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推論を実行する前にトークンをカウントしてトークンの使用量をモニタリングする

モデル推論を実行する場合、入力で送信するトークンの数は、リクエストのコストと、1 分間および 1 日に使用できるトークンのクォータに影響します。CountTokens API は、推論リクエストで同じ入力がモデルに送信された場合に使用されるトークン数を返すため、基盤モデルにリクエストを送信する前にトークンの使用量を推定するのに役立ちます。

使用されるトークン化戦略はモデルによって異なるため、トークンのカウントはモデル固有です。このオペレーションによって返されるトークン数は、推論を実行するために同じ入力がモデルに送信された場合に課金対象となるトークン数と一致します。

CountTokens API を使用して、以下のことを実行できます。

トークンのカウントでサポートされているモデルおよびリージョン

次の表は、トークンカウントの基盤モデルサポートを示しています。

リクエスト内のトークンをカウントする

推論リクエスト内の入力トークンの数をカウントするには、Amazon Bedrock ランタイムエンドポイントを使用して CountTokens リクエストを送信します。モデルをヘッダーに指定し、トークンをカウントする入力を body フィールドに指定します。body フィールドの値は、InvokeModel リクエストの入力トークンをカウントするのか、Converse リクエストの入力トークンをカウントするのかによって異なります。

例を試す

このセクションの例では、Anthropic Claude 3 Haiku を使用して InvokeModel リクエストと Converse リクエストのトークンをカウントします。

InvokeModel リクエストのトークンのカウントを試すには、次の Python コードを実行します。

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime")

input_to_count = json.dumps({
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 500,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the capital of France?"
        }
    ]
})

response = bedrock_runtime.count_tokens(
    modelId="anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
    input={
        "invokeModel": {
            "body": input_to_count
        }
    }
)

print(response["inputTokens"])

Converse リクエストのトークンのカウントを試すには、次の Python コードを実行します。

import boto3
import json 

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime")

input_to_count = {
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "What is the capital of France?"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "text": "The capital of France is Paris."
                }
            ]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "What is its population?"
                }
            ]
        }
    ],
    "system": [
        {
            "text": "You're an expert in geography."
        }
    ]
}

response = bedrock_runtime.count_tokens(
    modelId="anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
    input={
        "converse": input_to_count
    }
)

print(response["inputTokens"])