一位开发者发现，OpenAI 的 tiktoken 库（常用于计算 LLM 提示词的 token 数量）在计算 Anthropic 的 Claude 模型时，token 数量被严重低估。这种差异在开发者代码量大的输入上平均为 14%，当请求接近 Claude 的上下文限制时，导致了许多“提示词过长”的错误。问题在于 tiktoken 使用的是 OpenAI 的分词词汇表，这与 Claude 的不同。开发者发现 JSON 和 Python 代码等特定内容类型加剧了低估。提出的解决方案是先使用 tiktoken 进行估算并乘以一个系数，然后使用 Anthropic 的 `count_tokens` 端点进行精确计数，以根据需要截断提示词。 AI
影响 强调了对 LLM API 调用进行精确 token 计数的必要性，影响成本估算和提示词工程。
排序理由 开发者在使用特定 AI 模型（Claude）时发现了一个常见工具（tiktoken）的实际问题，并找到了一个解决方法。
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