Tokeny – waluta w świecie API modeli językowych (LLM)

Sztuczna inteligencja, a w szczególności duże modele językowe (LLM), zmieniają to, jak wchodzimy w interakcje z technologią i przetwarzamy informacje. Modele takie jak GPT-4 czy Claude stały się podstawą wielu innowacyjnych rozwiązań – od zaawansowanych chatbotów po systemy generowania treści. W samym centrum ich działania jest takie pojęcie jak tokeny LLM – to one są tą fundamentalną „walutą” albo, jak kto woli, „cegiełkami” interakcji z tymi potężnymi modelami. Bez zrozumienia, czym są tokeny, jak działają i jak wpływają na API LLM, trudno o efektywne i opłacalne wykorzystanie dużych modeli językowych. Jeśli nie nauczysz się nimi zarządzać, możesz narazić się na niespodziewane koszty API LLM i ograniczoną funkcjonalność. Dlatego musisz je opanować, jeśli naprawdę chcesz w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnej sztucznej inteligencji. Ten artykuł raz na zawsze rozwieje Twoje wątpliwości dotyczące zużycia tokenów i pokaże, jak optymalizować ich wykorzystanie.

Co to są tokeny LLM i jak działają?

Tokeny LLM to najmniejsze jednostki tekstu – mogą to być słowa, ich fragmenty, pojedyncze znaki czy znaki interpunkcyjne – które duży model językowy przetwarza i analizuje. Tekst, który wprowadzasz do modelu lub który model generuje, nie jest dla nich po prostu ciągiem liter czy słów, ale sekwencją tych malutkich, numerycznych reprezentacji.

Proces przekształcania surowego tekstu w tokeny nazywamy tokenizacją. Na przykład proste słowo „pies” może zostać potraktowane jako jeden token, ale już „psy” to może być jeden, a może dwoma tokenami, wszystko zależy od użytego algorytmu tokenizacji. Polski język, z całą jego złożoną gramatyką i odmianami, sprawia, że jedno słowo często bywa dzielone na więcej tokenów niż jego angielski odpowiednik.

Zazwyczaj w języku angielskim jeden token odpowiada średnio około czterem znakom albo trzem czwartym słowa. Oznacza to, że tekst składający się ze 100 angielskich tokenów to mniej więcej 75 słów. Różnice w tokenizacji między językami i różnymi modelami są ogromne i mają bezpośredni wpływ na zużycie tokenów, a co za tym idzie – na koszty, jakie ponosisz za API LLM.

Jakie są statystyki i rodzaje tokenów w API LLM?

Główne statystyki tokenów w API LLM to ich typy, sposób zliczania oraz pojęcie okna kontekstowego, które wpływają na funkcjonalność i koszty interakcji z modelem. Bez zrozumienia tych aspektów trudno o efektywne wykorzystanie dużych modeli językowych.

W interakcjach z API LLM wyróżniamy trzy główne rodzaje tokenów:

• Tokeny wejściowe (InputTokens): To tokeny reprezentujące Twoje prompty, czyli zapytania, instrukcje lub dane, które wysyłasz do dużego modelu językowego.
• Tokeny wyjściowe (OutputTokens): To tokeny, które tworzą odpowiedź, jaką duży model językowy generuje na Twój prompt. Ich liczba, co ciekawe, bywa trudniejsza do przewidzenia.
• Tokeny kontekstowe (ContextTokens): Ten rodzaj tokenów to cały kontekst rozmowy, który model musi „pamiętać”. Obejmuje on zarówno tokeny wejściowe, jak i wcześniejsze tokeny wyjściowe, dzięki czemu model „pamięta” to, o czym już rozmawialiście.

Liczba tokenów jest dokładnie zliczana dla każdego zapytania do API LLM, obejmując zarówno tokeny wejściowe, jak i wyjściowe. Suma tych tokenów ma bezpośredni wpływ na to, ile Cię to kosztuje i ile informacji duży model językowy może w danej chwili przetworzyć. Najważniejszym parametrem w tym kontekście jest okno kontekstowe LLM (ContextWindow). To nic innego jak maksymalna liczba tokenów, którą dany duży model językowy może przetworzyć jednocześnie w ramach jednej interakcji. Wielkość tego okna bezpośrednio wpływa na to, jak długie i skomplikowane interakcje są możliwe – wyobraź sobie choćby zaawansowane chatboty albo narzędzia do analizy długich dokumentów.

Jak tokeny wpływają na koszty użytkowania API modeli językowych?

