第4章 検証:測定とシミュレーション|ChatGPTトークン最適化マニュアル
第4章 検証

第4章 検証:測定とシミュレーション

tiktokenやAPIログを用いた測定と、コスト・精度の最適化を図るためのシミュレーション手法を紹介します。

1. 測定ツールの使い方

tiktoken(Python)

import tiktoken
enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o")  # モデルに合わせる
text = "これはテストです。"
print(len(enc.encode(text)))

APIログ

APIのレスポンスには prompt_tokenscompletion_tokens が含まれます。これを記録してダッシュボード化しましょう。

2. シナリオ別シミュレーション

シナリオ想定入力想定出力合計トークン例
短文Q&A100120220
要約600300900
長文生成8001,2002,000

3. 精度とコストのバランス

  • まずは短く作る → 必要なら追加質問で深掘り
  • 出力形式を固定(表/JSON) → ムダな文章を防ぐ
  • 要件を 箇条書き に → 誤読を防ぎ精度↑
要点まとめ
・数えて管理するのが第一歩。
・シナリオ別に上限を決める。
・形式指定で精度とコストを同時に最適化。
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