首頁企業 AI 成本：Claude 模型的部署價格比 GPT 高出 20-30
眾所周知，不同的模型系列可能會採用不同的標記化器。然而，對於這些系統之間實際的標記化過程有何差異的研究卻很有限。對於相同的輸入文字，是否所有的標記化器都會產生相同數量的標記？如果不是，這些差異的程度有多大？它們有什麼實際影響？
本文透過檢視標記化差異性的實際後果來探討這些問題。我們提出了兩個主要模型系列的比較分析：OpenAI 的 ChatGPT 與 Anthropic 的 Claude。雖然它們所宣傳的「每個代碼成本」看似極具競爭力，但我們的測試顯示，Anthropic 模型實際上可能比 GPT 模型貴 20-30%。
API 定價 - Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o
截至 2024 年 6 月，這兩種先進前沿機型的定價結構非常接近。Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 與 OpenAI 的 GPT-4o 都維持相同的輸出代幣成本，而 Claude 3.5 Sonnet 則提供輸入代幣 40% 的折扣。
資料來源來源：Vantage
隱藏的代幣化低效率
儘管 Anthropic 的輸入代幣費率較低，但我們使用固定提示集進行的實驗顯示，GPT-4o 始終比 Claude Sonnet-3.5 提供更經濟的整體成本。
為什麼會有這種差異？
與 OpenAI 的方法相比，Anthropic 的 tokenizer 通常會將相同的輸入文字分割成更多的 token。這表示，對於相同的提示，Anthropic 模型產生的符記數明顯高於 OpenAI 的等同物。因此，雖然 Claude 3.5 Sonnet 的每個符記輸入成本看似較低，但增加的符記化數量往往抵銷了這些節省，導致實際實作的總支出較高。
Anthropic 的代幣編碼方法經常需要更多的代幣來表示相等的內容，因此產生了這種隱藏成本。代幣數量的膨脹會大幅影響運作成本和上下文視窗的效率。
特定領域的標記化變化
Anthropic 的 tokenizer 處理不同內容領域的效率各異，相較於 OpenAI 的模型，產生不一致的 token 數增加。AI 研究社群也記錄了類似的標記化差異。我們在三個顯著的領域中驗證了我們的發現：英文文章、Python 程式碼和數學內容。
領域 模型輸入 GPT 標記 克勞德代號 代幣開銷百分比 英文文章 
代幣化差異的其他實際影響除了直接的成本考量之外，代幣化器的低效率也間接影響上下文視窗的使用率。與 OpenAI 的 128K 相比，Anthropic 模型宣傳的 200K 記憶體上下文視窗，其標記化的冗長程度實際上可能會減少 Anthropic 模型的有效可用空間。這就造成了宣傳的上下文視窗大小與實際有效容量之間的潛在差異。
代幣化實作細節
GPT 模型使用「位元組對編碼」（Byte Pair Encoding，BPE），將經常出現的字元組合起來形成代幣。最新的 GPT 模型特別採用開放原始碼的 o200k_base tokenizer。GPT-4o 在 tiktoken tokenizer 中使用的實際 token 是可以公開取得的。
JSON {#reasoning "o1-xxx"："o200k_base","o3-xxx":"o200k_base",# chat"chatgpt-4o-":"o200k_base","gpt-4o-xxx":"o200k_base",# e.g., gpt-4o-2024-05-13 "gpt-4-xxx"："cl100k_base「,# 例如，gpt-4-0314 等，加上 gpt-4-32k 」gpt-3.5-turbo-xxx"："cl100k_base",# 例如，gpt-3.5-turbo-0301、-0401 等}。
不幸的是，Anthropic 的令牌化方法仍然不太透明，因為他們的令牌化器不像 GPT 的那麼容易取得。Anthropic 在 2024 年 12 月推出代幣計數 API，但此功能在 2025 年之後的版本中停止使用。
根據 Latenode 的說法，「Anthropic 採用了獨一無二的 tokenizer，只有 65,000 種 token 變化，而 OpenAI 的 GPT-4 則有 100,261 種變化」。一個公開可用的 Colab 記事本包含 Python 程式碼，用來分析 GPT 與 Claude 模型之間的 tokenization 差異。另一個與常見、公開可用的 tokenizer 相連結的工具也印證了我們的發現。
對於 AI 企業而言，在不調用實際模型 API 的情況下精確估算代幣數量的能力，對於成本預測和預算編列而言至關重要。
重要的洞察力
- Anthropic 具競爭力的定價包含隱藏費用：
雖然 Claude 3.5 Sonnet 的輸入代幣成本比 GPT-4o 低 40%，但由於文字代幣化的根本差異，這種表面上的優勢可能具有欺騙性。 - 隱藏的標記化低效率：
人類模型本質上會產生更多的符記。對於處理大量文字的組織而言，瞭解這種差異對於準確評估部署成本至關重要。 - 特定領域的標記化效能：
在選擇 OpenAI 與 Anthropic 模型時，請仔細評估您的典型輸入內容。雖然自然語言任務可能會顯示最小的成本差異，但技術或結構化領域使用 Anthropic 模型可能會產生顯著更高的費用。 - 有效的情境視窗容量：
由於 Anthropic 的標記化詞彙冗長，其所宣傳的 200K 上下文視窗所提供的實際可用空間可能小於 OpenAI 的 128K，可能造成聲稱與實際上下文容量之間的差距。
Anthropic 尚未回應 VentureBeat 的置評要求。如果他們提供回應，我們將會更新這篇文章。
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評論 (1)
0/500
![AnthonyGonzalez]()
Interesting pricing gap! But the tokenizer differences can really impact actual costs per task. I wonder if Claude's higher price is justified by better performance in certain use cases. 🤔
眾所周知，不同的模型系列可能會採用不同的標記化器。然而，對於這些系統之間實際的標記化過程有何差異的研究卻很有限。對於相同的輸入文字，是否所有的標記化器都會產生相同數量的標記？如果不是，這些差異的程度有多大？它們有什麼實際影響？
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