TiktokenizerOpenAI令牌计算与可视化工具的深度解析与实战指南【免费下载链接】tiktokenizerOnline playground for OpenAPI tokenizers项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizerTiktokenizer是一款专为AI开发者和技术爱好者设计的在线令牌计算工具它基于OpenAI官方tiktoken库构建提供与API端完全一致的令牌计算逻辑。该项目通过实时令牌计算、可视化分割和多模型支持帮助开发者精准控制AI应用的令牌消耗优化提示工程降低API调用成本。无论是构建LLM应用、进行提示工程优化还是学习令牌化原理Tiktokenizer都是不可或缺的开发利器。技术定位与价值主张Tiktokenizer的核心价值在于填补了OpenAI令牌计算在开发流程中的空白环节。传统的AI应用开发中开发者往往需要猜测或估算令牌数量导致API调用失败或成本不可控。Tiktokenizer通过提供实时令牌计算、可视化令牌分割和多模型支持实现了从猜测到精准控制的技术飞跃。项目的技术定位明确作为连接自然语言与AI模型理解的桥梁Tiktokenizer不仅是一个计算工具更是一个令牌化原理的学习平台和提示工程优化助手。它支持从GPT-3.5-turbo到GPT-4o的各种OpenAI模型编码方案包括cl100k_base、o200k_base等核心编码器同时扩展支持开源模型如Llama、CodeLlama、Gemma等。架构设计与技术实现现代前端技术栈Tiktokenizer采用现代化的技术栈构建体现了当前Web开发的最佳实践// 核心依赖配置示例 { dependencies: { tiktoken: ^1.0.15, // OpenAI官方令牌化库 xenova/transformers: 2.17.1, // 开源模型支持 next: ^13.2.1, // React全栈框架 tanstack/react-query: ^4.20.2, // 数据获取管理 trpc/server: ^10.9.0, // 类型安全API zod: ^3.20.6 // 运行时类型验证 } }项目基于Next.js构建提供SSR服务器端渲染能力确保令牌计算的实时性和准确性。TypeScript的全面采用保证了代码的类型安全Zod库用于运行时数据验证tRPC实现了端到端的类型安全API调用。令牌化核心架构令牌化系统的核心架构分为两个主要部分// 令牌化器接口定义 export interface Tokenizer { name: string; tokenize(text: string): TokenizerResult; free?(): void; } // OpenAI令牌化器实现 export class TiktokenTokenizer implements Tokenizer { private enc: Tiktoken; constructor(model: OpenAI模型类型 | 编码器类型) { // 根据模型选择对应的编码方案 if (model gpt-3.5-turbo || model gpt-4) { this.enc get_encoding(cl100k_base, { |im_start|: 100264, |im_end|: 100265, |im_sep|: 100266, }); } else if (model gpt-4o) { this.enc get_encoding(o200k_base, { |im_start|: 200264, |im_end|: 200265, |im_sep|: 200266, }); } } tokenize(text: string): TokenizerResult { const tokens [...(this.enc?.encode(text, all) ?? [])]; return { name: this.name, tokens, segments: getTiktokenSegments(this.enc, text), count: tokens.length, }; } }架构采用策略模式支持多种令牌化器的动态加载和切换。对于OpenAI模型直接使用官方tiktoken库对于开源模型通过xenova/transformers库加载对应的分词器。核心功能模块详解1. 实时令牌计算引擎Tiktokenizer的核心是其实时计算引擎能够在用户输入文本时即时计算令牌数量// 实时计算实现 const tokenizer useQuery({ queryKey: [model], queryFn: ({ queryKey: [model] }) createTokenizer(model!), }); const tokens tokenizer.data?.tokenize(inputText);计算引擎采用React Query进行状态管理确保令牌计算的响应性和缓存优化。当用户切换模型或修改文本时系统会自动重新计算令牌提供无缝的用户体验。2. 可视化令牌分割系统可视化系统将令牌分割结果以彩色区块形式展示每个区块代表一个令牌// 令牌分割算法 export function getTiktokenSegments( encoder: Tiktoken, inputText: string ): Segment[] { const tokens encoder.encode(inputText, all); const segments: { text: string; tokens: { id: number; idx: number }[] }[] []; let byteAcc: number[] []; let tokenAcc: { id: number; idx: number }[] []; let inputGraphemes graphemer.splitGraphemes(inputText); for (let idx 0; idx