LLM推論初出 9/11 14:33
文字数・バイト数からのトークン数推定は実際どれくらいズレるのか
https://zenn.dev/topics/ai/feed·2026/9/11
AI要約
LLMへの入力テキストのトークン数推定における、文字数・バイト数からの見積もりと実際のトークン数との乖離について検証。事前バリデーションの有効性に疑問を呈し、実際にLLMへリクエストを送って確認するアプローチの重要性を示唆している。
AI要点
- LLMへの入力トークン数超過エラー対策として、文字数・バイト数・tiktoken・CountTokensでの事前推定と実測値の比較検証を行った。
- 日本語、英語、日英混在、コード、構造化データなど多様なサンプルで、各推定方法とClaude Haikuの実測値との誤差を算出した。
- 文字数・バイト数ベースの推定は、特に日本語で実測値と大きな乖離が見られ、過小評価する傾向があった。
- tiktokenやCountTokensもサンプルによっては誤差が大きかったが、llm-jpのトークナイザーは一部で良好な結果を示した。
- LLMのトークン数推定は簡易な方法では精度が低く、実測値との乖離を考慮する必要があることが示唆された。
なぜ重要か
LLMのトークン数制限エラーを防ぐための事前バリデーションにおいて、文字数やバイト数といった単純な推定方法では日本語などの言語で大きな誤差が生じることが判明した。これは、LLM利用時のコスト管理やAPIエラー回避策を検討する上で、より精緻な見積もり手法の必要性を示唆する。