基于NLP自然语言以token单位的chatgpt计费方式和收费标准

article/2025/2/28 21:20:12

基于NLP自然语言以token单位的chatgpt计费方式和收费标准

最佳回答:

ChatGPT3.5收费的单位,是“$0.002 per 1k tokens”,每1000个tokens需要花费0.002美元。

ChatGPT4.0收费的单位,是“$0.003-0.006 1k tokens”,每1000个tokens需要花费0.002-0.006美元。

这个token是什么意思呢?

在自然语言处理(NLP)中,token是指一组相关的字符序列,例如一个单词或一个标点符号。

将文本分解为token是NLP的一项基本任务,因为它是许多其他任务的先决条件,例如词性标注、命名实体识别和机器翻译。

在文本处理中,token可以是一个词语、数字、标点符号、单个字母或任何可以成为文本分析的单个元素。

在分解文本时,通常会根据空格、标点符号和其他特定的分割符号来确定token的边界。

例如,在以下句子中,标点符号和空格用于分解成为不同的token:

“我喜欢吃冰淇淋。”

在这个句子中,每个汉字和标点符号都可以切分开成一个token。

但是,一个字一个字去理解整句话的意思,可能反而会理解错误。

例如“冰淇淋”,就是一个完整的词,分开成“冰”“淇”“淋”三个字反而无法理解了。

类似的,NLP中,token还可以是比词更高级别的语言单位,例如短语或句子。

例如,对于短语token,“红色的苹果”可以被视为一个token,而不是单独的“红色”和“苹果”token。

因为存在不同的切分方式,所以“红色的苹果”,就需要切分成“红”“红色”“的”“苹果”“果”“红色的苹果”等多个token去理解。

在处理文本时,理解token的概念是非常重要的,因为它是许多文本分析任务的基础。NLP算法会使用token来构建文本的表示形式,理解自然语言,以便进行其他分析任务。

因此,对于NLP系统来说,选择正确的分词方法(tokenization)非常重要,它将直接影响到其他任务的准确性和效率。

再回来看ChatGPT

“$0.002 per 1k tokens”
在英语中“一个 token 通常对应大约 4 个字符”,而1个汉字大致是2~2.5个token。

1000 tokens大概是750单词。那也就是说,大概2美元可以问100万个token,相当于750000个单词。75万个单词只要不到15块钱人民币,相比人类作家,够便宜的了!

当然,虽然100万个token看起来很多。但其实,发送一段供API响应的文本可能就会花费不少token。

根据大家的经验,基本问清楚1个问题就要耗费100~200个token,算起来其实不少的,尤其在连续会话中,为了保持对话的连续性,必须每次都要回传历史消息,并且输入都要算 token 数算钱的,满打满算,按量付费其实也不便宜。

如果你想查询一串指定的文本到底需要耗费多少个token(钱 ),官方也有提供一个免费查询计算器,有兴趣可以看一看计费方式

你肯定好奇为何chatgpt要这样的收费方式
按照使用时间(分、秒)计费
如果按照使用时长,精确到分秒的计费方式呢?

我第一个反对,网络不好的话,浪费的钱算谁的?

再说了,如果这样的话,那么如果故意设置AI的响应时间“加1秒”,岂不是凭空赚了很多钱?

包年、包月计费
通常大家首先想到的是包年、包月这种按照使用时长的计费方式。

这种方式对大家购买爱奇艺、腾讯视频会员来说比较合适。

但AI服务,不排除有人使用程序不停的自动问问题,那么AI的响应效率越高,单位时间内的服务使用量不就越多了么?

岂不是如果AI服务越优质高效,反而成本越高、利润越少,这可不是AI服务提供商希望看到的。

按照字词或者句子数收费
那按照字数收费呢?

对人类作家来说,按照字数收费是最普遍的了。

刚入行的网文写手可能千字2-10元,好点的千字百元甚至千字数百元,更出名的可能就得单聊了。AI也是创作,是不是可以也以文字数来收费呢?

ChatGPT这类应用支持多种语言,那么

“落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色”,

放到英语里就是

"The rosy clouds and solitary geese fly together, autumn waters blend with the sky."n

似乎按照字数收费有点不合理。

按照句子来收费呢?我们知道,简单句和复杂句在结构上相差很大,有些概念可能需要好几句话才能解释清楚。问一个简单的却内涵丰富、模棱两可的句子,远比多问好几句具体而精准的问题让计算机烧脑的多。看来也不合适。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/OKn2vf2v.shtml

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