レポート
2023.12.04(月) 公開
ChatGPTトークンの完全ガイド
API料金から節約テクニックまで
1. ChatGPTとトークンの入門
1.1 ChatGPTの基本概念
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIによって開発された先進的な自然言語処理（NLP）モデルです。このモデルは、テキストデータを理解し、人間のように自然な言語で応答する能力を持っています。ChatGPTは、質問応答、文章生成、テキストの要約など、多くの用途で活用されています。
1.2 トークンの役割と重要性
・トークンとは
トークンは、ChatGPTがテキストを処理する際の最小単位です。一般的には、単語や句、さらには単一の文字までをトークンとして扱います。例えば、"ChatGPT is amazing!"という文は、「ChatGPT」「is」「amazing」「!」という4つのトークンに分割されます。
・トークンの重要性
トークンは、ChatGPTの動作において非常に重要な要素です。まず、API料金はトークン数に基づいて計算されます。また、ChatGPTは一度に処理できるトークン数に制限（通常は4096トークン）があり、この制限を超えるとエラーが発生します。
・トークンと言語
特に日本語と英語では、トークン数が異なる場合があります。これは、日本語が主に漢字、ひらがな、カタカナといった多様な文字を使用するためです。このような言語的特性は、ChatGPTの使用において考慮する必要があります。
2. ChatGPTトークンの詳細解説
2.1 トークンの基本定義
トークンとは、自然言語処理（NLP）においてテキストを分割する最小単位のことを指します。具体的には、ChatGPTがテキストを解析や生成する際には、このトークンを基本単位として使用します。トークンは、単語、句読点、特殊文字など多様な要素から構成されることがあります。
トークンの種類
2.2 トークンの成分：単語、フレーズ、文字
単語
単語は、最も一般的な形式のトークンです。英語ではスペースで区切られた文字列が一般的に単語として扱われます。例えば、「ChatGPT is amazing」では「ChatGPT」、「is」、「amazing」が単語トークンです。
フレーズ
フレーズは、複数の単語が組み合わさって一つの意味をなす場合があります。例えば、「New York」や「ice cream」などです。ただし、ChatGPTではこれらも通常は個別のトークンとして扱われます。
文字
特に日本語や中国語など、単語の区切りが明確でない言語では、個々の文字がトークンとして扱われることが多いです。例えば、日本語の「こんにちは」は、一般的に「こ」「ん」「に」「ち」「は」という5つのトークンに分割されます。
3. API料金とトークン数の関連性
3.1 ChatGPT APIの料金計算
ChatGPTのAPI料金は、使用したトークン数に基づいて計算されます。具体的には、APIリクエストで送信される入力テキストと、APIから返される出力テキストのトークン数の合計が、料金の基礎となります。
料金の詳細
3.2 トークン数とコストの相関
トークン数とコストは密接に関連しています。多くのトークンを使用すると、それだけAPIのコストも高くなります。しかし、一度のリクエストで処理できるトークン数には上限（通常は4096トークン）があります。
コスト削減のテクニック
短い質問 : 質問を短くすることで、トークン数を削減できます。
言語選択 : 英語など、トークン数が少なく済む言語を選択することも一つの方法です。
バッチ処理 : 複数の質問や要求を一度に送ることで、トークン数を効率よく使用することが可能です。
4. 日本語と英語のトークン数比較
4.1 日本語におけるトークン数
日本語のテキストは、一般的には文字ごとにトークン化されます。例えば、「こんにちは」は「こ」「ん」「に」「ち」「は」の5つのトークンに分割されます。これは、日本語が単語の区切りが明確でないためです。
特徴
・文字ごとのトークン化
・絵文字や特殊文字も1トークンとしてカウント
4.2 英語におけるトークン数
英語では、一般的に単語が1つのトークンとして扱われます。スペースや句読点で区切られた単語や記号が1トークンとされます。
特徴
・単語ごとのトークン化
・句読点も1トークンとしてカウント
4.3 言語別トークン数の影響
日本語は文字ごとにトークン化されるため、同じ意味の文でも英語よりトークン数が多くなる可能性があります。これはAPIのコストにも影響を与えるため、注意が必要です。
5.トークン数の調査手法
5.1 OpenAI Tokenizerの活用
OpenAIが提供するTokenizerを使用することで、テキストのトークン数を正確に計算することができます。これはAPI料金を計算する際に非常に有用です。
Tokenizerの使い方（Pythonコード例）
