100X SOTA

عداد رموز LLM - حاسبة تكلفة الذكاء الاصطناعي المجانية

احسب الرموز والأحرف والكلمات واستخدام نافذة السياق وتكاليف API لنماذج GPT-5 و GPT-4.1 و o3 و Claude 4.6 و Gemini 3.1/2.5 و DeepSeek و Grok 4 و Llama 4 في الذاكرة

جاري المعالجة داخل ذاكرة الرام المحلية...

الإجراءات التالية الموصى بها

سير عمل سريع

تنظيف علامات مياه الموجهات المخفية

إزالة أحرف Unicode غير المرئية التي تزيد من أعداد رموز BPE.

إطلاق منظّف الأحرف غير المرئية

تحليل الكلمات وكثافة الكلمات المفتاحية

تدقيق طول الموج��، وعدد الجمل، وتكرار العبارات بنسبة 1x-3x.

إطلاق عداد الأحرف

التحقق من توقيت الترجمة النصية والسيناريو

التحقق من سرعة القراءة بمعيار CPS وقيود الأسطر بمعيار CPL للنصوص المُنشأة بالذكاء الاصطناعي.

إطلاق فاحص CPS للترجمة

في لمحة

ملخص سريع وأهم النقاط

رؤى أساسية، وقدرات أداء، وتأكيدات على الخصوصية في لمحة سريعة.

التعريف الرسمي

عداد رموز نماذج اللغات الكبيرة وحاسبة تكلفة الذكاء الاصطناعي هو أداة للمطورين تقسم النصوص والأكواد البرمجية إلى رموز كلمات فرعية لترميز أزواج البايت (BPE) في ذاكرة المتصفح لتقدير استخدام نافذة السياق وتكاليف استدلال واجهة برمجة التطبيقات عبر نماذج اللغات الكبيرة.

نظرة عامة|هندسة معيارية موثقة من جانب العميل

حساب رموز LLM وحساب تكاليف طلبات واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت مجانًا، الصق موجهك أو الكود الخاص بك في عداد رموز LLM من Multinook. يقوم محلل ترميز أزواج البايت (BPE) من جانب العميل بتقسيم نصك إلى كتل رموز مرئية في ذاكرة المتصفح ويقارن عدد الرموز الدقيق، ونسب نوافذ السياق، وأسعار مدخلات ومخرجات API الرسمية عبر GPT-5 و GPT-4.1 و o3 و Claude 4.6 و Gemini 3.1/2.5 و DeepSeek V3/R1 و Grok 4 و Llama 4.

مقارنة متعددة النماذج

قارن أعداد الرموز وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات عبر GPT-4o و Claude Sonnet و Gemini Pro/Flash و DeepSeek دفعة واحدة.

أداة تمييز الرموز المرئية

شاهد كتل رموز الكلمات الفرعية الملونة بدقة لرصد ملفات JSON أو المسافات البيضاء أو سلاسل الأكواد المستهلكة للرموز.

حاسبة تكلفة واجهة برمجة التطبيقات بالدُفعات

محاكاة نفقات واجهة برمجة التطبيقات لطلب واحد وللإنتاج اليومي باستخدام أدوات تحكم رموز الإدخال والإخراج المخصصة.

خصوصية الرسائل التوجيهية المحلية 100%

تدقيق رسائل النظام التوجيهية السرية والأكواد البرمجية الخاصة في ذاكرة الوصول العشوائي المحلية مع صفر عمليات رفع سحابي.

محرك محلي فائق السرعة

عداد رموز LLM - حاسبة تكلفة الذكاء الاصطناعي المجانية

احسب رموز LLM والأحرف وتكاليف طلبات API ل�� OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3 و Claude 4.6 و Gemini 3.1/2.5 و DeepSeek و Grok 4 و Llama 4 مجانًا عبر الإنترنت.