tokens.length; idx) { const token tokens[idx]!; byteAcc.push(...encoder.decode_single_token_bytes(token)); tokenAcc.push({ id: token, idx }); const segmentText textDecoder.decode(new Uint8Array(byteAcc)); const graphemes graphemer.splitGraphemes(segmentText); if (graphemes.every((item, idx) inputGraphemes[idx] item)) { segments.push({ text: segmentText, tokens: tokenAcc }); byteAcc []; tokenAcc []; inputGraphemes inputGraphemes.slice(graphemes.length); } } return segments; }该系统使用Graphemer库正确处理Unicode字符确保多语言文本的正确分割。每个令牌区块悬停时显示令牌ID帮助开发者理解令牌与文本的映射关系。3. 多模型支持系统Tiktokenizer支持广泛的模型和编码方案// 模型定义配置 export const oaiModels z.enum([ ...chatModels.options, // GPT对话模型 ...legacyTextModels.options, // 传统文本模型 ...legacyEmbeddingModels.options, // 嵌入模型 ...embeddingModels.options, // 新版嵌入模型 ]); export const openSourceModels z.enum([ codellama/CodeLlama-7b-hf, codellama/CodeLlama-70b-hf, meta-llama/Meta-Llama-3-8B, meta-llama/Meta-Llama-3-70B, microsoft/phi-2, google/gemma-7b, deepseek-ai/DeepSeek-R1, Qwen/Qwen2.5-72B, tiiuae/falcon-7b, 01-ai/Yi-6B, openai/whisper-tiny, ]);模型系统采用Zod进行类型验证确保模型名称的正确性。每种模型对应特定的编码方案如GPT-3.5-turbo使用cl100k_baseGPT-4o使用o200k_base。实战应用场景提示工程优化案例在构建AI应用时系统提示的令牌优化至关重要// 原始系统提示令牌数850 const systemPrompt 你是一个AI助手负责回答用户关于编程的问题。 请遵循以下规则 1. 提供详细的代码示例 2. 解释每个步骤 3. 考虑最佳实践 4. 提供替代方案 5. 注意性能优化 示例当用户问如何实现快速排序你应该...; // 优化后系统提示令牌数420 const optimizedPrompt 编程助手 - 规则 • 提供详细代码示例和步骤解释 • 考虑最佳实践和性能优化 • 必要时提供替代方案 示例快速排序实现应包括算法说明、代码示例、复杂度分析;通过Tiktokenizer的可视化分析可以识别令牌密集区域将长句转为列表格式合并重复说明实现50%以上的令牌节省。多轮对话令牌管理对于聊天应用历史消息的令牌管理是关键// 历史消息令牌分析 const conversationTokens { systemPrompt: 120, // 系统提示 userMessage1: 85, // 用户第一条消息 assistantReply1: 150, // 助手回复 userMessage2: 92, // 用户第二条消息 // ...更多消息 }; // 优化策略保留最近N轮 关键信息摘要 const optimizedHistory { recentMessages: 3, // 保留最近3轮 summaryTokens: 50, // 历史摘要令牌 totalTokens: 400, // 优化后总令牌数 };使用Tiktokenizer分析各轮消息的令牌占比制定合理的保留策略在保持上下文连贯性的同时控制令牌总数。性能优化与最佳实践1. 异步令牌计算优化Tiktokenizer采用React Query管理异步令牌计算// 异步令牌计算优化 const tokenizer useQuery({ queryKey: [model, inputText], queryFn: async ({ queryKey: [model, text] }) { const tokenizer await createTokenizer(model!); const result tokenizer.tokenize(text!); tokenizer.free?.(); // 及时释放资源 return result; }, staleTime: 5 * 60 * 1000, // 5分钟缓存 enabled: !!model !!inputText, // 条件触发 });通过合理的缓存策略和条件触发避免不必要的重复计算提升应用响应速度。2. 内存管理与资源释放对于大型模型的令牌化器及时释放内存至关重要// 资源管理实现 export class TiktokenTokenizer implements Tokenizer { private enc: Tiktoken; tokenize(text: string): TokenizerResult { const tokens [...(this.enc?.encode(text, all) ?? [])]; return { name: this.name, tokens, segments: getTiktokenSegments(this.enc, text), count: tokens.length, }; } free(): void { this.enc.free(); // 释放tiktoken资源 } }3. 