Openai开源的对文本进行Token编码、解码的库：Tiktoken 库

Tiktoken 是由 OpenAI 开源的 Python 库，主要用于字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE），即将文本高效地转换为 Token 序列（编码）或将 Token 序列还原为文本（解码）。‌

主要功能

1. ‌文本编码与解码‌：

   • ‌编码‌：将输入的文本字符串转换为模型可以理解的数字序列（Token ID 列表）。例如，将 "hello" 转换为 [31373]。
   • ‌解码‌：将数字序列（Token ID 列表）转换回人类可读的文本。例如，将 [31373, 995] 转换为 "hello world"。

2. ‌统计 Token 数量‌：

   • 通过计算 .encode() 方法返回的列表长度，快速统计文本的 Token 数量。这对于优化模型输入、控制成本或估计 API 调用费用非常有用。

3. ‌支持多种编码方案‌：

   • 支持不同模型的编码方案，例如 gpt2、cl100k_base（用于 GPT-4 和 GPT-3.5）等。

使用场景

• ‌与 OpenAI 模型配合使用‌：Tiktoken 是专门为 OpenAI 的语言模型（如 GPT 系列）设计的，提供了高性能的 Token 处理能力。
• ‌估算 API 成本‌：OpenAI 按 Token 数量收费，Tiktoken 可以精准估算 API 调用成本。
• ‌文本处理与分析‌：在自然语言处理和文本挖掘领域，Tiktoken 可以帮助开发者对文本数据进行处理和分析。

示例代码

import tiktoken# 选择编码方案
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")# 编码：文本 → Token ID 列表
text = "Tiktoken 是什么?"
tokens = enc.encode(text)
print("Tokens:", tokens)# 解码：Token ID 列表 → 文本
decoded_text = enc.decode(tokens)
print("Decoded Text:", decoded_text)# 统计 Token 数量
token_count = len(tokens)
print("Number of Tokens:", token_count)