100X SOTA

LLM-tekenteller - Gratis KI-kosteberekenaar

Tel tekens, karakters, woorde, konteksvenstergebruik en API-koste vir GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 in RAM

Verwerk in plaaslike RAM...

Volgende Aanbevole Aksies

Vinnige Werkvloeie

Maak Verborge Aanwysingswatermerke Skoon

Stroop onsigbare Unicode-karakters wat BPE-tokentellings laat opblaas.

Begin Onsigbare Karakter-skoonmaker

Ontleed Trefwoord- & Woorddigtheid

Oudit aanwysingslengte, sinnetaantal en 1x-3x frasefrekwensie.

Begin Karakterteller

Valideer Ondertitel- & Skriptydberekening

Gaan CPS-leespoed en CPL-reëlbeperkings vir KI-gegenereerde skripte na.

Begin Onderskrif CPS-kontroleerder

In 'n Oogopslag

Vinnige Opsomming en Belangrike Punte

Noodsaaklike insigte, werkverrigtingvermoëns en privaatheidswaarborg in 'n oogopslag.

Amptelike Definisie

'n LLM-tekenteller en KI-kostesakrekenaar is 'n ontwikkelaarnutsding wat teks en bronkode in Byte-Pair Encoding (BPE)-subwoordtokens in blaaiergeheue segmenteer om konteksvenstergebruik en API-inferensiekoste oor groot taalmodelle te beraam.

Oorsig|Geverifieerde Kliëntkant-argitektuur

Om LLM-tekens te tel en KI-API-aanwysingskoste aanlyn gratis te bereken, plak jou aanwysing of kode in Multinook se LLM-tekenteller. Ons kliëntkant Byte-Pair Encoding (BPE)-ontleedadapter segmenteer jou teks in visuele tekenblokke in blaaier-RAM en vergelyk presiese tekentellings, konteksvensterpersentasies en amptelike API-invoer-/uitvoerpryse oor GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 en Llama 4.

Multimodel-vergelyking

Vergelyk tekentellings en API-koste oor GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash en DeepSeek gelyktydig.

Visuele Tekenverligter

Sien presiese kleurgekodeerde subwoordtekengroepe om token-swaar JSON-, witspasie- of kodestringde te identifiseer.

Bondel-API-kostesakrekenaar

Simuleer enkelteken- en daaglikse produksie-API-uitgawes met pasgemaakte inset- en uitsettekenstuifbande.

100% Plaaslike Aanvraagprivaatheid

Oudit vertrouwelike stelselaanvrae en eie bronkode in plaaslike RAM met nul wolkoplaaiings.

Hoë-Prestasie Enjin

LLM-tekenteller - Gratis KI-kosteberekenaar

Tel LLM-tekens, karakters en API-aanwysingskoste vir OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 en Llama 4 aanlyn gratis.

Reële tyd Byte-Pair Encoding (BPE)-tekenskatting & visuele kleurgekodeerde tekenbegrensingsmarkering

Gelyktydige vergelyking oor 21 amptelike modelle: OpenAI (GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, GPT-4o), Anthropic (Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, Haiku 4.5, 3.7 Sonnet), Google (Gemini 3.1 Pro, 3 Flash, 2.5 Pro/Flash), DeepSeek V3/R1, xAI Grok 4, en Meta Llama 4

Regstreekse API-kosteberekenaar met amptelike per-1M Invoer- & Uitvoertariewe, Verwagte Uitvoertekens en Daaglikse Pakhuis API-oproepvermenigvuldigers

Konteksvenster-benuttingsmeters oor 128K, 164K, 200K, 400K, 500K en 1M tekenkontekslimiete

Vertoon presiese Karakter-tot-Teken-verhouding saam met totale karakters, woorde en subwoordbegrensings

100% lug-geïsoleerde kliëntkant-RAM-uitvoering—ouditeer eie stelselaanwysings en bronkode veilig met 0 bedieneroplaaie

Luggeskeide Dataprivaatheid

Absolute Geen-Oplaai Vertroulikheid

Jou lêers word streng binne jou toestel se RAM verwerk met behulp van WebAssembly. Geen wolkoplaaie nie.

