[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-tokenizer::ru":3,"gloss-cluster-tokenizer::ru":20,"gloss-next-tokenizer::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"tokenizer","core-ai","Токенизатор (Tokenizer)","Токенизатор — это компонент, который преобразует сырой текст в последовательность числовых токенов, с которыми на самом деле работает нейросеть LLM, и обратно преобразует выходные токены модели в текст, читаемый человеком. Вместо обработки отдельных символов (слишком детально, неэффективно) или целых слов (слишком много возможных слов, плохая обработка опечаток\u002Fредких слов\u002Fдругих языков), большинство современных токенизаторов используют промежуточный подход под названием byte-pair encoding (BPE) или похожие алгоритмы разбиения на подслова: они строят фиксированный словарь (часто 50 000-100 000+ записей) распространённых последовательностей символов, итеративно объединяя наиболее часто встречающиеся вместе пары символов\u002Fподслов в большом обучающем корпусе, так что распространённые целые слова становятся отдельными токенами, а редкие или незнакомые слова разбиваются на более мелкие узнаваемые фрагменты. Это важно для разработчиков SaaS в нескольких конкретных практических отношениях. Во-первых, токенизация напрямую определяет стоимость API и использование контекстного окна — поскольку ценообразование и лимиты основаны на токенах, а не на символах или словах, а разные токенизаторы по-разному обрабатывают разный контент: код, неанглийский текст (особенно нелатинские алфавиты вроде арабского, китайского или кириллицы) и необычное форматирование (избыточные пробелы, необычный Юникод) часто токенизируются гораздо менее эффективно, чем обычная английская проза, а значит, один и тот же по смыслу контент может стоить заметно дороже на некоторых языках или в некоторых типах контента. Конкретный пример: английское слово \"tokenization\" может разбиться на 2-3 токена (\"token\" + \"ization\"), тогда как распространённое английское слово \"the\" — это один токен, но турецкое предложение с обилием агглютинативных суффиксов или блок Python-кода с необычными именами переменных может токенизироваться в 1,3-2 раза большим числом токенов, чем эквивалентный по длине текст на обычном английском, напрямую увеличивая затраты на API для неанглоязычных или насыщенных кодом SaaS-продуктов. Во-вторых, каждое семейство моделей использует собственный токенизатор, обученный на собственных данных (модели GPT, модели Claude и модели Llama используют разные токенизаторы с разными словарями), поэтому количество токенов для \"одного и того же\" текста немного отличается между провайдерами, и адаптер, дообученный под токенизатор одной модели, как правило, нельзя повторно использовать с моделью другого семейства. Разработчикам, оценивающим затраты или бюджет контекста, следует использовать конкретный инструмент подсчёта токенов провайдера, а не предполагать универсальное соотношение токенов к словам. Более тонкая проблема, связанная с токенизатором, напрямую затрагивает многоязычные и насыщенные кодом SaaS-продукты: поскольку словари токенизаторов строятся на основе частотности в обучающем корпусе, языки и типы контента, которые были недостаточно представлены в этих обучающих данных, токенизируются менее эффективно — то есть одно и то же по смыслу предложение, скажем, на турецком, арабском или предметно-специфичном языке программирования, может стоить заметно больше токенов (а значит, больше денег и бюджета контекстного окна), чем эквивалентная английская проза. Разработчикам, локализующим AI-функцию для неанглоязычных рынков, следует замерять реальное количество токенов на репрезентативном контенте для каждого целевого языка, а не предполагать фиксированную стоимость за слово, поскольку разница в стоимости между языками может быть достаточно существенной, чтобы повлиять на расчёты цен и маржи.","Токенизатор превращает сырой текст в числовые токены, с которыми работает LLM, и обратно — переводчик между человеческим языком и входом модели.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"embedding","Эмбеддинг (векторное представление)",{"slug":15,"name":16},"token","Токен",{"slug":18,"name":19},"transformer","Трансформер",[21,25,29,33,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":24},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":28},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":28},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":28},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"context-window","Контекстное окно",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]