【初心者向け】ChatGPTのトークン数とは?日本語と英語の違いも詳しく解説!

【初心者向け】ChatGPTのトークン数とは?日本語と英語の違いも詳しく解説!

ChatGPTを使っている方の中で、

  • 「ChatGPTでトークンという言葉を聞いたことがあるけど、トークンてなに?」
  • 「文字数とトークン数って違うの?」
  • 「日本語と英語でトークン数のカウント方法は違う?」

といった疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

この記事では、ChatGPTを理解して上手に使いこなすうえで重要な「トークン」について、トークンとはなにか、トークンがなぜ重要なのか、トークンの調べ方や、日本語と英語のトークンの違いなどについて、初心者の方向けにわかりやすく解説します


トークンとは?

ChatGPTにおけるトークンとは、ChatGPTが処理するテキストの基本単位のことです。
簡単にいうと、「文字列を意味のあるかたまりに分けたもの」で、英語においては1単語≒1トークンとざっくり理解しておくといいでしょう。
トークンには、文字・単語のほか、句読点、記号などの特殊文字も含まれます。

これだけでは、イメージがわきづらいと思うので、具体例を見てみましょう。
例えば、「 This is a pen.」という文章は、文字数(句読点含む)でいうと11文字ですが、トークンに分けると、

  1. This = 1トークン
  2. is = 1トークン
  3. a = 1トークン
  4. pen = 1トークン
  5. . = 1トークン

のように、5トークンとカウントされます。

ただし、日本語は、英語と異なり1単語≒1トークンとはなりません。日本語におけるトークンのカウントについては、以下で解説します。


トークンはなぜ重要?

ChatGPTが、テキストを処理する基本単位として「トークン」を利用していることを解説しましたが、ChatGPTユーザーにとって、トークンは何が重要なのでしょうか?

それは、ChatGPTで使用するトークン数が、以下のように文字数制限とAPI利用料金に影響するからです。

  • ChatGPTの文字数制限はトークン数で制限される
  • OpenAI APIの利用料金はトークン数に対して課金される

以下でそれぞれ解説します。

ChatGPTの文字数制限はトークン数で制限される

長文の要約をしたいときなどにChatGPTに長文を入力したら文字数が多すぎてエラーが出た、といった経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。

ChatGPTには入出力できる文字数の制限(上限)がありますが、実は厳密には「文字数」ではなく、「トークン数」に対して制限(上限)が設けられているのです。

そのため、例えばChatGPTに入力できるトークン数の上限が8,000トークン(モデルなどによって異なります)とした場合、「トークン」の概念を理解していないと、「日本語で8000文字以下で入力したのに文字数制限で入力エラーになってしまった。なぜ?」といったように原因を理解できず対処できませんが、「トークン」を理解していれば、その原因を理解し対処することができます。


【合わせて読みたい】ChatGPTに入力できる文字数制限は何文字?

ChatGPTに入力できる文字数の上限について、無料版(ChatGPT-3.5)と有料版(ChatGPT-4)それぞれについて、以下の記事で詳しく解説しているのでぜひ合わせてごご覧ください。


OpenAI(ChatGPT)のAPI利用料金はトークン数に対して課金される

もう一つ、トークンを理解することが重要な理由は、OpenAI(ChatGPT)のAPIを利用した場合にかかるAPI利用料金がトークン数に対して課金されるためです。

OpenAIの言語モデルの料金体系は、基本的には次のようになっています。

API利用料金 = 入力したトークン数×利用単価 + 出力したトークン数 ×利用単価

このため、使用するトークン数が多いとAPI利用料金も高くなってしまいます。
APIの利用料金をコントール・節約するためには「トークン」を正しく理解することが必要です。


【合わせて読みたい】最新のOpenAI API利用料金まとめ

最新のOpenAI API利用料金については、以下の記事で2023年12月時点の料金体系を詳しく解説しているのでぜひ参考にしてみてください。


トークン数の調べ方

次に、具体的な文章のトークン数を調べる方法を紹介します。

OpenAIが公式に提供する無料ツール「Tokenizer(トークナイザー)」で、文章のトークン数を簡単に調べることができます。

OpenAIのTokenizer(トークナイザー)はこちら

OpenAIのTokenizer(トークナイザー)

では、英語と日本語それぞれのトークン数の特徴や違いをみてみましょう。

英語のトークン数

英語のトークン数の数え方は、基本的に

  • 1単語≒1トークン(例外あり)
  • 句読点も1トークンとしてカウント

となります。

では、「Tokenizer(トークナイザー)」を使って実際の文章でトークン数を見てみましょう。

Listening to the rain, I am quietly enjoying a cup of coffee by the window.