错误处理与边界情况系统需要处理各种边界情况// 错误处理示例 export async function createTokenizer(name: string): PromiseTokenizer { const oaiEncoding oaiEncodings.safeParse(name); if (oaiEncoding.success) { return new TiktokenTokenizer(oaiEncoding.data); } const oaiModel oaiModels.safeParse(name); if (oaiModel.success) { return new TiktokenTokenizer(oaiModel.data); } const ossModel openSourceModels.safeParse(name); if (ossModel.success) { const tokenizer await OpenSourceTokenizer.load(ossModel.data); return new OpenSourceTokenizer(tokenizer, name); } throw new Error(Invalid model or encoding); }部署与集成指南本地开发环境搭建Tiktokenizer可以轻松部署到本地开发环境# 克隆项目仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer cd tiktokenizer # 安装依赖 yarn install # 启动开发服务器 yarn dev项目采用T3 Stack架构内置了完整的开发工具链包括TypeScript、ESLint、Prettier等确保代码质量和开发体验。生产环境部署对于生产环境部署项目支持多种部署方式# 构建生产版本 yarn build # 启动生产服务器 yarn start # 环境变量配置 # 无特殊环境变量要求开箱即用由于项目是纯前端应用可以部署到任何支持静态网站的托管服务如Vercel、Netlify、GitHub Pages等。API集成使用Tiktokenizer提供了RESTful API接口可以集成到其他应用中// API调用示例 const encodeText async (text: string, model: string) { const response await fetch(/api/v1/encode, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ text, model }), }); return response.json(); }; // 返回数据结构 { name: cl100k_base, tokens: [15496, 11, 995, 366, 291, ...], count: 42 }技术生态与扩展与现有技术栈集成Tiktokenizer可以轻松集成到现有的AI开发工作流中提示工程工具链作为提示优化流程的一部分成本监控系统集成到API调用成本分析中开发调试工具作为LLM应用开发的调试辅助教育培训平台用于教学令牌化原理扩展可能性基于现有架构可以扩展以下功能// 扩展示例批量处理功能 export class BatchTokenizer { async tokenizeBatch( texts: string[], model: string ): PromiseTokenizerResult[] { const tokenizer await createTokenizer(model); const results texts.map(text tokenizer.tokenize(text)); tokenizer.free?.(); return results; } } // 扩展示例令牌分析报告 export function analyzeTokenDistribution( tokens: TokenizerResult ): TokenAnalysisReport { return { totalTokens: tokens.count, uniqueTokens: new Set(tokens.tokens).size, tokenFrequency: calculateFrequency(tokens.tokens), mostCommonTokens: getTopNTokens(tokens.tokens, 10), }; }总结与展望Tiktokenizer作为OpenAI令牌计算的权威工具通过精准的令牌计算、直观的可视化展示和广泛的多模型支持为AI开发者提供了强大的技术支持。无论是优化提示工程、控制API成本还是深入理解令牌化原理Tiktokenizer都能提供专业的技术解决方案。项目的技术优势体现在精准性与OpenAI API完全一致的令牌计算逻辑实时性即时计算和可视化反馈扩展性支持多种模型和编码方案教育性直观展示令牌化过程帮助理解底层原理对于希望深入AI开发的技术爱好者Tiktokenizer不仅是一个实用工具更是一个学习平台。通过分析不同模型的令牌化差异理解BPE算法的工作原理开发者可以更好地掌握LLM的工作原理构建更高效的AI应用。随着AI技术的快速发展令牌计算的重要性日益凸显。Tiktokenizer将继续演进支持更多模型提供更丰富的分析功能成为AI开发者的必备工具之一。无论是初学者还是经验丰富的开发者都可以从Tiktokenizer中获得价值提升AI应用的开发效率和质量。【免费下载链接】tiktokenizerOnline playground for OpenAPI tokenizers项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Tiktokenizer：OpenAI令牌计算与可视化工具的深度解析与实战指南