تقدير رموز ترميز أزواج البايت (BPE) في الوقت الفعلي ومُسلط الضوء المرئي المرمز بالألوان لحدود الرموز

مقارنة متزامنة عبر 21 نموذجًا رسمياً: 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، و Meta Llama 4

حاسبة تكلفة API مباشرة مع أسعار الإدخال والإخراج الرسمية لكل مليون، ورموز المخرجات المتوقعة، ومضاعفات طلبات API اليومية

عدادات استخدام نافذة السياق عبر حدود سياق 128K، 164K، 200K، 400K، 500K، و 1M رمز

يعرض نسبة الأحرف إلى الرموز الدقيقة إلى جانب إجمالي الأحرف والكلمات وحدود الكلمات الفرعية

تنفيذ معزول تماماً بنسبة 100% في ذاكرة المتصفح للعميل — قم بمراجعة موجهات النظام الخاصة بك وأكواد المصدر بأمان مع صفر عمليات رفع للخادم

خصوصية بيانات معزولة تماماً

سرية مطلقة دون أي رفع للسيرفر

تتم معالجة ملفاتك حصرياً داخل ذاكرة الرام لجهازك باستخدام WebAssembly. لا يتم رفع أي شيء.

معالجة 100% في ذاكرة المتصفح • بدون رفع للخوادم

تعليمات خطوة بخطوة

طريقة الاستخدام أونلاين: عداد رموز LLM - حاسبة تكلفة الذكاء الاصطناعي المجانية

اتبع هذه الخطوات البسيطة لمعالجة ملفاتك مباشرة في متصفحك دون تثبيت أي برامج.

الصق رسالتك التوجيهية للنظام، مستندك، أو الكود الخاص بك

الصق رسالة توجيه نموذج اللغات الكبير (LLM)، أو مستند سياق الاسترجاع المعزز (RAG)، أو مخطط JSON، أو ملف الكود البرمجي في مساحة العمل، أو حمّل نموذج رسالة توجيه TypeScript مباشرة في رام المتصفح.

افحص حدود الرموز الملونة

اعرض أعداد الرموز المباشرة، ونسب الحروف إلى الرموز، وقطع رموز الكلمات الفرعية الملونة التي توضح كيف تقسم محللات BPE الكلمات، والأرقام، وإزاحة الأكواد.

قارن 21 نموذجاً رسمياً وأسعار واجهة برمجة التطبيقات

اضبط عدد الرموز المتوقع للمخرجات وحجم طلبات واجهة برمجة التطبيقات اليومية لمقارنة التكاليف الدقيقة بالدولار لكل طلب وباتش عبر GPT-5 و GPT-4.1 و o3 و Claude 4.6 و Gemini 3.1/2.5 و DeepSeek و Grok 4 و Llama 4.

مجاني 100% إلى الأبد (بدون تسجيل دخول)

Paid Cloud Portals

يتطلب حساب مطور

مقارنة الميزات	تول هب (ذاكرة الرام المحلية)	Paid Cloud Portals
نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة	21 نموذجاً رسمياً لواجهة برمجة التطبيقات (API)	نماذج OpenAI القديمة فقط
أداة تمييز الرموز المرئية	كلمات فرعية ملونة لترميز BPE	إخراج رقمي عادي فقط
تكلفة واجهة برمجة التطبيقات ومصفوفة الدفعات	المدخلات والمخرجات × الطلبات اليومية	مطلوبة رياضيات يدوية
عداد نافذة السياق	128 ألف / 400 ألف / 500 ألف / 1 مليون	غير مشمول
خصوصية الرسائل التوجيهية	رام محلية 100% (صفر عمليات رفع)	مرسلة إلى خادم واجهة برمجة تطبيقات خارجي
التكلفة وإمكانية الوصول	مجاني 100% إلى الأبد (بدون تسجيل دخول)	يتطلب حساب مطور

البنية التقنية والمواصفات الفنية

المواصفات الفنية وتوافق التنسيقات

مصمم بدقة وفق معايير W3C WebAssembly ومصفوفات الذاكرة المباشرة.

محرك ترميز الرموزمقسم كلمات فرعية BPE من جانب العميل (o200k_base و Claude BPE و SentencePiece)

الأنظمة البيئية المدعومةOpenAI (GPT-5/4.1/o3)، Anthropic (Claude 4.6/4.5)، Google (Gemini 3.1/2.5)، DeepSeek، Grok 4 و Llama 4

الفاحص المرئيأداة تمييز حدود رموز الكلمات الفرعية الملونة

نمذجة التكلفةتسعير رموز الإدخال + الإخراج الرسمي لكل مليون رمز × حجم الدُفعات اليومية

قياسات السياقعدادات نافذة سياق الرموز 128 ألف، 164 ألف، 200 ألف، 400 ألف، 500 ألف و 1 مليون

هندسة الخصوصيةرام متصفح محلية معزولة تماماً (صفر عمليات رفع للخوادم)

الجمهور وسیر العمل

الجمهور المستهدف وحالات الاستخدام العملي

من يستفيد من هذه الأداة التي تعمل داخل المتصفح ومتى يتم استخدامها.

