OpenAIのChatGPTは素晴らしいですが、次の2つの問題に直面しています。

ChatGPTから素晴らしいものを取得するには（特にGPT-4モデルの場合）、私たちのトークン消費に応じてお金がかかります。
すべてのAPI（埋め込み、チャット、補完など）のプロンプトトークンに制限があります。

そのため、OpenAIにリクエストを送信する前にトークン数を計算することは重要です。

しばらく探し回っていましたが、日本語をよくサポートしているGoパッケージはほとんどないことがわかりました。最終的に、2つのパッケージを見つけました。

1. tiktoken-go

tiktoken-goは、OpenAIの元々のtiktokenのGolang実装です。

リポジ：https://github.com/pkoukk/tiktoken-go

こちらが使用するためのコードスニペットです。

package main  

import (
	"fmt"
	"github.com/pkoukk/tiktoken-go"
)

func main() {
	text := "こんにちは！世界！"
	encoding := "davinci"
	tke, err := tiktoken.EncodingForModel(encoding)
	if err != nil {
		err = fmt.Errorf("getEncoding: %v", err)
		return
	}
	token := tke.Encode(text, nil, nil)
	fmt.Println("tiktoken: ", len(token)) // 出力: 16
	return
}

2. tokenizer-go

tokenizer-goは、npmパッケージをラッピングし、JavaScript呼び出しを通じて結果を抽出する前の実装です。

リポジトリ：https://github.com/pandodao/tokenizer-go

こちらが使用するためのコードスニペットです。

package main  

import (
	"fmt"
	"github.com/pandodao/tokenizer-go"
)

func main() {
	text := "こんにちは！世界！"
	t := tokenizer.MustCalToken(text)
	fmt.Println("tokenizer: ", t) // 出力: 16
	return
}

結論

tiktoken-goとtokenizer-goは、OpenAIリクエストで日本語テキストのトークン数を計算するための良いオプションです。tiktoken-goは、OpenAIの元々のtiktokenのGolang実装であり、tokenizer-goはnpmパッケージをラッピングしてJavaScript呼び出しを通じて結果を抽出しています。

OpenAIの制限を超過して余分なコストが発生するのを避るために、リクエストを送信する前にトークン数を計算することが重要です。この投稿が役立つことを願っています。