Forstå AI-token for å avdekke kraft, kapasitet og kostnader

Forstå tokens og deres betydning i kunstig intelligens: de er essensielle for kostnader, modellkapasitet og valg av plattformer for optimal utnyttelse av AI-teknologi.

Når man bruker ulike apper eller nettsteder med kunstig intelligens, er det et viktig ord som alltid dukker opp, nemlig token. Dette representerer den grunnleggende enheten i kunstig intelligens, som omformer tekster til fragmenter for å generere sammenhengende svar. Tokens er essensielle både for teknisk funksjon og for kostnadsvurdering, og de påvirker tilgjengeligheten av IA-plattformer. Det er derfor viktig å forstå, i det minste overfladisk, hva tokens er, hvordan de beregnes, og hvor viktige de er for å forstå kostnadene ved bruk av IA i form av $/M input/output tokens.

Uavhengig av det tekniske konseptet er det avgjørende å lese kostnadene for tokens for alle, også for å gjenkjenne hvilke IA-leverandører som virkelig er gratis og for å velge hvilke AI-løsninger man skal bruke. Videre analyseres gratis eller rimelige plattformer, med en distinksjon mellom AI-leverandører som skaper modellene, og aggregatorer/proxyer som forenkler tilgangen til flere modeller og gir lister over alle tilgjengelige leverandører med deres respektive kostnader.

LES OGSÅ: Tilgang til Gemini fra Google AI Studio uten begrensninger

Hva Er Tokens og Hvorfor Er De Viktige

Jeg skal holde denne delen så kort og enkel som mulig: For å forstå token kan man tenke på en tekst som et puslespill som må settes sammen. Hver token er en brikke: det kan være et helt ord (f.eks. “hus”), en del av et ord (f.eks. “intel” i “intelligens”), et tall eller et symbol, som et komma. Når man skriver en setning som "IA lærer raskt", deler modellen den opp i token, for eksempel ["IA", "lærer", "raskt"]. Denne prosessen, kalt tokenisering, omformer teksten til enheter som IA kan analysere, og muliggjør forståelse av spørsmål og generering av svar.

Tokenisering er basert på avanserte algoritmer, som byte-pair encoding (BPE) eller SentencePiece, som deler opp selv komplekse eller sjeldne ord i mindre fragmenter. For eksempel kan et sjeldent ord som “kryptoanalyse” bli til ["krypto", "##analyse"], noe som lar modellen håndtere det selv om den aldri har sett det før. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for forskjellige språk eller tekniske termer, og sikrer fleksibilitet og presisjon.

Men hvorfor er token så viktige? Svaret ligger i kontekstvinduet, altså det maksimale antallet token som en modell kan behandle i en enkelt interaksjon. En modell med et bredt kontekstvindu, som DeepSeek R1 med 163.840 token, kan analysere svært lange dokumenter eller opprettholde kompliserte samtaler uten å miste tråden. På den annen side er modeller med mindre vinduer, som Gemma-Pro med 8.000 token, begrenset til korte tekster. Størrelsen på kontekstvinduet er derfor en direkte indikator på modellens styrke: jo flere token den kan håndtere, desto mer kapabel er den til å utføre komplekse oppgaver, som å oppsummere en bok eller skrive innviklet kode.

Videre påvirker token direkte kostnadene. Mange plattformer beregner avgifter basert på antall token som behandles, og skiller mellom input tokens (teksten som sendes, som et spørsmål) og output tokens (det genererte svaret). På gratisplattformer, som OpenRouter, bestemmer antallet token som forbrukes hvor mange forespørselene man kan gjøre før man når de daglige grensene. Å forstå hvordan token fungerer, hjelper derfor til med å velge riktig modell og optimalisere kostnadene, spesielt for de som leter etter rimelige løsninger.

Provider AI vs Aggregatorer/Proxyer

For å få tilgang til kunstig intelligens finnes det to typer plattformer: AI-leverandører og aggregatorer/proxyer. Distinksjonen er klar:

• AI-leverandører: Dette er selskapene som utvikler og hoster modellene, som OpenAI med GPT-4o eller Mixtral. De håndterer treningen.
• Optimalisering og Infrastruktur: Leverandører tilbyr direkte APIer for å få tilgang til modellene deres. Hver leverandør krever imidlertid en separat konto, noe som kan komplisere integrasjonen.
• Aggregatorer/Proxy: Plattformer som OpenRouter, Poe, eller Fireworks lager ikke modeller, men samler tilgangen til flere leverandører gjennom ett enkelt grensesnitt eller API. Dette forenkler bruken, da man kan bytte mellom modeller uten å måtte bytte plattform, og tilbyr ofte optimaliseringer som caching for å redusere kostnader.