100% In-Blaaier RAM Verwerking • Geen Bedieneroplaaie

Stap-vir-Stap Instruksies

Hoe om aanlyn te gebruik: LLM-tekenteller - Gratis KI-kosteberekenaar

Volg hierdie 3 eenvoudige stappe om jou dokumente direk in jou blaaier te verwerk met nul installasies.

Plak Jou Stelselaanvraag, Dokument, of Kode

Plak jou LLM-aanvraag, RAG-kontekstdokument, JSON-skema of kodelêer in die werkspasie, of laai 'n voorbeeld-TypeScript-aanvraag direk in blaaier-RAM.

Inspekteer Kleurgekodeerde Tekengrense

Bekyk lewendige tekentellings, karakter-tot-teken-verhoudings en kleurgekodeerde subwoordtekengroepe wat wys hoe BPE-tokeniseerders woorde, getalle en kode-inspringing opbreek.

Vergelyk 21 Amptelike Modelle & API-pryse

Stel jou verwagte uitsetteken en daaglikse API-oproepvolume in om presiese per-versoek- en bondeldollarkoste oor GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 en Llama 4 te vergelyk.

100% Gratis Vir Altyd (Geen Aanmelding)

Paid Cloud Portals

Vereis Ontwikkelaarrekening

Kenmerke Vergelyking	Multinook (In-Blaaier RAM)	Paid Cloud Portals
Ondersteunde KI-modelle	21 Amptelike API-modelle	Slegs OpenAI Erfenismodelle
Visuele Tekenverligter	Kleurgekodeerde BPE-subwoorde	Slegs Eenvoudige Nommeruitset
API-koste- & Bondelmatriks	Inset + Uitset × Daaglikse Oproepe	Handmatige Wiskunde Benodig
Konteksvenstermeter	128K / 400K / 500K / 1M	Nie Ingesluit Nie
Aanvraagprivaatheid	100% Plaaslike RAM (0 Oplaaiings)	Gestuur na Eksterne API-bediener
Koste & Toegang	100% Gratis Vir Altyd (Geen Aanmelding)	Vereis Ontwikkelaarrekening

Tegniese Argitektuur & Spesifikasies

Spesifikasies & Formaatversoenbaarheid

Streng ontwerp volgens W3C WebAssembly en Getikte Skikking-spesifikasies.

TokeniseringsenjinKliëntgesentreerde BPE-subwoordsegmenterder (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

Ondersteunde EkosistemeOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 & Llama 4

Visuele InspekteurKleurgekodeerde Subwoordtekengrenshighlighter

KostemodelleringAmptelike Per-1M Inset + Uitset Tokenprys × Daaglikse Bondelvolume

Konteks-telemetrie128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M Token Konteksvenstermeters

Privaatheidsargitektuur100% Luggeïsoleerde Plaaslike Blaaier-RAM (Nul Bedieneroplaaiings)

Teikengehoor en Werkvloeie

Teikengehoor en Praktiese Gebruiksgevalle

Wie baat by hierdie in-blaaier nutsprogram en wanneer om dit te gebruik.

RAG- & Agentstelsel-argitekte

KI-ingenieurs & LLM-toepassingsontwikkelaars

Ontleding van aanvraagtekengroottes, konteksvensterbenutting en daaglikse API-inferensiekoste oor OpenAI, Anthropic en Google.

Stelselaanvraagontwerpers

Aanvraagingenieurs & Tegniese Skrywers

Gebruik van visuele tekenverligting om woordryke instruksies saam te pers en token-swaar formateringstrokies te elimineer.

KI-eenheidsekonomiebelyners

Produkbestuurders & SaaS-stigters

Voorspelling van per-gebruiker en maandelikse LLM-API-rekeninge oor 1 000 tot 100 000 daaglikse versoeke voordat nuwe KI-kenmerke bekendgestel word.

Datastel- & Fynafstemmingskurators

Datawetenskaplikes & Navorsers

Meting van karakter-tot-teken-verhoudings oor meertalige korpora en JSONL-fynafstemmingslêers.

