Dalam era kecerdasan buatan (AI) yang semakin canggih, model bahasa seperti GPT, Claude, atau DeepSeek telah menjadi alat penting untuk berbagai aplikasi, mulai dari generasi teks hingga analisis data. Namun, di balik kemampuannya yang luar biasa, ada konsep fundamental yang menjadi kunci pemrosesan teks oleh model AI: token.

Token adalah unit dasar yang digunakan oleh model AI untuk memahami dan menghasilkan teks. Tanpa pemahaman tentang token, sulit untuk mengoptimalkan penggunaan model AI, mengontrol biaya, atau bahkan memahami mengapa ada batasan tertentu dalam panjang teks yang dapat diproses.

Artikel ini akan membahas secara mendalam apa itu token, bagaimana token diproses, serta istilah-istilah penting terkait token seperti token limit, token cost, dan token efficiency. Dengan memahami konsep ini, Anda akan lebih siap untuk memanfaatkan model AI secara efektif dan efisien. Mari kita mulai!

1. Apa Itu Token?

• Token adalah potongan teks yang diproses oleh model AI. Ini bisa berupa kata, bagian dari kata, atau bahkan karakter tunggal, tergantung pada bahasa dan tokenizer yang digunakan.
• Contoh:
  • Kata “makan” mungkin dianggap sebagai 1 token.
  • Kata “bermain” mungkin dipecah menjadi 2 token: “ber” dan “main”.
  • Kata bahasa Inggris “unhappiness” mungkin dipecah menjadi 3 token: “un”, “happi”, dan “ness”.

2. Tokenizer

• Tokenizer adalah alat atau algoritma yang memecah teks menjadi token. Setiap model AI memiliki tokenizer sendiri yang menentukan bagaimana teks dipecah.
• Tokenizer juga mengonversi token menjadi angka (ID numerik) karena model AI hanya bekerja dengan angka, bukan teks langsung.

3. Definisi Terkait Token

Berikut beberapa istilah yang sering digunakan terkait token:

a. Token Processed (Token yang Diproses)

• Ini mengacu pada jumlah token yang telah diproses oleh model AI selama suatu tugas (misalnya, menghasilkan respons atau menganalisis teks).
• Contoh: Jika Anda memasukkan teks dengan 50 token dan model menghasilkan respons dengan 30 token, total token yang diproses adalah 80 token.

b. Token Limit (Batas Token)

• Setiap model AI memiliki batas maksimal token yang dapat diproses dalam satu permintaan (request). Ini disebut token limit.
• Contoh: GPT-4 memiliki token limit sekitar 8.192 token untuk versi standar dan 32.768 token untuk versi yang lebih besar.
• Batas ini mencakup input (prompt) dan output (respons).

c. Token Count (Jumlah Token)

• Ini adalah jumlah total token dalam teks tertentu, baik itu input atau output.
• Contoh: Jika Anda menulis prompt dengan 100 token dan model menghasilkan respons dengan 50 token, token count-nya adalah 150 token.

d. Token Cost (Biaya Token)

• Banyak layanan AI mengenakan biaya berdasarkan jumlah token yang diproses. Ini disebut token cost.
• Contoh: Jika biayanya $0.002per1.000token,danAndamenggunakan10.000token,biayanyaadalah\ast \ast$0.02**.

e. Token Efficiency (Efisiensi Token)

• Ini mengacu pada seberapa efisien model menggunakan token untuk menghasilkan output yang bermakna.
• Model yang lebih efisien dapat menghasilkan output berkualitas tinggi dengan lebih sedikit token.

4. Mengapa Token Penting?

• Pemrosesan: Model AI bekerja dengan token, bukan teks langsung. Semakin banyak token, semakin banyak komputasi yang diperlukan.
• Biaya: Banyak layanan AI (seperti OpenAI atau DeepSeek) mengenakan biaya berdasarkan jumlah token yang diproses.
• Batas Konteks: Token limit menentukan seberapa panjang input dan output yang dapat diproses oleh model dalam satu permintaan.

5. Contoh Praktis

Misalnya, Anda menggunakan model AI untuk menulis artikel:

• Input (Prompt): “Tuliskan artikel singkat tentang manfaat olahraga.” (10 token)
• Output (Respons): “Olahraga memiliki banyak manfaat, seperti meningkatkan kesehatan jantung, mengurangi stres, dan meningkatkan kebugaran fisik.” (20 token)
• Total Token Processed: 10 (input) + 20 (output) = 30 token.

Jika biayanya $0.002per1.000token,makabiayauntukpermintaaniniadalah\ast \ast$0.00006**.

6. Token dalam Bahasa yang Berbeda

• Bahasa yang berbeda memiliki struktur token yang berbeda. Misalnya:
  • Bahasa Inggris cenderung memiliki lebih sedikit token per kata karena kata-katanya lebih pendek.
  • Bahasa seperti Jepang atau Mandarin mungkin memiliki lebih banyak token per kata karena kompleksitas karakternya.

7. Token dan Konteks

• Model AI menggunakan token untuk memahami konteks. Semakin banyak token yang diproses, semakin banyak konteks yang bisa diingat oleh model.
• Namun, token limit membatasi seberapa jauh model bisa “mengingat” konteks dalam satu percakapan atau tugas.

Kesimpulan

Token adalah unit dasar yang digunakan oleh model AI untuk memahami dan menghasilkan teks. Pemahaman tentang konsep token (seperti token processed, token limit, dan token cost) sangat penting untuk mengoptimalkan penggunaan model AI, mengontrol biaya, dan memastikan efisiensi dalam pemrosesan teks.