Token

Definição em uma frase: a menor unidade de texto que o modelo recebe e devolve — normalmente uma subpalavra aprendida por BPE.

Explicação curta

O modelo não trabalha com palavras nem com caracteres. Ele trabalha com tokens, que são índices numéricos de um vocabulário fixo (32k a 256k unidades). O texto vira tokens na entrada (tokenização) e volta a virar texto na saída (detokenização).

Como funciona (mecanismo)

O vocabulário é construído por merge iterativo de pares frequentes (BPE), começando dos 256 bytes:

  1. conta os pares de tokens adjacentes mais frequentes;
  2. funde o par mais frequente em um token novo;
  3. repete até o tamanho desejado.

Como o vocabulário nasce dos bytes, nenhum texto é impossível de representar — não existe “palavra desconhecida”.

Exemplos

TermoComo é segmentado (ilustrativo)
tokenizertoken + izer
processamentosprocess + amento + s
standalonepossivelmente 1 token
🧠 (emoji)vários bytes → vários tokens

Confusões e aparências

  • ❌ Não é uma palavra, nem um sinônimo de palavra.
  • ❌ Não é o mesmo em todos os modelos. O tokenizador é propriedade do modelo; trocou de modelo, trocou a contagem.
  • ✅ É a unidade de cobrança de APIs e de custo computacional (atenção é em = nº de tokens).

Por que importa (engenharia)

  • Custo financeiro é direto: tokens de entrada × preço + tokens de saída × preço.
  • Limite de contexto é contado em tokens.
  • Idiomas românicos usam ~1,3–2× mais tokens por palavra que o inglês.
import tiktoken
enc = tiktoken.get_encoding("o200k_base")
n = len(enc.encode("processamento"))

Autoavaliação

  1. P: Por que começar o vocabulário pelos 256 bytes? R: para garantir que qualquer texto, em qualquer idioma ou símbolo, possa ser representado — elimina OOV.
  2. P: Por que a mesma frase custa mais tokens em português? R: BPE é treinado majoritariamente em inglês; morfologia rica e acentuação fragmentam palavras em mais subpalavras.

Onde vi isso

Ver também


Atualizado em 2026-09-30