W dużej mierze to liczba tokenów decyduje o kosztach API LLM. Dostawcy API modeli językowych, liczą sobie opłaty za ilość przetworzonych tokenów, więc zarządzanie nimi staje się bardzo ważne, jeśli chcesz dobrze zaplanować budżet.

Zazwyczaj dostawcy API LLM, tacy jak OpenAI oferujący GPT-3.5 i GPT-4, czy Anthropic z modelem Claude, liczą sobie za każdy 1000, a czasem nawet za milion tokenów. Różne duże modele językowe mają różne ceny, co ma sens, bo przecież odzwierciedla to ich złożoność i możliwości. Przykładowo, zaawansowany GPT-4 jest droższy w użyciu niż GPT-3.5, a wersje takie jak GPT-4 Turbo mogą proponować korzystniejsze ceny za token, szczególnie przy większych oknach kontekstowych.

Koszty te pojawiają się też ze względu na sprzęt – układy GPU – który jest konieczny, aby te potężne modele językowe w ogóle mogły działać. To, czy zdecydujesz się na modele open source, czy jednak wybierzesz płatne usługi API, ma ogromny wpływ na ostateczną cenę. Rozumienie i zarządzanie tokenami jest jak kontrolowanie przepływu gotówki w biznesie AI. Każdy token to pewien koszt, a ich świadome wykorzystanie to bezpośrednia oszczędność. Dlatego tak ważne jest dokładne planowanie, ile tokenów zużywasz – to prosta droga do zoptymalizowania kosztów API LLM.

Jak limity tokenów i okno kontekstowe stanowią wyzwania w projektowaniu aplikacji?

Limity tokenów i okno kontekstowe LLM ograniczają ilość informacji, którą duży model językowy może przetworzyć jednorazowo, a co za tym idzie, na spójność kontekstu i całą architekturę aplikacji. Te ograniczenia to jedno z większych wyzwań w tworzeniu efektywnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Okno kontekstowe to maksymalna liczba tokenów, którą dany duży model językowy jest w stanie przetworzyć w ramach jednej interakcji, licząc tu zarówno Twoje zapytanie (prompt), jak i odpowiedź, którą model wygeneruje. Jeśli podczas konwersacji lub analizy tekstu liczba tokenów przekroczy ten limit, model po prostu „obetnie” najstarsze fragmenty tekstu, co oznacza utratę kontekstu. Taka utrata kontekstu sprawi, że model po prostu „zapomni” to, co działo się wcześniej, a jego odpowiedzi przestaną mieć sens albo staną się niespójne.

Te limity tokenów bezpośrednio wpływają na to, jak długo i skomplikowanie możesz rozmawiać z modelem, a także na koszty i szybkość działania API. Większa liczba tokenów w zapytaniu to dłuższy czas przetwarzania, a co za tym idzie – wyższe koszty API LLM. Narzędzia takie jak Azure API Management często stosują swoje zasady ograniczające zużycie tokenów na użytkownika czy w określonym czasie, żeby uniknąć zbyt dużych obciążeń i niespodziewanych kosztów. W projektowaniu aplikacji oznacza to, że musisz projektować aplikacje tak, by aktywnie zarządzały kontekstem, minimalizując ryzyko jego utraty, jednocześnie kontrolując zużycie tokenów.

Jakie są strategie optymalizacji zużycia tokenów w aplikacjach LLM?

Optymalizacja zużycia tokenów w aplikacjach LLM wymaga zastosowania kilku sprytnych strategii, takich jak precyzyjne formułowanie promptów, efektywne zarządzanie kontekstem, dostosowywanie modeli oraz wykorzystanie strumieniowania, aby zminimalizować koszty API LLM i zwiększyć wydajność. Optymalizacja zużycia tokenów (OptimizationStrategy) jest bardzo ważna, jeśli chcesz tworzyć opłacalne i naprawdę wydajne rozwiązania oparte na dużych modelach językowych.

Precyzyjne formułowanie promptów i zarządzanie kontekstem

Optymalizacja promptów to podstawa efektywnego zarządzania tokenami. Formułuj prompty w sposób zwięzły i specyficzny, unikając nadmiarowych informacji. Celuj w to, by model dawał Ci tylko te dane, których naprawdę potrzebujesz.

