات الأحرف الشائعة أو الكلمات أو الأرقام أو علامات الترقيم.
يعد فهم عدد الرموز الدقيق الخاص بك أمرا بالغ الأهمية لتحسين تلقينات النظام، ومنع تجاوز سعة نافذة السياق، وتقليل تكاليف واجهة برمجة التطبيقات عبر تطبيقات الإنتاج.
مقارنة الرموز عبر أفضل النماذج
| عائلة النموذج | ترميز المرمز | متوسط الأحرف / الرمز | تكلفة الإدخال (لكل 1 مليون) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o / GPT-4o Mini | o200k_base (200k vocabulary) | ~4.4 | $2.50 / $0.15 |
| o3-mini / o1 | o200k_base Reasoning | ~4.4 | $1.10 / $15.00 |
| Claude Opus 5 / Sonnet 5 | Claude Byte-Pair Encoder | ~4.0 | $5.00 / $3.00 |
| DeepSeek R1 / V3 | DeepSeek 128k Multi-head BPE | ~4.2 | $0.55 / $0.14 |
| Gemini 2.0 Flash / 1.5 Pro | SentencePiece / 256k vocab | ~4.2 | $0.10 / $1.25 |
| Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B | Tiktoken 128k / 152k Vocab | ~4.3 | $0.59 / $0.35 |