在AI的世界里，"token"就像是把我们说的话或写的文字拆分成的小块块，每块可以是一个词、一个短语、一个标点，甚至一个字母。不同的AI系统可能有不同的拆分方法。

阿里云的灵积平台有个工具，叫做Token计算器。这个工具就是用来帮我们估算一段文字里有多少个这样的小块块。这个工具是免费的，用来帮助我们大概知道要花多少钱，但它只是个估计，可能不是完全准确的。

比如，在灵积平台的一些AI模型里，像通义千问、Llama2这样的，它们算钱是根据我们输入和输出的小块块数量来的。有时候，一个字符可能就代表一个小块块，有时候可能几个字符才代表一个。比如说，在通义千问的一个模型里：

- "苹果"这个词，算作1个小块块；

- "my friends"这个短语，算作3个小块块；

- "周"这个字，虽然只有一个字，但也被算作3个小块块。

我们可以让AI写一个程序来调用这个token计算API来自动计算文档的token数量。

在deepseek中输入提示词：

你是一个Python编程专家，现在要完成一个编写基于qwen-turbo模型Token计算API和dashscope库的程序脚本，具体步骤如下：

打开文件夹：F:\AI自媒体内容\待翻译；

逐个读取里面的TXT文档文件名，设为变量{txtfilename}；

将每个TXT文档的内容作为输入，API Key为：XXX，model为qwen-turbo；

请求的输入长度范围应当在[1, 6000]之间，如果超长，需要对TXT内容分拆成多份，使单个输入内容不超过6000个字符，然后再一个个发送至API，接收API返回的结果；

接收API返回的结果usage.input_tokens（这是输入文本对应的token数目），如果文本长度低于6000字符，直接输出信息：{txtfilename}这篇文档的Token数量估计为{usage.input_tokens}个；如果文本长度大于6000字符，将分拆的各个txt文档的Token数目加总在一起，设为变量{totalusagetokens}，输出信息：{txtfilename}这篇文档的Token数量估计为{totalusagetokens}；

最后，把所有的{totalusagetokens}求和，设为变量{finaltotalusagetokens}，然后输出信息：这些文档一共Token数量估计为{finaltotalusagetokens}

注意：

每一步都要打印相关的信息；

根据API的限流和请求要求，合理安排任务的发送频率，避免触发API的速率限制；

要有错误处理和调试信息，这有助于找出问题所在；

在读取文件时避免递归地处理同一个文件夹下的所有文件；

在文件的开始处添加以下导入语句：from http import HTTPStatus；

qwen-turbo的Token计算API的使用方法，请参照下面这个例子：

from http import HTTPStatus

import dashscope

import os

def tokenizer():

response = dashscope.Tokenization.call(

model='qwen-turbo',

messages=[{'role': 'user', 'content': '你好？'}],

api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),

)

if response.status_code == HTTPStatus.OK:

print('Result is: %s' % response)

else:

print('Failed request_id: %s, status_code: %s, code: %s, message:%s' %

(response.request_id, response.status_code, response.code,

response.message))

if __name__ == '__main__':

tokenizer()

返回结果示例

JSON

{

"status_code": 200,

"request_id": "2ecfce1f-b7af-9b3a-9482-01e4a5511e8f",

"code": "",

"message": "",

"output": {

"token_ids": [

108386,

11319

],

"tokens": [

"你好",

"？"

]

},

"usage": {

"input_tokens": 2

}

}

返回参数说明

status_code 200（HTTPStatus.OK）表示请求成功，否则表示请求失败，可以通过code获取错误码，通过message字段获取错误详细信息。

request_Id 系统生成的标志本次调用的id。

code表示请求失败，表示错误码，成功忽略。

message失败，表示失败详细信息，成功忽略。

Output 调用结果信息。

output.token_ids 本次输入文本对应的token_ids。

output.tokens本次输入文本对应的tokens。

usage.input_tokens 输入文本对应的token数目。

源代码如下：

from http import HTTPStatus

import os

import dashscope

# 设置API Key

dashscope.api_key = 'XXX'

def estimate_tokens(text):

response = dashscope.Tokenization.call(

model='qwen-turbo',

messages=[{'role': 'user', 'content': text}],

)

if response.status_code == HTTPStatus.OK:

return response.usage['input_tokens']

else:

print(f'Failed request_id: {response.request_id}, status_code: {response.status_code}, code: {response.code}, message: {response.message}')

return None

def process_file(file_path):

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:

content = file.read()

token_count = estimate_tokens(content)

if token_count is not None:

print(f"{file_path}这篇文档的Token数量估计为{token_count}")

return token_count

else:

print(f"Failed to estimate tokens for file: {file_path}")

return 0

def main():

folder_path = 'F:\\AI自媒体内容\\待翻译'

total_token_count = 0

for filename in os.listdir(folder_path):

if filename.endswith('.txt') and not filename.endswith('翻译.txt'):

file_path = os.path.join(folder_path, filename)

print(f"Processing file: {file_path}")

token_count = process_file(file_path)

total_token_count += token_count

print(f"这些文档一共Token数量估计为{total_token_count}")

if __name__ == "__main__":

main()