Tokens erklärt: Die Bausteine hinter ChatGPT und Co.
Shownotes
🧩 Themenübersicht:
1️⃣ Was sind Tokens?
- Tokens sind kleine Bausteine, die Sprachmodelle verwenden, um Texte zu verstehen und zu verarbeiten.
- Sie können darstellen:
- Wörter (z. B. "Haus"),
- Subwörter (z. B. "un-" und "abhängig"),
- Einzelne Zeichen (z. B. "H", "a", "u", "s").
2️⃣ Arten der Tokenisierung:
Wortbasierte Tokenisierung:
Zerlegt Texte in ganze Wörter. Beispiel:
"Die Katze sitzt auf dem Baum" → 6 Tokens.Subwort-Tokenisierung:
Zerlegt Wörter in kleinere Bestandteile. Beispiel:
"unabhängig" → "un-" und "abhängig".Zeichenbasierte Tokenisierung:
Zerlegt Texte in einzelne Zeichen. Beispiel:
"Hallo" → H, a, l, l, o → 5 Tokens.
3️⃣ Wie funktioniert Tokenisierung technisch?
- OpenAI nutzt eine Methode namens Byte-Pair-Encoding (BPE):
- Zerlegt Texte in häufig vorkommende Zeichenpaare.
- Paare werden schrittweise zu neuen Einheiten kombiniert, z. B.:
- "Hallo, Hallo, Hallo" → H, a, l, l, o → "Ha" und "llo" → "Hallo".
- Ergebnis: Effizientere Verarbeitung durch weniger, aber sinnvollere Tokens.
4️⃣ Warum ist das wichtig?
Kostenkontrolle:
Tokens bestimmen die Kosten bei der Nutzung von KI-Modellen.Effizienz:
Kürzere Eingaben und Ausgaben bedeuten weniger Tokens – und geringere Kosten.Bessere Ergebnisse:
Mit dem Wissen um Tokens kannst du Prompts und Ausgaben gezielt optimieren.
5️⃣ Kostenberechnung – Ein Beispiel:
- Eingabe: 750 Tokens → 0,03 €/1.000 Tokens → 0,0225 €.
- Ausgabe: 250 Tokens → 0,06 €/1.000 Tokens → 0,015 €.
- Gesamtkosten: 0,0375 € für 1.000 Tokens.
6️⃣ Wie beeinflusst Tokenisierung dein Business?
Zeit und Kosten sparen:
Begrenze die Token-Anzahl durch präzise Prompts.
Reduziere die Länge von Ausgaben, z. B. "Antworte in maximal 300 Tokens".
Effiziente Nutzung:
Optimiere deine KI-Anwendungen wie Chatbots oder Assistenten.
Stelle sicher, dass Antworten kurz und präzise sind.
🚀 Fazit:
- Tokens sind die Grundlage, wie KI-Modelle Texte verarbeiten.
- Mit dem Wissen über Tokenisierung kannst du KI effizienter und kostengünstiger nutzen.
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