发布时间：2026/5/27 9:00:16
TiktokenizerOpenAI令牌计算与可视化工具的深度解析与实战指南【免费下载链接】tiktokenizerOnline playground for OpenAPI tokenizers项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizerTiktokenizer是一款专为AI开发者和技术爱好者设计的在线令牌计算工具它基于OpenAI官方tiktoken库构建提供与API端完全一致的令牌计算逻辑。该项目通过实时令牌计算、可视化分割和多模型支持帮助开发者精准控制AI应用的令牌消耗优化提示工程降低API调用成本。无论是构建LLM应用、进行提示工程优化还是学习令牌化原理Tiktokenizer都是不可或缺的开发利器。技术定位与价值主张Tiktokenizer的核心价值在于填补了OpenAI令牌计算在开发流程中的空白环节。传统的AI应用开发中开发者往往需要猜测或估算令牌数量导致API调用失败或成本不可控。Tiktokenizer通过提供实时令牌计算、可视化令牌分割和多模型支持实现了从猜测到精准控制的技术飞跃。项目的技术定位明确作为连接自然语言与AI模型理解的桥梁Tiktokenizer不仅是一个计算工具更是一个令牌化原理的学习平台和提示工程优化助手。它支持从GPT-3.5-turbo到GPT-4o的各种OpenAI模型编码方案包括cl100k_base、o200k_base等核心编码器同时扩展支持开源模型如Llama、CodeLlama、Gemma等。架构设计与技术实现现代前端技术栈Tiktokenizer采用现代化的技术栈构建体现了当前Web开发的最佳实践// 核心依赖配置示例 { dependencies: { tiktoken: ^1.0.15, // OpenAI官方令牌化库 xenova/transformers: 2.17.1, // 开源模型支持 next: ^13.2.1, // React全栈框架 tanstack/react-query: ^4.20.2, // 数据获取管理 trpc/server: ^10.9.0, // 类型安全API zod: ^3.20.6 // 运行时类型验证 } }项目基于Next.js构建提供SSR服务器端渲染能力确保令牌计算的实时性和准确性。TypeScript的全面采用保证了代码的类型安全Zod库用于运行时数据验证tRPC实现了端到端的类型安全API调用。令牌化核心架构令牌化系统的核心架构分为两个主要部分// 令牌化器接口定义 export interface Tokenizer { name: string; tokenize(text: string): TokenizerResult; free?(): void; } // OpenAI令牌化器实现 export class TiktokenTokenizer implements Tokenizer { private enc: Tiktoken; constructor(model: OpenAI模型类型 | 编码器类型) { // 根据模型选择对应的编码方案 if (model gpt-3.5-turbo || model gpt-4) { this.enc get_encoding(cl100k_base, { |im_start|: 100264, |im_end|: 100265, |im_sep|: 100266, }); } else if (model gpt-4o) { this.enc get_encoding(o200k_base, { |im_start|: 200264, |im_end|: 200265, |im_sep|: 200266, }); } } tokenize(text: string): TokenizerResult { const tokens [...(this.enc?.encode(text, all) ?? [])]; return { name: this.name, tokens, segments: getTiktokenSegments(this.enc, text), count: tokens.length, }; } }架构采用策略模式支持多种令牌化器的动态加载和切换。对于OpenAI模型直接使用官方tiktoken库对于开源模型通过xenova/transformers库加载对应的分词器。核心功能模块详解1. 实时令牌计算引擎Tiktokenizer的核心是其实时计算引擎能够在用户输入文本时即时计算令牌数量// 实时计算实现 const tokenizer useQuery({ queryKey: [model], queryFn: ({ queryKey: [model] }) createTokenizer(model!), }); const tokens tokenizer.data?.tokenize(inputText);计算引擎采用React Query进行状态管理确保令牌计算的响应性和缓存优化。当用户切换模型或修改文本时系统会自动重新计算令牌提供无缝的用户体验。2. 