AI プロンプト トークンとマルチモーダル コードブックを完全把握
LLM Matrix Lab の AI トークナイザー スイートは、高速かつインタラクティブな開発者コンソールです。Byte-Pair Encoding (BPE) のセグメンテーション、モデルごとのトークン効率の並列比較、画像タイルおよび音声コードブックの構造をリアルタイムで分析します。
ダイレクト回答: AI トークナイザー スイートは何を提供しますか？
AI トークナイザー スイート は、テキスト（OpenAI GPT-4o o200k_base、Meta Llama 3、DeepSeek R1、Qwen 2.5）、画像パッチグリッド（512x512 タイルおよび ViT パッチ）、音響音声フレーム（Whisper 50Hz および RVQ コードブック）の AI プロンプトトークンをリアルタイムかつクライアント側で完全に分析します。
テキストトークナイザー
ルート: /ja/text-tokenizer
OpenAI、Llama 3、DeepSeek、Qwen モデルで単一モデル Byte-Pair Encoding (BPE)、ライブトークン分割、空白可視化、チャットテンプレート生成を探索。
トークナイザー比較
ルート: /ja/text-tokenizer-comparison
最大 6 つの AI モデルを同時に並列比較。トークン数、1トークンあたりの文字効率、推定 API コストをリアルタイムで比較。
画像トークナイザー
ルート: /ja/image-tokenizer
画像をアップロードまたは貼り付けて、OpenAI 512x512 タイルおよび ViT 16x16 / 14x14 空間パッチとしてビジョンモデルがどのように画像をトークン化するかを可視化。
音声トークナイザー
新機能 マルチモーダルルート: /ja/audio-tokenizer
音声をアップロードまたは録音して、OpenAI Whisper、GPT-4o Audio、Meta EnCodec、Google Gemini における音響フレームトークン化、50Hz メルスペクトログラムステップ、残差ベクトル量子化（RVQ）コードブックを探索。
トークン効率化アシスタント
プロンプト最適化ルート: /ja/token-efficiency
プロンプトのトークン浪費を分析し、セマンティック圧縮を適用、不要な空白を削除して、ブラウザ上で直接月間の API コスト節約額を計算。