运行EmbedChain代码时，如何计算读取网页等资源的Token消耗？

一、资源嵌入阶段（add方法）的Token消耗 #

调用add添加网页、YouTube视频时，Token消耗核心在嵌入向量生成环节：

1. 工具会先自动提取网页内容、将YouTube视频转成文字，这一步不消耗OpenAI Token；
2. 提取出的内容会被分割成固定大小的文本块（默认500Token），再调用OpenAI嵌入模型（默认text-embedding-ada-002）生成向量，每块内容的Token数都会计入消耗。

你的示例资源预估消耗： #

• 维基百科Elon Musk页面：内容量大，预估8000-12000 Token
• Tesla官网Elon Musk页面：内容精简，预估500-1000 Token
• 目标YouTube视频（约10分钟）：转文字后预估3000-5000 Token
• 总嵌入Token消耗约11500-18000 Token，对应text-embedding-ada-002的成本约0.00115-0.0018美元（按$0.0001/1k Token计算）

二、查询阶段（query方法）的Token消耗 #

查询时的Token消耗来自三个部分：

1. 查询语句的嵌入Token：把问题转成嵌入向量，消耗少量Token（你的问题约10 Token）
2. 匹配文本块的Token：从向量库召回相关文本块（默认top5），这些内容会拼接到Prompt里，预估几百Token
3. LLM生成回答的Token：GPT-3.5-turbo生成回答的Token数（你的示例回答约30 Token）

你的示例查询预估消耗： #

总消耗约300-500 Token，对应gpt-3.5-turbo的成本约0.0003-0.0005美元（按$0.001/1k Token计算）

三、节约成本的实用技巧 #

• 调整文本块大小：初始化App时设置chunk_size=300，减少单块内容的Token数（注意可能影响回答准确性）
• 替换低成本嵌入模型：改用text-embedding-3-small，成本是ada-002的一半，嵌入效果差异不大
• 减少召回文本块数量：查询时设置elon_bot.query("问题", num_documents=3)，减少Prompt中的Token总量
• 精简嵌入资源：YouTube视频只嵌入关键片段的文字，网页可提前过滤无关内容
• 利用缓存机制：重复添加相同资源时，EmbedChain会自动跳过嵌入，避免重复消耗

示例代码 #

import os
from embedchain import App

# Create a bot instance
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR API KEY"
elon_bot = App()

# Embed online resources
elon_bot.add("web_page", "https://en.wikipedia.org/wiki/Elon_Musk")
elon_bot.add("web_page", "https://tesla.com/elon-musk")
elon_bot.add("youtube_video", "https://www.youtube.com/watch?v=MxZpaJK74Y4")

# Query the bot
elon_bot.query("How many companies does Elon Musk run?")
# Answer: Elon Musk runs four companies: Tesla, SpaceX, Neuralink, and The Boring Company

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shantanuo