مهندسو أنظمة الاسترجاع المعزز والوكلاء

مهندسو الذكاء الاصطناعي ومطورو تطبيقات LLM

قياس أجام رموز الرسائل التوجيهية، واستخدام نافذة السياق، وتكاليف استدلال واجهة برمجة التطبيقات اليومية عبر OpenAI و Anthropic و Google.

مصممو رسائل النظام التوجيهية

مهندسو الرسائل التوجيهية والكتّاب التقنيون

استخدام تمييز الرموز المرئية لضغط التعليمات المطولة والقضاء على نفقات التنسيق المستهلكة للرموز.

مخططو اقتصاديات وحدات الذكاء الاصطناعي

مديرو المنتجات ومؤسسو SaaS

التنبؤ بفواتير واجهة برمجة التطبيقات للمستخدم الشهرية وعبر الطلبات اليومية من 1,000 إلى 100,000 قبل إطلاق ميزات ذكاء اصطناعي جديدة.

منسقو مجموعات البيان��ت والضبط الدقيق

علماء البيانات والباحثون

قياس نسب الحروف إلى الرموز عبر المجموعات النصية متعددة اللغات وملفات الضبط الدقيق لـ JSONL.

اختبارات المختبر التجريبية

التحقق المباشر ومعايير الأداء

نتائج اختبار تجريبية مُجراة عبر المتصفحات الحديثة وأنظمة التشغيل مع نقل بيانات شبكي يساوي صفراً.

جوجل كروم 128 (Apple M3 Max)

الملف: مستند سياق RAG بـ 120,000 حرف (~30,000 رمز)

3.8 ميلي ثانية لتقسيم الكلمات الفرعية BPE وجدول التكلفة متعدد النماذج0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)

مايكروسوفت إيدج 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

الملف: رسالة توجيه TypeScript و JSON بـ 15,000 حرف

1.1 ميلي ثانية لعرض حدود الرموز المرئية في الوقت الفعلي0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)

متصفح سفاري للجوال (iOS 18 / آيفون 15 برو)

الملف: قالب رسالة توجيه نظام بـ 4,000 حرف

0.5 ميلي ثانية لحساب الرموز والتكلفة الفوري للجوال0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)

بيئة الاختبار / الجهاز	ملف الاختبار وتعقيد التشغيل	وقت المعالجة	نقل بيانات الشبكة
جوجل كروم 128 (Apple M3 Max)	مستند سياق RAG بـ 120,000 حرف (~30,000 رمز)	3.8 ميلي ثانية لتقسيم الكلمات الفرعية BPE وجدول التكلفة متعدد النماذج	0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)
مايكروسوفت إيدج 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	رسالة توجيه TypeScript و JSON بـ 15,000 حرف	1.1 ميلي ثانية لعرض حدود الرموز المرئية في الوقت الفعلي	0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)
متصفح سفاري للجوال (iOS 18 / آيفون 15 برو)	قالب رسالة توجيه نظام بـ 4,000 حرف	0.5 ميلي ثانية لحساب الرموز والتكلفة الفوري للجوال	0 كيلوبايت منقولة (ذاكرة رام محلية للجهاز 100%)

استفسارات متكررة

الأسئلة الشائعة

كل ما تحتاج لمعرفته حول الخصوصية والأمان وحجم الملفات والاستخدام.

لا تقرأ نماذج اللغات الكبيرة النصوص كلمة بكلمة أو حرفاً بحرف؛ وبدلاً من ذلك، تقسم النصوص إلى قطع كلمات فرعية تسمى رموزاً (tokens) باستخدام ترميز أزواج البايت (BPE) أو SentencePiece. بالنسبة للنصوص الإنجليزية القياسية، يعادل الرمز الواحد حوالي 4 حروف أو 0.75 كلمة. لذلك، فإن 100 رمز يعادل تقريبا 75 كلمة، و1,000 كلمة تعادل تقريباً 1,333 رمزاً.