可视化令牌分割系统可视化系统将令牌分割结果以彩色区块形式展示每个区块代表一个令牌// 令牌分割算法 export function getTiktokenSegments( encoder: Tiktoken, inputText: string ): Segment[] { const tokens encoder.encode(inputText, all); const segments: { text: string; tokens: { id: number; idx: number }[] }[] []; let byteAcc: number[] []; let tokenAcc: { id: number; idx: number }[] []; let inputGraphemes graphemer.splitGraphemes(inputText); for (let idx 0; idx tokens.length; idx) { const token tokens[idx]!; byteAcc.push(...encoder.decode_single_token_bytes(token)); tokenAcc.push({ id: token, idx }); const segmentText textDecoder.decode(new Uint8Array(byteAcc)); const graphemes graphemer.splitGraphemes(segmentText); if (graphemes.every((item, idx) inputGraphemes[idx] item)) { segments.push({ text: segmentText, tokens: tokenAcc }); byteAcc []; tokenAcc []; inputGraphemes inputGraphemes.slice(graphemes.length); } } return segments; }该系统使用Graphemer库正确处理Unicode字符确保多语言文本的正确分割。每个令牌区块悬停时显示令牌ID帮助开发者理解令牌与文本的映射关系。3. 多模型支持系统Tiktokenizer支持广泛的模型和编码方案// 模型定义配置 export const oaiModels z.enum([ ...chatModels.options, // GPT对话模型 ...legacyTextModels.options, // 传统文本模型 ...legacyEmbeddingModels.options, // 嵌入模型 ...embeddingModels.options, // 新版嵌入模型 ]); export const openSourceModels z.enum([ codellama/CodeLlama-7b-hf, codellama/CodeLlama-70b-hf, meta-llama/Meta-Llama-3-8B, meta-llama/Meta-Llama-3-70B, microsoft/phi-2, google/gemma-7b, deepseek-ai/DeepSeek-R1, Qwen/Qwen2.5-72B, tiiuae/falcon-7b, 01-ai/Yi-6B, openai/whisper-tiny, ]);模型系统采用Zod进行类型验证确保模型名称的正确性。每种模型对应特定的编码方案如GPT-3.5-turbo使用cl100k_baseGPT-4o使用o200k_base。实战应用场景提示工程优化案例在构建AI应用时系统提示的令牌优化至关重要// 原始系统提示令牌数850 const systemPrompt 你是一个AI助手负责回答用户关于编程的问题。 请遵循以下规则 1. 提供详细的代码示例 2. 解释每个步骤 3. 考虑最佳实践 4. 提供替代方案 5. 注意性能优化 示例当用户问如何实现快速排序你应该...; // 优化后系统提示令牌数420 const optimizedPrompt 编程助手 - 规则 • 提供详细代码示例和步骤解释 • 考虑最佳实践和性能优化 • 必要时提供替代方案 示例快速排序实现应包括算法说明、代码示例、复杂度分析;通过Tiktokenizer的可视化分析可以识别令牌密集区域将长句转为列表格式合并重复说明实现50%以上的令牌节省。多轮对话令牌管理对于聊天应用历史消息的令牌管理是关键// 历史消息令牌分析 const conversationTokens { systemPrompt: 120, // 系统提示 userMessage1: 85, // 用户第一条消息 assistantReply1: 150, // 助手回复 userMessage2: 92, // 用户第二条消息 // ...更多消息 }; // 优化策略保留最近N轮 关键信息摘要 const optimizedHistory { recentMessages: 3, // 保留最近3轮 summaryTokens: 50, // 历史摘要令牌 totalTokens: 400, // 优化后总令牌数 };使用Tiktokenizer分析各轮消息的令牌占比制定合理的保留策略在保持上下文连贯性的同时控制令牌总数。性能优化与最佳实践1. 异步令牌计算优化Tiktokenizer采用React Query管理异步令牌计算// 异步令牌计算优化 const tokenizer useQuery({ queryKey: [model, inputText], queryFn: async ({ queryKey: [model, text] }) { const tokenizer await createTokenizer(model!); const result tokenizer.tokenize(text!); tokenizer.free?.(); // 及时释放资源 return result; }, staleTime: 5 * 60 * 1000, // 5分钟缓存 enabled: !!model !!inputText, // 条件触发 });通过合理的缓存策略和条件触发避免不必要的重复计算提升应用响应速度。2. 内存管理与资源释放对于大型模型的令牌化器及时释放内存至关重要// 资源管理实现 export class TiktokenTokenizer implements Tokenizer { private enc: Tiktoken; tokenize(text: string): TokenizerResult { const tokens [...(this.enc?.encode(text, all) ?? [])]; return { name: this.name, tokens, segments: getTiktokenSegments(this.enc, text), count: tokens.length, }; } free(): void { this.enc.free(); // 释放tiktoken资源 } }3. 