← Все репозитории

Новый проект

Apil-Shrestha/token-efficiency-lex

Открытый бенчмарк, измеряющий, во сколько токенов обходится один и тот же смысл на разных языках в GPT-4o, Claude, Llama и других моделях.

Открыть GitHub
Stars
115
Forks
0
Язык
HTML
Статус
В канале 1 янв. 1 г.

AI-разбор

EchoLingua количественно оценивает разрыв в стоимости токенов между языками: для одинакового смысла английский текст обычно дешевле на 20–30%, а японский и китайский требуют в 1.2–1.3 раза больше токенов. Фреймворк использует параллельный корпус из 10 000+ пар предложений на 14 языках и поддерживает адаптеры для токенизаторов OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral и Google. Результат — Language Parity Index (LPI), который помогает прогнозировать расходы и оптимизировать промпты в мультиязычных приложениях.

Кому подойдёт

Разработчики мультиязычных LLM-приложений, NLP-исследователи, команды локализации и специалисты по fair-use оценке моделей

Что внутри

  • Калькулятор Language Parity Index с нормализацией к английскому как базовому языку
  • Параллельный корпус из 10 000+ пар на 14 языках: новости, литература, технические тексты, диалоги
  • Подключаемые адаптеры токенизаторов OpenAI, Anthropic Claude, Llama 2/3, Mistral, Gemini/PaLM, Cohere
  • Исторический анализ изменений LPI между версиями токенизаторов
  • Клиентский веб-интерфейс с экспортом в CSV и JSON

Где применять

  • Прогноз бюджета токенов для мультиязычных чат-ботов и сервисов перевода
  • Оптимизация промптов и тарифных планов с учётом языковой нагрузки
  • Бенчмаркинг справедливости токенизаторов при обучении новых моделей
  • Планирование локализации документации и ценообразования API

Темы