Pamiętaj, żeby model zwracał odpowiedzi w konkretnym, ustrukturyzowanym formacie (na przykład JSON-ie). To zdecydowanie zmniejsza liczbę tokenów wyjściowych i ułatwia Ci potem przetwarzanie wyników. Kluczowe jest również zarządzanie kontekstem (ContextManagement). Musisz wybierać, które historyczne informacje przekazujesz do dużego modelu językowego. Techniki takie jak chunking (dzielenie długich tekstów na mniejsze, zarządzalne fragmenty), podsumowywanie wcześniejszych fragmentów konwersacji czy priorytetyzacja kluczowych informacji w promptach są tu na wagę złota. No i wiedz, że język angielski jest często bardziej token-efektywny niż polski, co może być ważne, jeśli Twoja aplikacja ma działać globalnie.

Dostosowanie modeli i infrastruktury

Fine-tuning dużych modeli językowych dla specyficznych zadań potrafi zmniejszyć potrzebę obszernego kontekstu i wyraźnie zwiększa efektywność. Taki dopasowany model dużo lepiej rozumie Twoje dane i daje trafniejsze odpowiedzi, zużywając przy tym mniej tokenów.

Dodatkowo, pomyśl też o rozwiązaniach infrastrukturalnych, takich jak edge computing (przetwarzanie danych bliżej źródła) czy serverless architectures – one mogą znacząco obniżyć koszty operacyjne. Wykorzystanie modeli chmurowych zoptymalizowanych pod kątem kosztów także pomoże Ci obniżyć wydatki związane z zasobami obliczeniowymi. Przyszłość efektywnych LLM leży w symbiozie inteligentnego prompt engineeringu i precyzyjnego fine-tuningu. Pamiętaj, każdy token zoptymalizowany na poziomie modelu to realna oszczędność, którą zobaczysz w skali tysięcy zapytań.

Strumieniowanie tokenów (Token Streaming)

Token streaming to technika, która mocno poprawia doświadczenie użytkownika (UX) poprzez wyświetlanie wyników w czasie rzeczywistym, w miarę jak tokeny są generowane przez duży model językowy. Ta metoda nie tylko sprawia, że interakcja wydaje się szybsza, ale też potrafi pomóc w optymalizacji wykorzystania zasobów. Pozwala to wcześniej anulować generowanie, jeśli widzisz, że odpowiedź nie idzie w dobrym kierunku – zanim jeszcze zużyjesz wszystkie potencjalne tokeny.

Jaka jest przyszłość tokenów w ekosystemach AI?

W przyszłości tokeny będą odgrywać coraz większą rolę. Nie tylko jako jednostki rozliczeniowe, ale także w pomiarze wydajności, w zdecentralizowanym zarządzaniu, a nawet w kwestiach bezpieczeństwa w ekosystemach AI (AI Ecosystem). Ich rola wyjdzie daleko poza zwykłe rozliczanie zużycia tokenów i kosztów API LLM.

Tokeny zaczynają być coraz ważniejsze w mierzeniu wydajności (Performance Measurement) dużych modeli językowych i całych systemów AI, bo pozwolą nam oceniać efektywność w sposób bardziej przejrzysty. Dodatkowo, mogą wesprzeć zdecentralizowane zarządzanie (Decentralized Management) zasobami AI, to z kolei doprowadzi do bardziej demokratycznych, rozproszonych metod podejmowania decyzji dotyczących rozwoju i integracji modeli językowych. Co więcej, wiesz co? Przewiduje się, że sama sztuczna inteligencja będzie automatyzować procesy związane z tokenami, co znacząco przyspieszy rozwój i zarządzanie. Bezpieczeństwo i zgodność (czyli Security and Compliance) w AI także będą mogły zyskać dzięki tokenom, bo umożliwią automatyzację procedur zabezpieczających. To niezwykle ważne w obliczu rosnących regulacji w dziedzinie AI.

Podsumowanie

Tokeny LLM są podstawową jednostką interakcji, kosztów i funkcjonalności w świecie API modeli językowych. Musisz je zrozumieć, jeśli pracujesz z dużymi modelami językowymi. Dobre zarządzanie tokenami bezpośrednio wpływa na koszty API LLM, na to, jak wydajne będą Twoje aplikacje i na zdolność modelu do utrzymania spójnego okna kontekstowego.

Tokenizacja i optymalizacja zużycia tokenów to już nie tylko kwestie techniczne, ale wręcz strategiczne. Opanowanie tych zagadnień jest absolutnie konieczne do tworzenia efektywnych, skalowalnych i ekonomicznie uzasadnionych rozwiązań w projektowaniu aplikacji. W miarę ewolucji ekosystemów AI, rola tokenów będzie tylko rosła, bo staną się jeszcze bardziej integralną częścią zarządzania, bezpieczeństwa i pomiaru wydajności sztucznej inteligencji.

