100X SOTA

Брояч на LLM токени - Безплатен калкулатор за AI разходи

Преброявайте токени, символи, думи, използване на контекстния про��орец и API разходи за GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 и Llama 4 в RAM

Обработка в локалната RAM памет...

Препоръчани следващи действия

Бързи работни процеси

Изчистване на скрити водни знаци в заявките

Премахнете невидимите Unicode символи, които увеличават броя на BPE токените.

Стартиране Почистване на невидими символи

Анализ на плътността на ключовите думи и думите

Направете одит на дължината на заявката, броя на изреченията и честотата на фразите 1x-3x.

Стартиране Брояч на символи

Валидиране на времето за субтитри и сценарии

Проверете скоростта на четене CPS и лимитите на редовете CPL за генерирани от AI сценарии.

Стартиране Проверка на CPS на субтитри

С един поглед

Бърз преглед и основни изводи

Съществени прозрения, производителност и гаранции за поверителност с един поглед.

Официално определение

Броячът на LLM токени и калкулаторът на AI разходи е инструмент за разработчици, който сегментира текста и изходния код в токени от поддуми за кодиране на двойки байтове (BPE) в паметта на браузъра, за да изчисли използването на контекстния прозорец и разходите за API инференция в големи езикови модели.

Преглед|Проверена клиентска архитектура

За да преброите LLM токени и да изчислите разходите за AI API промпове онлайн безплатно, поставете своя промпт или код в брояча на LLM токени на Multinook. Нашият клиентски анализатор с кодиране на двойки байтове (BPE) сегментира вашия текст във визуални блокове от токени в RAM паметта на браузъра и сравнява точния брой токени, процентите на контекстния прозорец и официалното API ценообразуване за вход/изход между GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 и Llama 4.

Сравнение на множество модели

Сравнете броя на токените и API разходите в GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash и DeepSeek едновременно.

Визуален инструмент за подчертаване на токени

Вижте точни цветово кодирани части от поддуми на токени, за да откриете тежки на токени JSON, интервали или кодови низове.

Калкулатор на партидни API разходи

Симулирайте разходите за API за еднократно извикване и ежедневно производство с персонализирани плъзгачи за входни и изходни токени.

100% локална поверителност на заявките

Одитирайте поверителни системни заявки и проприетарен изходен код в локалната RAM памет с нулеви качвания в облака.

Високоефективен двигател

Брояч на LLM токени - Безплатен калкулатор за AI разходи

Преброявайте LLM токени, символи и разходи за AI промпове за OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 и Llama 4 онлайн безплатно.

Оценка на токени чрез кодиране на двойки байтове (BPE) в реално време и визу��лно маркиране на границите на токените с цветове

Едновременно сравнение между 21 официални модела: 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 и Meta Llama 4

Калкулатор на API разходи в реално време с официални ставки за вход и изход на 1 милион токена, очаквани изходни токени и множители за дневни групови API заявки

Измервателни уреди за използване на контекстния прозорец за лимити от 128K, 164K, 200K, 400K, 500K и 1M токена

Показва точното съотношение между символи и токени заедно с общия брой символи, думи и поддумови граници

100% изолирано изпълнение в RAM паметта на клиента – безопасно одитирайте собствени системни промпове и изходен код с 0 качвания на сървър

Изолирана поверителност на данните

Абсолютна поверителност без качване

Вашите файлове се обработват строго в паметта (RAM) на вашето устройство с помощта на WebAssembly. Нула качвания в облака.

100% обработка в RAM на браузъра • Нула качвания на сървър

Инструкции стъпка по стъпка

Как се използва онлайн: Брояч на LLM токени - Безплатен калкулатор за AI разходи

Следвайте тези 3 прости стъпки, за да обработите вашите документи директно в браузъра си без никакви инсталации.

Поставете вашата системна заявка, документ или код

Поставете своята LLM заявка, RAG контекстен документ, JSON схема или файлов код в работното пространство или заредете примерна TypeScript заявка директно в RAM паметта на браузъра.

Инспектирайте цветово кодираните граници на токените

Преглеждайте броя на токените в реално време, съотношенията между знаци и токени, както и цветово кодираните части от поддуми на токените, показващи как BPE токенизаторите разделят думи, числа и отстъпи на кода.

