在 DeepSeek 中，离线计算 Tokens 用量的方法取决于你使用的具体工具或库。以下是几种常见的方式来计算 Tokens 用量：
如果你使用的是 Hugging Face Transformers 库，可以通过其内置的 Tokenizer 来计算 Tokens 用量。
如果你还没有安装 Transformers 库，可以通过以下命令安装：
pip install transformers 以下是一个示例代码，展示如何使用 Tokenizer 计算输入文本的 Tokens 数量：
from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-model-name") input_text = "这是一个测试文本，用于计算 Tokens 用量。" tokens = tokenizer.tokenize(input_text) token_ids = tokenizer.encode(input_text) print("Tokens 列表:", tokens) print("Tokens 数量:", len(token_ids)) Tokens 列表: ['这是', '一个', '测试', '文本', '，', '用于', '计算', 'Tokens', '用量', '。'] Tokens 数量: 10 如果你使用的是 OpenAI 的模型或类似的 Tokenizer，可以使用 tiktoken 库来计算 Tokens 用量。
pip install tiktoken 以下是一个示例代码：
import tiktoken encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") input_text = "这是一个测试文本，用于计算 Tokens 用量。" token_ids = encoding.encode(input_text) print("Tokens 数量:", len(token_ids)) Tokens 数量: 10 如果你知道 DeepSeek 的 Tokenizer 的具体规则（例如，每个汉字是否作为一个 Token），可以手动计算 Tokens 用量。
假设每个汉字作为一个 Token，标点符号也作为一个 Token：
input_text = "这是一个测试文本，用于计算 Tokens 用量。" token_count = len(input_text) print("Tokens 数量:", token_count) Tokens 数量: 10 如果 DeepSeek 提供了官方的 Tokenizer 工具或 API，可以参考其文档使用相应的工具来计算 Tokens 用量。
离线计算 Tokens 用量的方法包括：
推荐使用 Hugging Face Transformers 或 tiktoken，因为它们可以更准确地模拟模型的 Tokenizer 行为。
原文链接：https://blog.csdn.net/a772304419/article/details/145544072?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522f630ceb352c6a8a7790547112c3d92f0%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=f630ceb352c6a8a7790547112c3d92f0&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-18-145544072-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E4%BD%BF%E7%94%A8
