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GPT API를 활용한 모델 파인튜닝이나 호출 시, 입력 데이터가 얼마나 많은 토큰으로 구성되어 있는지 파악하는 것은 매우 중요합니다. 특히, fine-tuning의 경우 텍스트 데이터의 토큰 수에 따라 비용이 산정되기 때문에, CSV 파일 같은 데이터 소스를 분석하여 예상 비용을 미리 확인하는 것이 유용합니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 csv 모듈과 OpenAI의 "tiktoken 라이브러리"를 활용하여 CSV 파일의 텍스트 데이터를 토큰화하고, 그 토큰 수에 따라 예상 비용을 계산하는 방법을 소개합니다.ticktoken 경로 : https://github.com/openai/tiktoken CSV를 통한 학습 토큰 조회 코드 소개아래 코드는 CSV 파일의 모든 내용을 읽어 하나의 문자열로 변환한 후..

https://openai.com/api/pricing/   OpenAI의 API를 사용하여 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 때, 가장 중요한 요소 중 하나는 토큰(token)입니다. 토큰은 문장의 작은 단위로, OpenAI 모델은 이 토큰을 기반으로 텍스트를 생성하거나 처리합니다. 하지만 각 요청에 대해 사용되는 토큰 수와 이에 따른 비용을 예측하는 것이 중요합니다. 특히 한국어로 작업할 때는 영어와 달리 토큰 수가 더 많이 소모될 수 있습니다.OpenAI API 가격 구조OpenAI는 모델별로 가격이 다릅니다. GPT-3.5와 GPT-4o 등 다양한 모델을 제공하며, 각 모델의 처리 능력과 가격이 다릅니다. API 사용 요금은 주로 입력 토큰과 출력 토큰의 수에 따라 계산됩니다. 여기서 중..