تم تدريب محللات BPE (مثل `o200k_base` و `cl100k_base`) في الغالب على الكلمات الإنجليزية الشائعة، مما يتيح للكلمات المتكررة مثل 'application' أن تندمج في رمز واحد. ومع ذلك، فإن علامات الترقيم، وأقواس JSON، والأرقام متعددة الأرقام، وإزاحات المسافات البيضاء، ونصوص UTF-8 غير اللاتينية يتم تفكيكها إلى كلمات فرعية أصغر حجماً على مستوى البايت، وغالباً ما تستهلك رموزاً أكثر بمقدار 1.5x إلى 3x لنفس طول الحروف.

تحسب موفرة نماذج الذكاء الاصطناعي الفوترة بشكل منفصل لرموز الإدخال (Prompt) ورموز الإخراج (Completion & Reasoning)، والمسعرة لكل مليون رمز (1M). على سبيل المثال، تفرض OpenAI GPT-5 رسوم قدرها 1.25 دولار لكل 1 مليون إدخال و 10.00 دولارات لكل 1 مليون إخراج، بينما تفرض GPT-4.1 مبلغ 2.00 دولار للإدخال و 8.00 دولارات للإخراج، وتفر�� Claude Sonnet 4.6 مبلغ 3.00 دولارات للإدخال و 15.00 دولاراً للإخراج، وتفرض Google Gemini 2.5 Flash مبلغ 0.30 دولار للإدخال و 2.50 دولار للإخراج. يحسب حاسبنا عدد رموز الإدخال الدقيق الخاص بك وطول الإخراج المستهدف مقابل سعر واجهة برمجة التطبيقات الرسمي الموثق لكل نموذج.

تم استخدام `cl100k_base` (بحجم مفردات يبلغ 100,000) لنموذجي GPT-4 و GPT-3.5-Turbo القديمين. تستخدم نماذج OpenAI الحديثة—بما في ذلك GPT-5 و GPT-4.1 و o3 و o4-mini و GPT-4o—محلل الترميز `o200k_base` (بحجم مفردات يبلغ 200,000)، والذي يضغط النصوص غير الإنجليزية، والأكواد البرمجية، وتعبيرات الكلمات المتعددة الشائعة في رموز أقل بنسبة 10% إلى 25%.

وفقاً لوثائق واجهة برمجة ال��طبيقات الرسمية: تدعم نماذج OpenAI GPT-5 / mini / nano عدد 400,000 رمز (400K)؛ وتدعم GPT-4.1 / mini عدد 1,047,576 رمز (1M)؛ وتدعم OpenAI o3 و o4-mini عدد 200,000 رمز (200K)؛ وتدعم Claude Opus 4.6 و Sonnet 4.6 ما يصل إلى 1,000,000 رمز (1M)؛ وتدعم Google Gemini 3.1 Pro و 3 Flash و 2.5 Pro/Flash عدد 1,000,000 رمز (1M)؛ وتدعم xAI Grok 4 عدد 500,000 رمز (500K)؛ وتدعم DeepSeek V3 عدد 164,000 رمز (164K)؛ وتدعم Meta Llama 4 Maverick عدد 1,048,576 رمز (1M).

يمكنك تقليص استهلاك الرموز بنسبة 20% إلى 40% عن طريق إزالة مسافات JSON الزائدة (تصغير JSON قبل تمريره في الرسائل التوجيهية)، واستبدال وسوم XML المطولة بجدول Markdown أو CSV مدمج، وإزالة الحروف غير المرئية في يوني كود، وإزالة التكرار في التعليمات المتكررة.

يكشف عرض حدود الرموز الملونة بدقة عن سبب معاناة نماذج اللغات الكبيرة أحياناً في المهام على مستوى الحروف (مثل عكس الكلمات أو عد الحروف) ويسلط الضوء على السلاسل غير الفعالة—مثل UUIDs، أو كتل Base64، أو الأكواد غير المصغرة—التي تحرق عشرات الرموز صمتاً.

أبداً. تعمل Multinook 100% محلياً داخل ذاكرة الوصول العشوائي المتطايرة في متصفحك. لا تغادر رسائلك التوجيهية، ومستندات الاسترجاع المعزز (RAG)، وأكوادك جهازك أبداً.