Сравнете 21 официални модела и ценообразуване на API

Задайте очаквания си брой изходни токени и дневен обем на API заявки, за да сравните точните разходи в долари за заявка и партида между GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 и Llama 4.

100% безплатно завинаги (без вход)

Paid Cloud Portals

Изисква се разработчически акаунт

Сравнение на функциите	Multinook (RAM в браузъра)	Paid Cloud Portals
Поддържани AI модели	21 официални API модела	Само стари модели на OpenAI
Визуален инструмент за подчертаване на токени	Цветово кодирани BPE поддуми	Само изход с обикновени числа
Матрица за API разходи и партиди	Вход + изход × дневни заявки	Изисква се ръчно изчисление
Измервател на контекстния прозорец	128K / 400K / 500K / 1M	Не е включено
Поверителност на заявките	100% локална RAM памет (0 качвания)	Изпраща се към външен API сървър
Цена и достъп	100% безплатно завинаги (без вход)	Изисква се разработчически акаунт

Техническа архитектура и спецификации

Спецификации и съвместимост на форматите

Проектирано стриктно според спецификациите на W3C WebAssembly и Typed Array.

Токенизиращ двигателКлиентски BPE сегментатор на поддуми (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Визуален инспекторЦветово кодиран инструмент за подчертаване на границите на поддумите на токените

Моделиране на разходитеОфициално ценообразуване за вход + изход на 1M токени × дневен партиден обем

Контекстна телеметрияИзмерватели на контекстни прозорци за 128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M токена

Архитектура за поверителност100% изолирана локална RAM памет на браузъра (нулирани сървърни качвания)

Потребители и работни процеси

Целева аудитория и практически сценарии за употреба

Кой се възползва от този браузърен инструмент и кога да го приложите.

Архитекти на RAG и агентни системи

AI инженери и разработчици на LLM приложения

Бенчмаркиране на размерите на токените на заявки��е, използването на контекстния прозорец и дневните разходи за API инференция в OpenAI, Anthropic и Google.

Дизайнери на системни заявки

Prompt инженери и технически писатели

Използване на визуално подчертаване на токени за компресиране на многословни инструкции и елиминиране на тежкия на токени формат.

Планиращи юнит икономиката на AI

Продукт мениджъри и основатели на SaaS

Прогнозиране на месечните сметки за LLM API на потребител и общо от 1000 до 100 000 дневни заявки преди стартиране на нови AI функции.

Куратори на набори от данни и фино настройване

Дата сайентисти и изследователи

Измерване на съотношенията между знаци и токени в многоезични корпуси и JSONL файлове за фино настройване.

Емпирично лабораторно тестване

Първоначална проверка и бенчмаркове за производителност

Резултати от емпирични тестове, проведени в модерни браузъри и операционни системи с нулево мрежово предаване.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Файл: Документ с RAG контекст от 120 000 знака (~30 000 токена)

3,8 ms BPE сегментиране на поддуми и таблица с разходи за множество модели0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Файл: TypeScript & JSON заявка от 15 000 знака

1,1 ms визуален рендеринг на границите на токените в реално време0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Файл: Шаблон за системна заявка от 4000 знака

0,5 ms незабавно изчисляване на мобилни токени и разходи0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)

Тестова среда / Устройство	Тестов файл и сложност	Латентност при обработка	Трансфер на данни по мрежата
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	Документ с RAG контекст от 120 000 знака (~30 000 токена)	3,8 ms BPE сегментиране на поддуми и таблица с разходи за множество модели	0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	TypeScript & JSON заявка от 15 000 знака	1,1 ms визуален рендеринг на границите на токените в реално време	0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	Шаблон за системна заявка от 4000 знака	0,5 ms незабавно изчисляване на мобилни токени и разходи	0 KB прехвърлени (100% локална RAM памет на устройството)

Чести запитвания

Често задавани въпроси

Всичко, което трябва да знаете за поверителността, сигурността, ограниченията на файловете и използването.

Големите езикови модели не четат текста дума по дума или знак по знак; вместо това те разделят текста на части от поддуми, наречени токени, като използват кодиране на двойки байтове (BPE) или SentencePiece. За стандартен английски текст 1 токен се равнява на приблизително 4 знака или 0,75 думи. Следователно 100 токена са приблизително 75 думи, а 1000 думи са приблизително 1333 токена.

