Hoeveel tokens is een woord?

Gemiddeld is een Engels woord 1 tot 1,3 tokens. In het Nederlands is dit iets hoger (1,2-1,5) vanwege langere samengestelde woorden. Leestekens, spaties en speciale tekens tellen ook als tokens. Als vuistregel: 1000 tokens ≈ 750 woorden in het Engels of ≈ 650 woorden in het Nederlands.

Waarom zijn tokens belangrijk voor de kosten?

Cloud-LLMs zoals GPT-4 en Claude rekenen per verwerkte token. Hoe meer tokens je verbruikt (langere prompts, meer context, langere antwoorden), hoe hoger de kosten. Efficiënt tokengebruik via goede prompt engineering en RAG-optimalisatie kan de kosten aanzienlijk verlagen.

Wat is een context window?

Het context window is het maximale aantal tokens dat een LLM tegelijk kan verwerken. GPT-4 heeft een context window van 128K tokens, Claude 3.5 ondersteunt 200K tokens. Dit omvat alles: de systeemprompt, gebruikersvraag, RAG-context en het gegenereerde antwoord.

Wat is een Token (AI)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat tokens zijn in de context van AI en taalmodellen, hoe tokenization werkt en waarom tokens belangrijk zijn voor de kosten en prestaties van LLMs.

Definitie

Een token is de basiseenheid waarmee AI-taalmodellen tekst verwerken. Tekst wordt opgesplitst in tokens — dit kunnen hele woorden, delen van woorden of leestekens zijn. Tokens bepalen zowel de verwerkingscapaciteit (context window) als de kosten van het gebruik van een taalmodel.

Technische uitleg

Tokenization is het proces waarbij tekst wordt omgezet in een reeks numerieke tokens die het model kan verwerken. Moderne LLMs gebruiken subword-tokenization algoritmen zoals Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece of SentencePiece. BPE begint met individuele karakters en voegt iteratief de meest voorkomende paren samen tot tokens. In het Engels is één token gemiddeld 3-4 karakters of 0,75 woord; in het Nederlands is de verhouding vergelijkbaar maar iets minder efficiënt vanwege samengestelde woorden. De context window van een model (bijv. 128K tokens voor GPT-4) bepaalt hoeveel tekst het model tegelijkertijd kan verwerken, inclusief de prompt, de systeeminstructie, RAG-context en het gegenereerde antwoord. Kosten bij cloud-LLMs worden berekend per token, met aparte tarieven voor invoer (input tokens) en uitvoer (output tokens). Tokenizers zijn modelspecifiek: een tekst die in GPT-4 100 tokens kost, kan in Claude of LLaMA een ander aantal tokens opleveren.

Hoe OpenClaw Installeren dit toepast

OpenClaw Installeren optimaliseert het tokengebruik van je AI-assistent door efficiënte prompt templates, intelligente RAG-chunking en context window management. Onze configuratie minimaliseert onnodige tokens in elke API-call, wat direct resulteert in lagere kosten bij cloud-gebaseerde LLMs en snellere responstijden bij lokaal gehoste modellen.

Praktische voorbeelden

De zin "OpenClaw Installeren is een deployment platform" wordt door GPT-4 opgesplitst in ongeveer 8 tokens: ["Open", "Cl", "aw", " Install", "eren", " is", " een", " deployment", " platform"].
Een klantenservice-chatbot die per maand 100.000 berichten verwerkt, verbruikt bij GPT-4o-mini circa 50 miljoen tokens, wat neerkomt op enkele tientallen euro's aan API-kosten.
Een technisch document van 10 pagina's bevat gemiddeld 3.000-4.000 tokens en past dus ruim binnen het context window van moderne LLMs.

Gerelateerde begrippen

llm prompt engineering rag embedding api

Veelgestelde vragen

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

Wat is een LLM (Large Language Model)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat een LLM (Large Language Model) is, hoe grote taalmodellen werken en waarom ze de basis vormen van moderne AI-assistenten en chatbots.

Wat is Prompt Engineering? - Uitleg & Betekenis

Leer wat prompt engineering is, hoe je effectieve prompts schrijft voor AI-modellen en waarom prompt engineering essentieel is voor het optimaal benutten van LLMs en chatbots.

Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat RAG (Retrieval-Augmented Generation) is, hoe het AI-modellen verrijkt met actuele kennis en waarom RAG essentieel is voor nauwkeurige bedrijfs-chatbots.

OpenClaw voor E-commerce

Ontdek hoe een AI-chatbot via OpenClaw uw webshop transformeert. Automatiseer klantvragen, verhoog conversie en bied 24/7 persoonlijke productadviezen aan uw shoppers.