Aggregatorer er ideelle for de som ønsker å eksperimentere eller bruke flere modeller uten kompliserte konfigurasjoner og med én enkelt API-nøkkel (dvs. for tilgang til eksterne apper), mens leverandører gir større kontroll og direkte tilgang til de nyeste versjonene av modellene.

Kostnader for Tokens: Input og Output

Kostnadene for AI-plattformer er basert på antall tokens som behandles, delt opp i input tokens (teksten som sendes inn, som et spørsmål eller et dokument) og output tokens (det genererte svaret). Prisene oppgis i dollar per million tokens ($/M). Leverandørene setter basisprisene, mens aggregatorer kan legge til marginer eller redusere kostnadene ved hjelp av teknikker som kontekst-caching. Her er noen eksempler:

Leverandører av AI

• OpenAI (GPT-4o): $5/M input tokens, $15/M output tokens. De gratis versjonene, tilgjengelig på ChatGPT, har begrensede kvoter og er kun egnet for lett bruk.
• Anthropic (Claude 3.5 Sonnet): $3/M input tokens, $15/M output tokens. Gir utmerkede resultater for resonnement og skriving, men gratisplanen er begrenset.
• DeepSeek V3: $0,07/M input tokens (cache hit), $0,27/M (cache miss), $1,10/M output tokens. DeepSeek R1: $0,14/M input tokens (cache hit), $0,55/M (cache miss), $2,19/M output tokens. Den gratis demoversjonen er ideell for første tester.
• Mixtral: $0,5-$1/M input/output tokens via Hugging Face. Utmerket for flerspråklige og open-source applikasjoner.
• Google (Gemma 3): Gratis på Hugging Face for personlig bruk; API koster $0,1-$0,5/M input/output tokens via Vertex AI.
• Grok (xAI): Gratis med begrensede kvoter hvis brukt fra x.com og mobilapp. API koster $0,5-$2/M input tokens, $1-$3/M output tokens (se xAI API).

Aggregatorer/Proxy

• OpenRouter: 50 gratis forespørsel per dag for modeller uten kostnad, som blir 1000 ved å betale 10 euro engangsavgift (kreditter gyldige i ett år). Priser fra de ikke-gratis AI-leverandørene varierer (f.eks. DeepSeek R1: $0,55/M input tokens).
• Chutes: Ligner på OpenRouter, med 200 gratis forespørsel per dag hvis man betaler 5 euro.
• Poe: 150 gratis meldinger per måned (3000 poeng, 20 poeng/melding) for Claude, Mixtral, Gemma. Abonnement fra $19,99/måned for 1M poeng, 2M tokens.
• Fireworks: $1 gratis kreditt, priser fra $0,2-$0,5/M input/output tokens for DeepSeek, Llama.
• Together AI: $25 gratis kreditter, priser fra $0,3/M for Mythomax-L2-13B.
• DeepInfra: Priser fra $0,2-$0,5/M input/output tokens for Mixtral, Llama.
• LiteLLM: Open-source, selvhostet, gratis for over 100 modeller.
• Portkey: Gratis prøver, priser fra $0,1/M.
• AI/ML API: Gratis prøver, priser fra $0,1/M.
• Writingmate: 3000 gratis poeng/måned, planer fra $9,99/måned.

Modeller Gratis på Aggregatorer

Aggregatorer forenkler tilgangen til gratis modeller. Det er ikke mulig å nevne alle her, men hver av disse sidene, for eksempel Openrouter, gir en fullstendig og oppdatert liste i sanntid, med filtre for å finne de rimeligste AI-ene og de gratis modellene som kan brukes via deres API-nøkler:

OpenRouter

OpenRouter gir tilgang til avanserte modeller via en enkelt API og tilbyr 50 gratis forespørsel om dagen (1000 med 10 dollar for et år) for tilgang til gratis modeller fra 0/m tokens.

• DeepSeek V3 (0324): Modell med 685 milliarder parametere, med en kontekstvindu på 163.840 tokens. Ideell for komplekse oppgaver, men personvernet kan være i fare med Chutes, som kan samle inn anonyme data.
• DeepSeek R1 (0528): Open-source, 671 milliarder parametere, utmerket for resonnering og programmering, med 163.840 tokens.
• Kimi 1.5: Utviklet av Moonshot AI, multimodal, med 200.000 kontekster. Ikke alltid tilgjengelig i EU på grunn av restriksjoner.
• Kimi K2: Open-source-modell med 1 trillion parametere, overgår DeepSeek V3 i noen benchmark.
• Mixtral Medium: Støtter 128.000 tokens med caching for å redusere kostnadene.