Empiriese Laboratoriumtoetsing

Eerstehandse Verifikasie en Werkverrigtingmaatstawwe

Empiriese toetsresultate wat oor moderne blaaiers en bedryfstelsels uitgevoer is met nul netwerkoordrag.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Lêer: 120 000-Karakter RAG-kontekstdokument (~30 000 Tokens)

3,8ms BPE-subwoordsegmentering & multimodel-kostetabel0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Lêer: 15 000-Karakter TypeScript- & JSON-aanvraag

1,1ms lewendige visuele tekengrensuitleg0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Lêer: 4 000-Karakter Stelselaanvraagsjabloon

0,5ms blitsvinnige mobiele teken- & kosteberekening0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)

Toetsomgewing / Toestel	Toetslêer & Kompleksiteit	Verwerkingslatensie	Netwerkdata-oordrag
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120 000-Karakter RAG-kontekstdokument (~30 000 Tokens)	3,8ms BPE-subwoordsegmentering & multimodel-kostetabel	0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15 000-Karakter TypeScript- & JSON-aanvraag	1,1ms lewendige visuele tekengrensuitleg	0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4 000-Karakter Stelselaanvraagsjabloon	0,5ms blitsvinnige mobiele teken- & kosteberekening	0 KB Oorgedra (100% Plaaslike Toestel-RAM)

Algemene Navrae

Gereelde Vrae

Alles wat jy moet weet oor privaatheid, sekuriteit, lêerlimiete en gebruik.

Groot Taalmodelle lees nie teks woord-vir-woord of karakter-vir-karakter nie; in plaas daarvan breek hulle teks op in subwoordstukke wat tokens genoem word deur Byte-Pair Encoding (BPE) of SentencePiece te gebruik. Vir standaard Engelse teks is 1 token gelyk aan ongeveer 4 karakters of 0,75 woorde. Daarom is 100 tokens rofweg 75 woorde, en 1 000 woorde is ongeveer 1 333 tokens.

BPE-tokeniseerders (`o200k_base` en `cl100k_base`) word hoofsaaklik opgelei op algemene Engelse woorde, wat dit moontlik maak dat gereelde woorde soos 'application' in 'n enkele token pas. Puntuasietekens, JSON-hakies, veeldigitige getalle, spasie-inspringing en nie-Latynse UTF-8-skrifte word egter in kleiner greep-vlak subwoorde opgebreek, wat dikwels 1,5x tot 3x meer tokens vir dieselfde karakterlengte verbruik.

KI-modelverskaffers faktureer afsonderlik vir Inset (Aanvraag)-tokens en Uitset (Voltooiing & Redenering)-tokens, aangehaal per 1 miljoen tokens (1M). Byvoorbeeld, OpenAI GPT-5 faktureer $1.25/1M inset en $10.00/1M uitset, GPT-4.1 faktureer $2.00/1M inset en $8.00/1M uitset, Claude Sonnet 4.6 faktureer $3.00/1M inset en $15.00/1M uitset, en Google Gemini 2.5 Flash faktureer $0.30/1M inset en $2.50/1M uitset. Ons sakrekenaar vermenigvuldig jou presiese insettekental en teikenuitsetlengte met elke model se amptelike gedokumenteerde API-tarief.

`cl100k_base` (100 000 woordeskatgrootte) is gebruik vir verouderde GPT-4 en GPT-3.5-Turbo. Moderne OpenAI-modelle—insluitend GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, en GPT-4o—gebruik `o200k_base` (200 000 woordeskatgrootte), wat nie-Engelse teks, bronkode en algemene multigekombineerde uitdrukkings saampers in 10% tot 25% minder tokens.

Volgens amptelike API-dokumentasie: OpenAI GPT-5 / mini / nano ondersteun 400 000 tokens (400K); GPT-4.1 / mini ondersteun 1 047 576 tokens (1M); OpenAI o3 & o4-mini ondersteun 200 000 tokens (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 ondersteun tot 1 000 000 tokens (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash ondersteun 1 000 000 tokens (1M); xAI Grok 4 ondersteun 500 000 tokens (500K); DeepSeek V3 ondersteun 164 000 tokens (164K); en Meta Llama 4 Maverick ondersteun 1 048 576 tokens (1M).