という文章をTokenizer(トークナイザー)で調べると、75文字、17単語に対してトークン数は17でした。

Tokenizer(トークナイザー)で英語の文章のトークン数を調べる

この文章のトークンは、以下のように単語と句読点でカウントされて17トークンとなります。

  1. Listening = 1トークン
  2. to = 1トークン
  3. the = 1トークン
  4. rain = 1トークン
  5. , = 1トークン
  6. I = 1トークン
  7. am = 1トークン
  8. quietly = 1トークン
  9. enjoying = 1トークン
  10. a = 1トークン
  11. cup = 1トークン
  12. of = 1トークン
  13. coffee = 1トークン
  14. by = 1トークン
  15. the = 1トークン
  16. window = 1トークン
  17. . = 1トークン


日本語のトークン数

日本語の場合、英語と異なり、1単語≒1トークンとはならず、1文字≒1~3トークンと英語に比べてトークン数が多くなるのが大きな特徴です
また、ひらがなと漢字でもトークン数が異なり、より複雑です。

上記の英語の文章と同じ意味の日本語の文章でトークン数をTokenizer(トークナイザー)で調べてみましょう。

雨音を聞きながら、私は窓際で静かにコーヒーを楽しんでいる。

日本語の文章だと、以下のように文字数が29なのに対してトークン数が35と、トークン数が文字数よりも多くなっていることがわかります。

Tokenizer(トークナイザー)で日本語の文章のトークン数を調べる

次に、同じ日本語でも、ひらがなと漢字でトークン数がどのように違うのか解説します。


■ひらがなのトークン数

ひらがなのトークン数は、基本的に

1文字=1~2トークン

となることが多いです。

ただ、例外的に「です」「ます」など、「です」=1トークン、「ます」=1トークンとなることもあります。

例えば、以下のひらがなの文章だと、12文字で12トークンとなります。

わたしはいぬがすきです。

ひらがなのトークン数

以下のように、「」=2トークン、「です」=1トークンで、それ以外のひらがなが1トークンとしてカウントされます。

  1. =1トークン
  2. =1トークン
  3. =1トークン
  4. =1トークン
  5. =1トークン
  6. =2トークン
  7. =1トークン
  8. =1トークン
  9. =1トークン
  10. です=1トークン
  11. =1トークン


■漢字のトークン数

漢字のトークン数は、基本的に

1文字=1~3トークン2トークンとなることが比較的多い

となることが多いです。

例えば、「犬」という漢字は、以下の通り1トークンです。

漢字のトークン数1

例えば、「窓」という漢字は、2トークンです。

漢字のトークン数2

例えば、「犬」という漢字は、以下の通り3トークンでカウントされます。

漢字のトークン数3


日本語と英語のトークン数まとめ

以上の内容をまとめると、英語と日本語のトークン数は概ね以下のようになります。

文字の種類1文字のトークン数
英語1単語 ≒ 1トークン
ひらがな1文字≒1~2トークン
漢字1文字≒1~3トークン


まとめ

この記事では、ChatGPTの「トークン」について、トークンとはなにか、トークンがなぜ重要なのか、トークンの調べ方や、日本語と英語のトークンの違いなどについて、初心者の方向けにわかりやすく解説しました。

まとめると、以下の通りです。

まとめ
・「トークン」とは、ChatGPTが処理するテキストの基本単位
・ChatGPTの文字数制限はトークン数で制限される
・OpenAI APIの利用料金はトークン数に対して課金される
・トークン数はOpenAIが公式に提供する無料ツール「Tokenizer(トークナイザー)」で調べられる
英語のトークン数は、1単語≒1トークン
ひらがなのトークン数は、1文字≒1~2トークン
漢字のトークン数は、1文字≒1~3トークン

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