Poe

Med 150 gratis meldinger i måneden (3000 poeng), Poe er et enkelt grensesnitt for å teste flere modeller uten kompliserte konfigurasjoner.

• Mixtral Medium: 128.000 tokens, for chat og resonnering.
• Gemma-Pro: 8.000 tokens, for informative svar.
• Claude 3 Haiku: Lettvekter, med begrensninger.

Fireworks

Tilbyr $1 i gratis kreditt, med konkurransedyktige priser og caching for å optimalisere kostnadene.

• DeepSeek V3, Llama, Mixtral: Gratis innen $1 i kreditt.

Together AI

Med $25 i gratis kreditter, er det et solid valg for utviklere som ønsker å teste open-source modeller.

• Mythomax-L2-13B, Mixtral-8x7B: Gratis innen $25 i kreditt.

Tokens vil forbli sentrale. Modeller som DeepSeek R1 og Mixtral utvider kontekstvinduer, og caching (for eksempel Fireworks) reduserer kostnadene. Aggregatorer forenkler tilgangen, mens leverandører presser mot open-source-løsninger.

Verktøy for Å Håndtere Tokens

For å estimere kostnadene effektivt, vurder følgende trinn: Forstå tokenbegrensningene: Først, finn ut hvor mange tokens hver leverandør tillater for input og det maksimale antallet tokens som modellene deres kan behandle i en enkelt forespørsel. Vurder tekstlengden: Analyser gjennomsnittlig lengde på tekstene du må behandle, og konverter det til antallet tokens som normalt ville utgjøre. Beregn tokenforbruk: Multipliser antallet tokens per forespørsel med frekvensen av forespørslene dine for å estimere det totale tokenforbruket. Sammenlign priser: Hver leverandør har ulike prissstrategier basert på antall tokens behandlet. Å forstå disse vil hjelpe deg med å beregne de forventede kostnadene.

For å optimalisere bruken av tokens og overvåke forbruket, kan noen gratisverktøy være nyttige for intensive brukere:

• OpenAI Tokenizer: Tilgjengelig på OpenAI, viser hvordan teksten deles opp i token. Det er enkelt og perfekt for nybegynnere.
• Tiktoken: Open-source bibliotek på GitHub, nyttig for utviklere som ønsker å telle token på kodenivå.
• Hugging Face Tokenizer: Gratis på Hugging Face, støtter modeller som Mixtral og Gemma.

Strategier for å Optimalisere Bruken av Token

For å maksimere effektiviteten og redusere kostnadene, spesielt på gratisplattformer:

• Forstå begrensningene av token: Først, forsikre deg om hvor mange token hver leverandør tillater for input og det maksimale antallet token som modellene deres kan behandle i en enkelt forespørsel.
• Skrive korte og målrettede prompts for å forbruke færre token.
• Analyser den gjennomsnittlige lengden av tekstene du må behandle, og konverter den til antall token som normalt ville utgjøre disse.
• Bruk verktøy som Tiktoken for å estimere antallet token før du sender inn en forespørsel.
• Sammenlign aggregatorer (f.eks. OpenRouter, Poe) og leverandører (f.eks. DeepSeek) for å finne det mest kostnadseffektive alternativet.
• Deaktiver funksjoner som web-søk på OpenRouter for å unngå skjulte kostnader.
• Utforsk gratis modeller (og bruk apper eller aggregatorer som støtter dem, fordi noen later som de ignorerer dem), som Deepseek, Kimi K2 eller Gemma-Pro, for å oppnå høy ytelse uten utgifter.

Token er nøkkelen til å låse opp potensialet til kunstig intelligens. Valget mellom leverandører, som DeepSeek eller Mixtral, og aggregatorer, som OpenRouter eller Poe, avhenger av behovene og budsjettet ditt. Med gratisplattformer og kloke strategier kan du utforske AI-verdenen uten økonomiske barrierer, samtidig som du holder øye med fremtidige innovasjoner, ved å bruke modellene i eksterne apper via gratis API-er.

LES OGSÅ: Få gratis API-nøkler for å bruke AI som Deepseek i Eksterne Applikasjoner

Hvis du vil lese flere artikler som Forstå AI-token for å avdekke kraft, kapasitet og kostnader, kan du besøke kategorien Opplæringen.