错误处理与边界情况系统需要处理各种边界情况// 错误处理示例 export async function createTokenizer(name: string): PromiseTokenizer { const oaiEncoding oaiEncodings.safeParse(name); if (oaiEncoding.success) { return new TiktokenTokenizer(oaiEncoding.data); } const oaiModel oaiModels.safeParse(name); if (oaiModel.success) { return new TiktokenTokenizer(oaiModel.data); } const ossModel openSourceModels.safeParse(name); if (ossModel.success) { const tokenizer await OpenSourceTokenizer.load(ossModel.data); return new OpenSourceTokenizer(tokenizer, name); } throw new Error(Invalid model or encoding); }部署与集成指南本地开发环境搭建Tiktokenizer可以轻松部署到本地开发环境# 克隆项目仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer cd tiktokenizer # 安装依赖 yarn install # 启动开发服务器 yarn dev项目采用T3 Stack架构内置了完整的开发工具链包括TypeScript、ESLint、Prettier等确保代码质量和开发体验。生产环境部署对于生产环境部署项目支持多种部署方式# 构建生产版本 yarn build # 启动生产服务器 yarn start # 环境变量配置 # 无特殊环境变量要求开箱即用由于项目是纯前端应用可以部署到任何支持静态网站的托管服务如Vercel、Netlify、GitHub Pages等。API集成使用Tiktokenizer提供了RESTful API接口可以集成到其他应用中// API调用示例 const encodeText async (text: string, model: string) { const response await fetch(/api/v1/encode, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ text, model }), }); return response.json(); }; // 返回数据结构 { name: cl100k_base, tokens: [15496, 11, 995, 366, 291, ...], count: 42 }技术生态与扩展与现有技术栈集成Tiktokenizer可以轻松集成到现有的AI开发工作流中提示工程工具链作为提示优化流程的一部分成本监控系统集成到API调用成本分析中开发调试工具作为LLM应用开发的调试辅助教育培训平台用于教学令牌化原理扩展可能性基于现有架构可以扩展以下功能// 扩展示例批量处理功能 export class BatchTokenizer { async tokenizeBatch( texts: string[], model: string ): PromiseTokenizerResult[] { const tokenizer await createTokenizer(model); const results texts.map(text tokenizer.tokenize(text)); tokenizer.free?.(); return results; } } // 扩展示例令牌分析报告 export function analyzeTokenDistribution( tokens: TokenizerResult ): TokenAnalysisReport { return { totalTokens: tokens.count, uniqueTokens: new Set(tokens.tokens).size, tokenFrequency: calculateFrequency(tokens.tokens), mostCommonTokens: getTopNTokens(tokens.tokens, 10), }; }总结与展望Tiktokenizer作为OpenAI令牌计算的权威工具通过精准的令牌计算、直观的可视化展示和广泛的多模型支持为AI开发者提供了强大的技术支持。无论是优化提示工程、控制API成本还是深入理解令牌化原理Tiktokenizer都能提供专业的技术解决方案。项目的技术优势体现在精准性与OpenAI API完全一致的令牌计算逻辑实时性即时计算和可视化反馈扩展性支持多种模型和编码方案教育性直观展示令牌化过程帮助理解底层原理对于希望深入AI开发的技术爱好者Tiktokenizer不仅是一个实用工具更是一个学习平台。通过分析不同模型的令牌化差异理解BPE算法的工作原理开发者可以更好地掌握LLM的工作原理构建更高效的AI应用。随着AI技术的快速发展令牌计算的重要性日益凸显。Tiktokenizer将继续演进支持更多模型提供更丰富的分析功能成为AI开发者的必备工具之一。无论是初学者还是经验丰富的开发者都可以从Tiktokenizer中获得价值提升AI应用的开发效率和质量。【免费下载链接】tiktokenizerOnline playground for OpenAPI tokenizers项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
