生成AIを使っていると「トークン」という言葉を目にすることがよくあります。文章を生成するうえでこのトークンが重要な役割を担っていることをご存知でしょうか？この記事では、「生成AIのトークンとは」何かを初心者の方にもわかりやすく解説し、その仕組みや応用例、そして知っておくべきポイントを丁寧に紹介していきます。
トークンとは言語を細かく分解した単位のこと
トークンとは、AIが文章や言葉を扱うときに使う「最小の単位」のようなものです。多くの生成AIは、文字や単語、さらにはその一部（サブワード）をトークンとして扱い、文章の構成を理解・生成しています。
例えば、「ChatGPT」という単語は1つのトークンになる場合もあれば、2つに分割されて「Chat」「GPT」という2トークンとして扱われることもあります。どのように分割されるかは、モデルの種類や使われているトークナイザーのルールによって異なります。
トークンが生成AIにおいて重要な理由
トークンは、生成AIの出力や料金、処理速度に直接関係する重要な要素です。AIが文章を生成する際には、1文字ずつではなく1トークンずつ処理を行います。そのため、以下のような点においてトークンの理解は重要です。
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処理単位
トークン単位で文章を読み取り、出力するため、文章の長さや構造に大きく影響します。 -
コスト計算
多くの生成AIサービスでは、利用料金が「1,000トークンあたりいくら」といった形で設定されています。 -
制限の基準
入力できる文字数の上限も、実は「トークン数」で管理されていることが多く、文字数とは一致しない場合があります。
トークンの数え方と例
トークン数の計算は、単純な文字数とは異なるため注意が必要です。以下は簡単な例です。
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“Hello” → 1トークン
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“OpenAI is great” → 4トークン（”Open”, “AI”, ” is”, ” great”）
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“こんにちは” → モデルによっては1トークンにも3トークンにもなります
日本語の場合は、英語に比べてトークン分割が細かくなることが多く、同じ文字数でもトークン数が増える傾向があります。
トークンと生成コストの関係
トークンは、生成AIを使ううえでの「お金」とも言える存在です。たとえば、あるプロンプトに300トークン、生成された文章に700トークン使った場合、合計で1,000トークン分のコストがかかります。
このように、トークン数は料金に直結するため、プロンプトの最適化や文章の簡素化を意識することで、コスト削減にもつながります。
トークンとモデルの制限について知っておこう
生成AIモデルには、処理可能なトークン数の上限があります。例えば、GPT-4では1万トークン〜32,000トークンの制限があり、あまりにも長すぎる入力は途中で切られてしまう可能性があります。
トークンの制限を超えないようにするためにも、長文を扱う場合は要約処理や分割処理を行うとよいでしょう。
トークンを理解することでプロンプト設計が上達します
プロンプトエンジニアリングでは、与える命令や文の長さが結果に大きく影響します。トークンの構造や上限を理解しておけば、より的確にAIの出力をコントロールできるようになります。
具体的には以下のような工夫が可能です。
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重要な情報を短く伝える
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冗長な表現を避ける
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トークン数に応じた分割や段落整理を行う
こうした工夫により、限られたトークン数でより効果的な応答を得ることができます。
まとめ
生成AI トークン とは、AIが言語を理解・生成する際の最小単位であり、性能・コスト・応答精度に直結する重要な要素です。日本語のような複雑な言語でもトークンによる処理が行われており、その仕組みを理解することは、効果的なAI活用の第一歩になります。
生成AIの仕組みを深く知りたい方、プロンプトの工夫でよりよい結果を得たい方にとって、トークンの理解は避けて通れない重要な知識です。まずは自分が使っているAIサービスのトークン仕様を確認し、効果的な使い方を試してみましょう。
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