المعايير والأدلة

المعايير المعتمدة والاستشهادات التقنية

مواصفات الصناعة الرسمية، ومعايير الويب، والمراجع التشفيرية التي تشغل هذا المحرك.

جمعية اللغويات الحاسوبية (ACL / Sennrich وآخرون)

الترجمة الآلية للكلمات ال��ادرة باستخدام وحدات الكلمات الفرعية (BPE)

ورقة بحثية أساسية تقدم ترميز الرموز الفرعية لأزواج البايت (BPE) لنماذج اللغات العصبية.

عرض المواصفات

معيار WHATWG لترميز البث الحي (Encoding Living Standard)

مواصفات واجهة برمجة تطبيقات الويب UTF-8 TextEncoder

معيار الويب الرسمي الذي يحكم ترميز تدفق بايتات UTF-8 المستخدم كطبقة أساسية لمحللات ترميز BPE الحديثة على مستوى البايت.

عرض المواصفات

داخل ترميز أزواج البايت (BPE): كيف تقسّم نماذج اللغات الكبيرة الحروف إلى رموز كلمات فرعية

تعالج بنيات المحولات (transformer architectures) الحديثة—بما في ذلك سلاسل OpenAI GPT-5 و GPT-4.1، و Anthropic Claude 4.6، و Google Gemini 3.1 و 2.5، و xAI Grok 4، و Meta Llama 4، و DeepSeek V3/R1—النصوص من خلال خوارزميات ترميز كلمات فرعية حتمية مثل ترميز أزواج البايت (BPE) و SentencePiece. بدلاً من الاحتفاظ بقاموس لا نهائي لكل كلمة في كل لغة، يبدأ BPE ببايتات UTF-8 الفردية ويدمج بشكل تكراري أزواج الحروف المتجاورة الأكثر تكراراً في رموز كلمات فرعية.

ونتيجة لذلك، يتم ترميز كلمة إنجليزية شائعة مع مسافة بادئة مثل ` intelligence` كرمز رقمي صحيح واحد، بينما يتم كسر مصطلح مركب غير مألوف، أو تجزئة ست عشرية، أو كتلة Python مزاحة بكثافة إلى العشرات من الرموز الفردية. يعيد مُرمّز الرموز المرئي في Multinook بناء حدود الكلمات الفرعية هذه في الوقت الفعلي داخل ذاكرة الوصول العشوائي لمتصفحك.

تحسين اقتصاديات نافذة السياق ع��ر GPT-5 و GPT-4.1 و Claude 4.6 و Gemini 3.1 و DeepSeek

في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية وخطوط أنابيب الاسترجاع المعزز (RAG)، يتحكم عدد الرموز بشكل مباشر في كل من الفواتير السحابية الشهرية ووقت الاستجابة للحصول على الرمز الأول (TTFT). ونظراً لأن تعقيد الانتباه الذاتي يتصاعد بشكل تربيعي مع طول التسلسل، فإن حشو مستندات غير محسنة بحجم 50,000 رمز في كل طلب واجهة برمجة تطبيقات يستنفد الميزانيات بسرعة.

من خلال مقارنة رسالتك التوجيهية في وقت واحد عبر النماذج الرائدة الرائدة (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) ونماذج الاستدلال/الفلاش عالية الكفاءة (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick)، يمكن لفرق الهندسة قياس التكلفة الدقيقة لكل 1,000 طلب وتوجيه النماذج بحجم مناسب.

تدقيق الرسائل التوجيهية المعزولة 100% لفرق الذكاء الاصطناعي المؤسسية

تمثل رسائل النظام التوجيهية وسياقات الاسترجاع المعزز (RAG) المؤسسية ملكية فكرية أساسية. يؤدي لصق قوالب الرسائل التوجيهية الخاصة أو مجموعات بيانات العملاء في مُرمّزات الرموز السحابية التابعة لجهات خارجية إلى تعريض منطق الأعمال السرية للخطر. تنفذ Multinook كافة عمليات تقسيم BPE ونمذجة التكاليف حصرياً داخل ذاكرة المتصفح المحلية مع صفر عمليات إرسال شبكية.

أمان موثق 100% داخل ذاكرة المتصفح

محدث لمعايير الويب لعام 2026