La comprensione delle fondamenta su cui poggiano le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale è essenziale per apprezzare pienamente le loro capacità e limitazioni. In particolare, i modelli di linguaggio avanzati come ChatGPT operano attraverso meccanismi di smistamento e interpretazione del testo altamente sofisticati. Questa trattazione si propone di analizzare il funzionamento dei token di ChatGPT, elementi cruciali che permettono al modello di processare e generare il linguaggio umano.
i token di chatgpt e la finestra di contesto
I token sono gli elementi primari che costituiscono ogni risposta testuale generata da ChatGPT. Contrariamente alla naturale tendenza umana di raggruppare il testo per parole, il modello di linguaggio GPT (Generative Pre-trained Transformer) aggrega sequenze prevedibili di lettere in token. La parola “air”, ad esempio, costituisce da sola un singolo token, grazie alla sua elevata frequenza d’uso e la sua presenza costante nei dati di addestramento del modello. Mentre parole più lunghe e meno comuni come “airline” vengono divise in token indipendenti (“air” e “line”).
Nel quotidiano uso del chatbot, questo concetto potrebbe apparire marginale, ma gioca un ruolo chiave nella definizione del limite di caratteri di ChatGPT e della quantità di token che il modello può mantenere in memoria. Dopo il processamento di alcune migliaia di token, il chatbot inizierà a “dimenticare” informazioni precedentemente fornite, nella cosiddetta “finestra di contesto”.
come contare i token in chatgpt
Il conteggio dei token può variare a seconda della complessità del testo. Parole comuni e brevi tendono a corrispondere a un solo token, mentre termini più complessi o lunghi possono estendersi da 1 a 3 token. Anche punteggiatura, numeri ed emoji sono rappresentati da token, ma è importante notare che il conteggio non è sempre prevedibile; sequenze numeriche, per esempio, possono essere suddivise in molteplici token se particolarmente estese. Secondo OpenAI, 100 token corrispondono approssimativamente a 75 parole in inglese, ma questa correlazione può non valere per parole in altre lingue.
i limiti dei token in chatgpt
Il limite dei token di ChatGPT varia a seconda del modello utilizzato e del tipo di interazione, diretta tramite il sito o l’app, oppure programmata per chi sviluppa applicazioni che implementano il modello GPT. Per gli sviluppatori API i limiti variano dai 4.096 ai 128.000 token, mentre per gli utenti tradizionali molte segnalazioni indicano un limite fisso di 4.096 token. OpenAI però non ha ancora affermato pubblicamente il limite effettivo, che potrebbe quindi cambiare senza preavviso.
il costo dei token di chatgpt
Il prezzo per token di ChatGPT varia in funzione del modello scelto. I modelli più recenti hanno un costo superiore rispetto a GPT-3.5, ma periodicamente OpenAI rilascia aggiornamenti che possono ridurre i costi computazionali e di conseguenza il prezzo di ogni token generato.
Ecco alcuni esempi dei costi per modello:
– GPT-3.5 Turbo: modello più economico usato per la versione gratuita di ChatGPT.
– GPT-4: rilasciato all’inizio del 2023, disponibile in due varietà con differenti limiti di token e costi.
– GPT-4 Turbo: mira ad essere più efficiente dal punto di vista computazionale pur offrendo capacità logiche migliorate.
come acquistare i token di chatgpt: openai playground
Per gli sviluppatori interessati a manipolare direttamente il modello di linguaggio, è disponibile OpenAI Playground. Nonostante non sia un servizio gratuito come l’interfaccia standard di ChatGPT, Playground permette interazioni senza limiti arbitrari di token, fatturate in base agli importi precedentemente discussi.
domande frequenti
– Relazione tra token e parole: 1.000 token corrispondono a circa 750 parole di testo, variabile in base al linguaggio e la complessità del testo.
– Limiti di utilizzo: esistono limiti al numero di messaggi per ora, che possono variare in base alla domanda. Gli utenti paganti di ChatGPT Plus godono di limiti più elevati.
– Costi API di ChatGPT: variano da $0.0020 a $0.06 per 1.000 token di output, a seconda del modello di linguaggio scelto.
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