# Tokens de IA: Definição, funcionamento e cálculos Tokens de IA representam a menor unidade linguística necessária para que modelos de inteligência artificial processem e interpretem textos. Por meio da AI tokenization, a linguagem é dividida nesses blocos fundamentais, permitindo a análise e a geração de textos. Ferramentas como o [OpenAI Tokenizer](https://platform.openai.com/tokenizer "Learn about language model tokenization — OpenAI") facilitam a identificação dos tokens de um texto de forma rápida e eficiente. ## Definição: O que são tokens de IA? *Artificial Intelligence Tokens*, ou tokens de IA, são as menores unidades de dados utilizadas por modelos como ChatGPT, LLaMA 2 e Copilot. Eles são essenciais para o **processamento, a interpretação e a geração de textos**, pois somente ao dividir um texto em tokens é que a [inteligência artificial](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/) consegue compreendê-lo e fornecer as respostas adequadas aos prompts dos usuários. Tokens de IA podem representar palavras inteiras, partes de palavras, sinais de pontuação e até emojis. O número de tokens gerado a partir de um texto depende de vários fatores. Além do comprimento do texto, a linguagem utilizada e o modelo de IA também influenciam essa contagem. Se você estiver utilizando uma API como a [ChatGPT API](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/chatgpt-api/), a **quantidade de tokens consumidos** afeta diretamente os custos da solicitação. Normalmente, as aplicações de IA cobram pelos tokens utilizados individualmente. ## Como funciona a AI tokenization? O processo pelo qual um modelo de IA converte um texto em tokens é chamado de AI tokenization, ou tokenização de IA. Esse passo é essencial porque os [Large Language Models (LLMs)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/large-language-model/) precisam que a linguagem natural seja transformada em um formato que possa ser analisado computacionalmente. A tokenização é a base para a interpretação de textos, o reconhecimento de padrões e a geração de respostas. Sem esse processo, a IA não conseguiria entender os significados e as relações entre palavras. A **conversão de texto em tokens** ocorre em várias etapas, como mostrado a seguir: 1. **Normalização**: O modelo de IA primeiro converte o texto para uma forma padronizada, reduzindo sua complexidade e variação. Durante essa etapa, todas as letras são transformadas para minúsculas, caracteres especiais são removidos e, em alguns casos, as palavras são reduzidas às suas formas básicas. 2. **Divisão do texto em tokens**: Em seguida, a IA fragmenta o texto em tokens, ou seja, em unidades linguísticas menores. O modo como o texto é dividido depende da complexidade e do treinamento do modelo. Por exemplo, a frase “IA revoluciona a pesquisa de mercado” foi dividida em 11 tokens no GPT-3, 9 tokens no GPT-3.5 e GPT-4, e apenas 8 tokens no GPT-4o. 3. **Atribuição de valores numéricos**: Cada token de IA recebe um valor numérico único, conhecido como Token ID. Essas IDs compõem o vocabulário da inteligência artificial, contendo todos os tokens conhecidos pelo modelo. 4. **Processamento dos tokens pela IA**: O modelo de linguagem analisa a relação entre os tokens para identificar padrões e prever ou gerar respostas. Essas previsões são baseadas em probabilidades. O modelo de IA analisa o contexto e determina cada novo token com base nos tokens anteriores. ## Como calcular os tokens de um texto? A forma como os tokens são gerados por uma IA pode ser compreendida com o uso de tokenizadores, que fragmentam os textos nas menores unidades processáveis. Essas ferramentas utilizam algoritmos específicos que seguem os padrões do treinamento e da arquitetura do modelo de IA. Além de exibir a **quantidade total de tokens**, os tokenizadores podem fornecer informações detalhadas sobre cada token individual, incluindo a **Token ID correspondente**. Isso permite não apenas estimar custos com mais precisão, mas também otimizar a eficiência da comunicação com modelos de IA. Um exemplo de tokenizador gratuito e acessível é o [OpenAI Tokenizer](https://platform.openai.com/tokenizer "Learn about language model tokenization — OpenAI"), projetado para os modelos ChatGPT mais recentes. Basta colar ou digitar um texto na área de entrada, e a ferramenta destacará visualmente os tokens individuais. Nota O limite máximo de texto processado depende da capacidade de tokens do modelo utilizado. O GPT-4, por exemplo, pode lidar com até 32.768 tokens por solicitação. ## Exemplo de tokens de IA e tokenization Para ilustrar como funciona a AI tokenization, utilizamos um exemplo de texto curto: Os tokens de IA são essenciais para modelos de linguagem modernos como o GPT-4. Mas por quê? Eles dividem os textos em unidades menores, permitindo que a IA os analise e compreenda. Sem a tokenização, os modelos de IA não seriam capazes de processar a linguagem natural de forma eficiente. O modelo GPT-4o divide esse texto de 285 caracteres em 61 tokens, como mostrado abaixo: [![Imagem: Exemplo de tokenização de texto da OpenAI](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/_processed_/4/2/csm_tokenizer-openai-example_d2b2b32994.webp "Exemplo de tokenização de texto da OpenAI")](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/fileadmin/DigitalGuide/Screenshots_2024/tokenizer-openai-example.png) Exemplo de tokens de IA gerados a partir de uma sequência de texto; Fonte: https://platform.openai.com/tokenizer This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/tokens-de-ia/](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/sites-de-internet/desenvolvimento-web/tokens-de-ia/) for AI/LLM consumption.