Pojęcie	Co to oznacza?	Wpływ na koszty/funkcjonalność
Token LLM	Najmniejsza jednostka tekstu przetwarzana przez model (słowo, część słowa, znak, interpunkcja).	Podstawa rozliczeń w API.
Tokenizacja	Proces zamiany tekstu na tokeny.	Różnice między językami (np. polski vs. angielski) wpływają na liczbę tokenów.
Okno kontekstowe	Maksymalna liczba tokenów, którą model może przetworzyć w jednej interakcji.	Decyduje o długości konwersacji; przekroczenie powoduje utratę kontekstu i dodatkowe koszty.
Tokeny wejściowe (InputTokens)	Twoje zapytania, instrukcje, dane wysłane do modelu.	Bezpośrednio wpływają na koszt zapytania.
Tokeny wyjściowe (OutputTokens)	Odpowiedź generowana przez model.	Bezpośrednio wpływają na koszt zapytania; trudniej przewidzieć ich liczbę.
Tokeny kontekstowe (ContextTokens)	Cały kontekst konwersacji utrzymywany przez model (wejście + poprzednie wyjścia).	Utrzymanie dłuższego kontekstu oznacza więcej tokenów i wyższe koszty.
Strumieniowanie tokenów	Wyświetlanie odpowiedzi w czasie rzeczywistym, w miarę generowania tokenów.	Poprawia UX, pozwala na wcześniejsze anulowanie, optymalizuje zużycie zasobów.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania o tokeny LLM

Czym dokładnie jest token w kontekście LLM?

Token w kontekście LLM to najmniejsza jednostka tekstu, taka jak słowo, fragment słowa, pojedynczy znak czy znak interpunkcyjny, którą duży model językowy przetwarza. Tekst jest przekształcany w tokeny poprzez proces zwany tokenizacją, co umożliwia modelowi rozumienie i generowanie języka naturalnego.

Jakie są główne strategie optymalizacji zużycia tokenów?

Oto kilka głównych strategii, które pomogą Ci optymalizować zużycie tokenów (OptimizationStrategy):

• Precyzyjne formułowanie promptów (PromptOptimization): Dostarczaj tylko te dane, których model naprawdę potrzebuje (tylko niezbędne dane), dążąc do ustrukturyzowanych odpowiedzi (StructuredOutputs).
• Zarządzanie kontekstem (ContextManagement): Selektywnie przekazuj informacje historyczne, by model nie „pamiętał” niepotrzebnych rzeczy.
• Dostosowanie modeli i infrastruktury: Pomyśl o fine-tuningu modeli pod kątem specyficznych zadań lub zastosowaniu bardziej kosztowo-efektywnych rozwiązań chmurowych.
• Strumieniowanie tokenów (Token Streaming): Używaj tej techniki, by wyświetlać wyniki w czasie rzeczywistym i mieć możliwość wcześniejszego anulowania generowania.

Jak obliczane są koszty API modeli językowych na podstawie tokenów?

Koszty API LLM są zazwyczaj obliczane na podstawie łącznej liczby tokenów wejściowych (wysłanych do modelu) i tokenów wyjściowych (otrzymanych z modelu). Ceny różnią się w zależności od konkretnego dużego modelu językowego (na przykład GPT-3.5 jest tańszy niż GPT-4) i są często podawane za 1000 lub 1 milion tokenów.

Co to jest okno kontekstowe i dlaczego jest ważne?

Okno kontekstowe LLM to maksymalna liczba tokenów, którą duży model językowy może przetworzyć jednocześnie w pojedynczym zapytaniu. Jest ono bardzo ważne, ponieważ decyduje o tym, jak długi prompt model może przyjąć i ile wcześniejszych tokenów kontekstowych z konwersacji może „zapamiętać”. Przekroczenie okna kontekstowego prowadzi do utraty kontekstu i obcięcia starszych informacji.

Czy tokeny mają znaczenie poza kosztami i limitami?

Tak, tokeny mają znaczenie poza kosztami API LLM i limitami okna kontekstowego. W szerszym ekosystemie AI (AIEcosystem) stają się one coraz ważniejsze w mierzeniu wydajności (Performance Measurement) modeli AI, zdecentralizowanym zarządzaniu (Decentralized Management) zasobami AI, a także w zapewnianiu bezpieczeństwa i zgodności (Security and Compliance) systemów AI poprzez automatyzację procesów.

 

Poszukujesz agencji SEO w celu wypozycjonowania swojego serwisu? Skontaktujmy się!