Jy kan tokenverbruik met 20% tot 40% verminder deur oortollige JSON-witspasie te verwyder (deur JSON te verklein voordat dit in aanvraags gevoer word), woordryke XML-tags te vervang met kompakte Markdown- of CSV-tabelle, onsigbare Unicode-karakters te verwyder, en herhaalde instruksies te dedupliseer.

Om presiese kleurgekodeerde tekengrense te sien, ontbloot waarom LLMs soms sukkel met karaktersvlaktake (soos om woorde om te keer of letters te tel) en lig ondoeltreffende stringe uit—soos UUID's, Base64-blobs of ongekleinde kode—wat stilswyend dosyne tokens opbrand.

Nooit nie. Multinook loop 100% plaaslik binne jou blaaier se vlugtige RAM. Jou stelselaanvraag, RAG-dokumente en bronkode verlaat nooit jou masjien nie.

Standaarde en Bewyse

Gesaghebbende Standaarde en Tegniese Verwysings

Amptelike industrie-spesifikasies, webstandaarde en kriptografiese verwysings wat hierdie enjin aandryf.

Association for Computational Linguistics (ACL / Sennrich et al.)

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units (BPE)

Fundamentele navorsingsartikel wat Byte-Pair Encoding (BPE)-subwoordtokenisering vir neurale taalmodelle bekendstel.

Bekyk spesifikasies

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Amptelike webstandaard wat UTF-8-greepstroomkodering beheer wat gebruik word as die basislaag van moderne greeplae BPE-tokeniseerders.

Bekyk spesifikasies

Binne Byte-Pair Encoding (BPE): Hoe LLMs Karakters in Subwoordtokens Segmenteer

Moderne transformator-argitekture—insluitend OpenAI se GPT-5- en GPT-4.1-reekse, Anthropic se Claude 4.6, Google se Gemini 3.1 en 2.5, xAI se Grok 4, Meta se Llama 4, en DeepSeek V3/R1—verwerk teks deur deterministiese subwoord-tokeniseringsalgoritmes soos Byte-Pair Encoding (BPE) en SentencePiece. In plaas daarvan om 'n eindelose woordeboek van elke woord in elke taal te handhaaf, begin BPE met individuele UTF-8-grepe en voeg iteratief die mees gereelde aangrensende karakterpare saam in subwoordtokens.

As gevolg hiervan word 'n algemene Engelse woord met 'n leidende spasie soos ` intelligence` as 'n enkele heelgetal-token-ID geënkodeer, terwyl 'n onbekende saamgestelde term, 'n heksadesimale hutspot of 'n swaar ingesprongde Python-blok in dosyne individuele tokens gebreek word. Multinook se visuele tokeniseerder herskep hierdie subwoordgrense intyds binne jou blaaier-RAM.

Optimalisering van Konteksvensterekonomie Oor GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, en DeepSeek

In produksie-KI-toepassings en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pyplyne bepaal tekental direk sowel maandelikse wolkrekeninge as Time-To-First-Token (TTFT)-latensie. Omdat selfaandag-kompleksiteit kwadraties skaal met volgorde-lengte, put die propping van ongeoptimaliseerde 50 000-token-dokumente in elke API-oproep begrotings vinnig uit.

Deur jou aanvraag gelyktyydig oor grens-vlagskipmodelle (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) en hoëdoeltreffendheidsredenerings-/flitsmodelle (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) te vergelyk, kan ingenieursspanne presiese koste-per-1 000-oproepe ontleed en hul modelroetering korrek grootte.

100% Luggeïsoleerde Aanvraagouditering vir Ondernemings-KI-spanne

Stelselaanvrae en ondernemings-RAG-kontekste verteenwoordig kern-intellektuele eiendom. Om eie aanvraagsjablone of kliëntedataselle in derdeparty-wolktokeniseerders te plak, loop die risiko om vertrouwelike besigheidslogika te lek. Multinook voer alle BPE-segmentering en kostemodellering streng binne plaaslike blaaiergeheue uit met nul netwerkoordragte.

Geverifieerde 100% In-Blaaier RAM Sekuriteit

Opgedateer vir 2026 Webstandaarde