deepseek_v3_tokenizer 使用与分析

deepseek官方发布了该 token计算例程，可以根据该例程评估 输入与输出的token值，并根据费率评估出费用。
该例程下载链接如下
deepseek_v3_tokenizer

deepseek_v3_tokenizer 解析

下载解压缩得到如下内容：

核心文件为deepseek_v3_tokenizer.py

# pip3 install transformers
# python3 deepseek_tokenizer.py
import transformers

chat_tokenizer_dir = "./"

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained( 
        chat_tokenizer_dir, trust_remote_code=True
        )

result = tokenizer.encode("Hello!")
print(result)

使用 transformers.AutoTokenizer.from_pretrained() 方法并指定一个本地目录时，该目录应该包含一个有效的 tokenizer 文件夹结构。需要有一个由 Hugging Face Transformers 库训练或下载的 tokenizer 文件夹，其中包含所有必要的配置文件（tokenizer_config.json）该文件就是token划分的依据。
该脚本仅仅计算了Hello！的token值，应用起来局限性很大，需要进行相关改造支持更多的输入形式。

deepseek_v3_tokenizer 使用步骤

1. 在下载的目录打开cmd
   
2. 安装python执行环境
   在Windows系统下安装Python执行环境，您可以按照以下步骤进行：
   一、下载Python安装包
   打开浏览器，访问Python的官方网站：python.org。
   在网站首页，找到并点击“Downloads”链接。
   在下载页面中，选择适合Windows系统的Python版本。通常建议选择较新版本的Python 3系列，因为Python 2已经在2020年停止支持。
   根据您的系统是32位还是64位，选择合适的安装程序。一般x86表示32位，x86-64或amd64表示64位。
   二、安装Python
   运行下载好的安装程序（.exe文件）。
   在安装向导的第一个界面，勾选“Add Python to PATH”选项。这一步很重要，因为它会将Python的安装路径添加到系统的PATH环境变量中，这样您就可以在命令行中直接使用Python命令了。
   点击“Customize installation”进行自定义安装，或者点击“Install Now”进行默认安装。如果您选择自定义安装，可以查看并选择要安装的组件。
   在“Optional Features”（可选功能）界面，通常保持默认设置即可。
   选择安装路径。您可以使用默认路径，也可以点击“Browse”自定义安装路径。
   点击“Install”开始安装。等待安装过程完成。
   三、验证安装
   打开命令提示符（可以通过在搜索栏输入“cmd”并回车打开）。
   在命令提示符中输入“python --version”（不含引号），如果安装成功，将会显示Python的版本号，例如“Python 3.x.x”。
   四、安装pip（通常已包含）
   Python 3.4及更高版本通常自带pip，这是Python的包管理器，用于安装和管理Python包。
   
3. 安装依赖库

pip install transformers tokenizers

4. 执行python脚本

 python deepseek_tokenizer.py

得到如下结果：

PS C:\deepseek\deepseek_v3_tokenizer\deepseek_v3_tokenizer> python deepseek_tokenizer.py --text "hello!"

结果 #1:
------------------------------
文本: hello!
Token 数量: 2
Token ID 列表: [33310, 3]
解码验证: hello!
------------------------------

deepseek_v3_tokenizer 脚本改进

对 deepseek_v3_tokenizer 脚本进行改进，加入文件读取，验证等功能，得到如下输入样式与结果。将input.txt放在该目录下执行

python deepseek_tokenizer.py --input_file input.txt

费用计算

修改脚本得到token_cost_calculator.py。
根据deepseek的价格可以进行计算

python token_cost_calculator.py --input_file input.txt --model_output_file model_output.txt --cache_hit_ratio 0.7 --output_file result.txt

相关代码链接可见
deepseek_v3_tokenizer_kun_fix
gitcode仓库