在处理大模型的计费与向量生成的Token计数时,其逻辑存在显著差异,具体分为以下几个层面:
维度 | 计费Token | 向量生成Token |
---|---|---|
定义 | API服务商根据输入输出内容计算的收费单位 | 模型处理输入文本时实际消耗的计算单位 |
计算范围 | 通常包含输入和输出的总Token数(如GPT系列) | 仅包含输入文本的Token数(如Embedding模型) |
标准化程度 | 由服务商定义(如OpenAI使用tiktoken 库) | 依赖模型自身的分词器实现 |
业务影响 | 直接影响API调用成本 | 反映模型计算复杂度 |
shell<type>(<scope>): <subject> <BLANK LINE> <body> <BLANK LINE> <footer>
公司项目中,某个业务接口会出现,100次的请求,有1-2次的请求速度会非常慢,领导有以下要求:
pythonif (cell[0][0] == cell[1][1] == cell[2][2]) {
return Winner
}