费用计算
<h1>计价方式</h1>
<p>输入token：又名 提示、Input token 数
输出token：又名 补全、Output token 数</p>
<p>📍 基准价格【最初 gpt3.5 的价格，所以倍率越大，越聪明越贵，倍率越小越省钱越笨】</p>
<p>one-api 默认 1$ = 50w tokens，即 0.002$/1k tokens ，把这个叫做基准价格。</p>
<p>📍 模型倍率 = 输入价格/基准价格
📍 补全倍率 = 输出价格/输入价格</p>
<p>🧮 官方价格公式：输入价格 <em> 输入token数 + 输出价格 </em> 输出token数</p>
<p>📌 价格公式：
模型倍率 <em> （提示token数 + 补全token数 </em> 补全倍率）
= 模型倍率 <em> 提示token数 + 模型倍率 </em> 补全倍率 <em> 补全token数
= （输入价格/基准价格） </em> 输入token数 + （输出价格/基准价格）<em> 输出token数
= （输入价格 </em> 输入token数 + 输出价格 * 输出token数)）/ 基准价格</p>
<p>🎯 为什么基准价格为什么定在 1$=50w tokens ？</p>
<p>那自然是因为最开始基准价格是参考的 gpt-3.5-turbo 的输入价格 0.002$/1K tokens
随着DeepSeek的大降价影响，OpenAI也跟随着一轮的降价</p>
<p>举例子，以 OpenAI 官网输入输出价格计算
2023年的时候，模型还是按照 1k tokens 计费（1k = 1000 个token）
<strong>2024年开始，随着模型的涨价以及用量的增多，已经按 M 计费了，1M = 100万 token，所以算基准费率的时候，基本上就是以 M 为单位的，除以2即为模型倍率</strong></p>
<h2>补充说明</h2>
<p>在自然语言处理中，token是输入文本被分割成的小单元，是语言处理的基本单位，我们可以将其理解为AI拆解语言的“积木块”</p>
<p>。以下为你详细介绍其含义与计算方式：</p>
<h3>含义</h3>
<p>一个token可以是一个单词、一个子词，甚至是一个字符或标点符号，具体取决于模型的分词方式
例如在GPT模型中，"Hello, world!" 可能被分割成 ['Hello', ',', 'world', '!'] 几个token3。</p>
<h3>计算方式</h3>
<p><strong>基于分词器</strong>
模型使用的分词器（Tokenizer）决定了文本如何被拆分成tokens。例如GPT - 3及其后续版本（包括GPT - 4）使用BPE（Byte Pair Encoding）分词算法，该算法会将常见的字符序列合并为单个token，这意味着常见的词或词缀可能被视为单个token，而不常见的词可能会被拆分为多个token</p>
<p><strong>英文token计算经验法则</strong>
通常，一个token大约对应于常见英语文本的约4个字符，大约相当于一个单词的0.75个，即1个token≈4个字符，1个token≈0.75个单词。例如 “I love learning new things about machine learning.” 这句话中有9个tokens</p>
<p><strong>中文token计算经验法则</strong>
中文字符的token计算并不像英文那样简单，因为中文字符通常会占用1到3个token不等，具体取决于编码和词频等因素。一般情况下，常见单字通常占用1个token，常见词汇可能被编码为单个token，罕见字符或词汇可能会被拆分为多个token。粗略估算，1个token大致等于0.7到1个中文字符。例如“我爱我的祖国！”这句话中有8个tokens</p>
<p><strong>精确计算方法</strong>
使用Open AI的token计算网页：访问https://platform.openai.com/tokenizer 选择相应的模型，输入内容，下方就会显示具体的token数量，以及分词的方式1。</p>