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トークンは、AI言語処理におけるテキストを構成するビルディングブロックです。A トークンは単語、単語の一部、文字 (フルストップやコンマなど) のいずれかです。トークンの正確な数はテキストによって異なります。

例

文章 「こんにちは、お元気ですか？ は6個のトークンから構成されています：
- 「こんにちは, „,“, 好き, 行く, それ, 「あなたは？.

GPTのようなAIモデルはテキストをトークンのシーケンスとして処理します。モデルがリクエスト（入力＋レスポンス）で処理できるトークンの数には限界があります。そのためジーピーティーフォー例えば、トークンの最大数は 4096トークン.

トークンはなぜ重要なのですか？

費用モデルの利用率はトークン数に基づいて計算されます。
パフォーマンストークンが多すぎると、制限を超えた場合にAPIエラーが発生する可能性があります。
メッセージの短縮上限に達した場合、古いメダルは新しいメダルのために取り除かれます。

要するに、トークンはテキストをAIモデルで処理できる小さな単位に分解する技術的な方法です。

GPT-4のようなモデルを（例えばOpenAI API経由で）使用するコストは、いくつかの要素で構成されています。ここでは、コストの計算方法の概要を説明します：

1. トークンの数

トークンはエントリーとレスポンスに対して計算されます：
- 入力トークンモデルに送信されるすべてのトークン（システムメッセージ、メッセージ履歴、ユーザー入力など）。
- レスポンス・トークン: モデルが応答として生成するすべてのトークン。

例

あなたは100トークンのリクエストを送信し、モデルは50トークンで返信します。
総費用 = 150トークン.

2. 1,000トークンあたりの価格

OpenAIは、モデルごとに使用されるトークンの数に基づいてコストを計算します。

第3モデル

費用はモデルによって異なります：
- ジーピーティーフォー は高価ですが、より良い結果をもたらします。
- GPT-3.5 の方が安価で高速ですが、性能は劣ります。

4. リクエストの最適化

システム・メッセージの長さとメッセージ履歴が総コストに影響します：
- より短いメッセージ＝より少ないトークン＝より低いコスト。
- 長い会話は、古いメッセージを短くすることで最適化できます。

コスト計算式

`総コスト＝（投入トークン×投入価格／1,000）＋（回答トークン×回答価格／1,000）`

その他の考慮事項

API制限:
- OpenAIは、あなたのサブスクリプションに基づいてトークンの月間上限を設定します。
ネットワークコスト:
- 小規模とはいえ、APIコール自体に追加コスト（データ転送など）が発生する可能性があります。
管理費:
- アプリケーションをホスティングする場合、サーバー費用やインフラ費用が発生します（ツールが動作するウェブサーバーなど）。

要約するとコストは、処理されるトークンの数（入力＋レスポンス）、使用されるモデル、およびリクエストとレスポンスの長さに依存します。より短いメッセージや適切なモデルのような最適化は、コストを削減するのに役立ちます。