# OpenAIのTokenizerライブラリをインポート
from transformers import GPT2Tokenizer
# Tokenizerのインスタンスを作成
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
# テキストをトークン化
text = "こんにちは"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# トークン数を計算
token_count = len(tokens)
# トークン数を出力
print(f"トークン数: {token_count}")
このコードはPythonで動作し、transformersライブラリを使用しています。このライブラリはpipで簡単にインストールできます（pip install transformers）。
5.2 トークン数の具体例
日本語の例：「こんにちは」は5トークン
英語の例：「Hello」は1トークン
このように、言語によってトークン数が大きく異なる場合があります。
6. 効率的なトークン数の管理
ChatGPTやその他のOpenAI APIを使用する際、トークン数は非常に重要な要素です。トークン数が多いほど、APIのコストが高くなります。このセクションでは、トークン数を効率的に管理するためのいくつかの戦略を紹介します。
6.1 入出力文の最適化
入力文と出力文の長さは、使用するトークン数に直接影響を与えます。不必要な単語やフレーズを省くことで、トークン数を削減することが可能です。例えば、"Tell me what the weather will be like tomorrow in Tokyo"（明日の東京の天気を教えて）という質問は、"Tomorrow's Tokyo weather?"（明日の東京の天気？）と短縮できます。このようにして、必要な情報だけを短く簡潔に表現することで、APIのコストを抑えることができます。
6.2 言語選択の戦略：英語の活用
英語は単語ごとにトークン化されるため、日本語よりもトークン数が少なく済む場合があります。特に、短い単語や短縮形を使用することで、さらにトークン数を削減できます。例えば、"What is the temperature?"（気温は何度ですか？）という質問は、"Temperature?"（気温？）と短縮できます。このような工夫により、APIのコストを効率的に抑えることが可能です。
6.3 質問のシンプル化
質問を短く、明確にすることで、必要なトークン数を最小限に抑えることができます。冗長な表現や修飾語を避け、必要な情報だけを短く簡潔に表現することが重要です。例えば、"Could you please tell me what the current weather is?"（現在の天気を教えていただけますか？）という質問は、"Current weather?"（現在の天気？）と短縮できます。
7. まとめ
この記事を通じて、ChatGPTとトークンに関する多くの側面を探求してきました。トークン数はAPIの使用料金、パフォーマンス、そして全体的なユーザーエクスペリエンスに影響を与えるため、その理解と管理は非常に重要です。
7.1 トークン理解の重要点
トークン数の理解は、APIのコストと効率性を最適化するために不可欠です。特に、日本語と英語でのトークン数の違いや、入出力文の最適化などが重要な要素となります。また、トークン数を正確に計測する方法も理解することで、予期せぬコストを避けることができます。
7.2 トークン数管理のベストプラクティス
効率的なトークン数の管理には以下のようなベストプラクティスがあります。
入出力文の最適化: 不必要な単語やフレーズを省く。
言語選択の戦略: トークン数が少ない言語（通常は英語）を活用する。
質問のシンプル化: 質問を短く、明確にする。
これらのポイントを押さえることで、APIの使用料金を効率的に抑えることができます。
8. 参考資料
8.1 使用文献とリンク集
OpenAIのAPI料金に関する公式情報。トークン数と料金の関係性について詳しく説明されています。
Transformers Library: Hugging Face:
Tokenizerを含む多くの自然言語処理ツールが提供されています。特に、トークン数の計算方法について有用です。
OpenAI GPT-3 FAQ: GPT-3 Frequently Asked Questions
GPT-3やChatGPTに関するよくある質問とその回答。トークン数の管理方法についても触れられています。
Stack Overflow: How to count tokens in text string using Python
Pythonを使用してテキストストリング内のトークン数を計算する方法についての実用的なガイド。