AI Agents · บทเรียน

ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ

นับโทเค็นด้วย tiktoken ประเมินต้นทุนก่อนส่ง และกำหนดงบประมาณต่อคำขอและต่อวัน

บทเรียน 4 จาก 413 ขั้นตอน

ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ เป็นบทเรียน AI Agents ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน AI Agents และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

เหตุใดการนับโทเคนจึงสำคัญ

คุณจ่ายเงินตามจำนวนโทเคน ลูปของเอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องโดยไม่มีงบประมาณโทเคนอาจใช้เงินหลายร้อยดอลลาร์ภายในไม่กี่นาที

การนับโทเคนเป็นนิสัยควบคุมต้นทุนที่สำคัญที่สุดเพียงอย่างเดียว

โทเคนคืออะไร

โทเคนคือส่วนหนึ่งของข้อความที่โมเดลประมวลผล กฎคร่าว ๆ สำหรับภาษาอังกฤษมีดังนี้:

  • 1 โทเคน ≈ 4 อักขระ
  • 1 โทเคน ≈ 0.75 คำ
  • 100 โทเคน ≈ 75 คำ

โค้ด อีโมจิ และข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษจะใช้โทเคนต่ออักขระมากกว่า

การนับโทเคนด้วย tiktoken (OpenAI)

OpenAI มีตัวตัดโทเคนที่คำนวณได้อย่างแม่นยำ:

# pip install tiktoken
import tiktoken

enc = tiktoken.encoding_for_model('gpt-4o-mini')
tokens = enc.encode('Hello, world!')
print(len(tokens))   # 4
print(tokens)        # [9906, 11, 1917, 0]

การนับโทเคนในข้อความ

จำนวนทั้งหมดจะรวมส่วนเกินจากโครงสร้างข้อความด้วย:

def count_message_tokens(messages, model='gpt-4o-mini'):
    enc = tiktoken.encoding_for_model(model)
    total = 0
    for m in messages:
        total += 4  # role + structural
        total += len(enc.encode(m['content']))
    return total + 2  # priming

การนับโทเคนด้วย Anthropic

Anthropic มีจุดปลายทางสำหรับนับจำนวนบนเซิร์ฟเวอร์:

count = client.messages.count_tokens(
    model='claude-sonnet-4-5',
    system='You are helpful.',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}],
)
print(count.input_tokens)

การประมาณต้นทุนก่อนส่ง

คูณจำนวนโทเคนด้วยราคาต่อโทเคนจากหน้าราคาของผู้ให้บริการ:

INPUT_PRICE = 0.150 / 1_000_000   # gpt-4o-mini: $0.15 / 1M input tokens
OUTPUT_PRICE = 0.600 / 1_000_000

input_tokens = count_message_tokens(messages)
est_input_cost = input_tokens * INPUT_PRICE
print(f'Estimated input cost: ${est_input_cost:.6f}')

การติดตามต้นทุนจริง

หลังการเรียกใช้แต่ละครั้ง ให้รวมปริมาณการใช้งาน:

total_cost = 0

response = client.chat.completions.create(...)
cost = (
    response.usage.prompt_tokens * INPUT_PRICE +
    response.usage.completion_tokens * OUTPUT_PRICE
)
total_cost += cost

งบประมาณต่อการทำงานหนึ่งครั้ง

กำหนดเพดานตายตัวสำหรับการทำงานของเอเจนต์แต่ละครั้ง:

MAX_COST_PER_RUN = 0.50  # USD

if total_cost > MAX_COST_PER_RUN:
    raise BudgetExceeded(f'Cost {total_cost} exceeds limit')

งบประมาณรายวันต่อผู้ใช้

ติดตามต้นทุนต่อผู้ใช้ใน Redis และรีเซ็ตทุกวัน:

key = f'cost:{user_id}:{today_date}'
current = float(redis.get(key) or 0)
if current + cost > 5.0:
    raise QuotaExceeded()
redis.incrbyfloat(key, cost)
redis.expireat(key, midnight_tomorrow_ts)

กำหนดเพดาน max_tokens ต่อการเรียกใช้

แหล่งต้นทุนที่เกิดขึ้นโดยไม่ตั้งใจมากที่สุดคือการสร้างการตอบกลับขนาด 50,000 โทเคน กำหนดเพดานไว้:

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=messages,
    max_tokens=2048,  # never more than 2k output
)

กำหนดเพดานขั้นตอนสำหรับเอเจนต์

ใช้เพดานโทเคนร่วมกับเพดานขั้นตอน (จำนวนรอบสูงสุด):

MAX_STEPS = 20
for step in range(MAX_STEPS):
    response = run_step(...)
    if response.is_final():
        break
else:
    raise StepLimitExceeded()

เพดานโทเคนเอาต์พุต

เหตุใดจึงควรกำหนด max_tokens อย่างชัดเจน

สรุปทบทวน

การนับโทเคน, max_tokens สูงสุดต่อการเรียกใช้, งบประมาณต่อการทำงาน, โควตาต่อผู้ใช้ และเพดานขั้นตอน ใช้ทั้งห้าชั้นร่วมกันเพื่อการใช้งานจริงอย่างปลอดภัย

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ AI Agents ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส
60
บทเรียน
239

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส AI Agents ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส AI Agents มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ”

นับโทเค็นด้วย tiktoken ประเมินต้นทุนก่อนส่ง และกำหนดงบประมาณต่อคำขอและต่อวัน คุณปฏิบัติ AI Agents ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน AI Agents หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน AI Agents บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน AI Agents นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน AI Agents ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. การเรียกใช้ OpenAI API: chat.completions
  2. การเรียกใช้ Anthropic API: messages
  3. การส่งการตอบกลับแบบสตรีม (SSE)
  4. ตระหนักถึงต้นทุน: การนับโทเค็นและงบประมาณ
← กลับไปที่ AI Agents