BPE токенизаторите (`o200k_base` и `cl100k_base`) са обучени предимно на често срещани английски думи, което позволява на чести думи като 'application' да се поберат в един токен. Въпреки това препинателните знаци, JSON скобите, многоцифрените числа, отстъпите с интервали и нелатинските UTF-8 скриптове се разбиват на по-малки байтови поддуми, които често консумират 1,5х до 3х повече токени за същата дължина на знаците.

Доставчиците на AI модели фактурират отделно за входни токени (заявки) и изходни токени (завършване и разсъждение), оценени на 1 милион токени (1M). Например OpenAI GPT-5 таксува $1.25/1M вход и $10.00/1M изход, GPT-4.1 таксува $2.00/1M вход и $8.00/1M изход, Claude Sonnet 4.6 таксува $3.00/1M вход и $15.00/1M изход, а Google Gemini 2.5 Flash таксува $0.30/1M вход и $2.50/1M изход. Нашият калкулатор умножава вашия точен брой входни токени и целева изходна дължина спрямо официално документираната API ставка на всеки модел.

`cl100k_base` (размер на речника от 100 000) е използван за старите GPT-4 и GPT-3.5-Turbo. Съвременните модели на OpenAI — включително GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini и GPT-4o — използват `o200k_base` (размер на речника от 200 000), който компресира неезиков текст на английски, изходен код и често срещани многодумови изрази в 10% до 25% по-малко токени.

Според официалната документация на API: OpenAI GPT-5 / mini / nano поддържат 400 000 токена (400K); GPT-4.1 / mini поддържат 1 047 576 токена (1M); OpenAI o3 & o4-mini поддържат 200 000 токена (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 поддържат до 1 000 000 токена (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash поддържат 1 000 000 токена (1M); xAI Grok 4 поддържа 500 000 токена (500K); DeepSeek V3 поддържа 164 000 токена (164K); а Meta Llama 4 Maverick поддържа 1 048 576 токена (1M).

Можете да намалите консумацията на токени с 20% до 40%, като премахнете излишните JSON интервали (минимизиране на JSON преди подаването му в заявките), заместите многословните XML тагове с компактни Markdown или CSV таблици, премахнете невидим��те Unicode знаци и премахнете дублиращите се повтарящи се инструкции.

Виждането на точни цветово кодирани граници на токените разкрива защо LLM моделите понякога изпитват затруднения със задачи на ниво знак (като обръщане на думи или броене на букви) и подчертава неефективни низове — като UUID, Base64 блокове или неминимизиран код — които тихо изразходват десетки токени.

Никога. Multinook работи 100% локално в променливата RAM памет на вашия браузър. Вашите системни заявки, RAG документи и изходен код никога не напускат вашата машина.

Стандарти и доказателства

Авторитетни стандарти и технически цитати

Официални индустриални спецификации, уеб стандарти и криптирани справки, задвижващи този двигател.

Асоциация за изчислителна лингвистика (ACL / Sennrich et al.)

Невронен машинен превод на редки думи с поддумови единици (BPE)

Основополагащ изследователски документ, въвеждащ токенизацията на поддуми чрез кодиране на двойки байтове (BPE) за невронни езикови модели.

Преглед на спецификациите

WHATWG Encoding Living Standard

Спецификация на UTF-8 TextEncoder Web API

Официален уеб стандарт, регулиращ кодирането на байтов поток UTF-8, използван като основен слой на съвременните байтово-базирани BPE токенизатори.

Преглед на спецификациите

Вътре в кодирането на двойки байтове (BPE): Как LLM моделите сегментират знаците в токени от поддуми

Съвременните трансформиращи архитектури — включително сериите GPT-5 и GPT-4.1 на OpenAI, Claude 4.6 на Anthropic, Gemini 3.1 и 2.5 на Google, Grok 4 на xAI, Llama 4 на Meta и DeepSeek V3/R1 — обработват текст чрез детерминистични алгоритми за токенизация на поддуми като кодиране на двойки байтове (BPE) и SentencePiece. Вместо да поддържа безкраен речник на всяка дума на всеки език, BPE започва с отделни UTF-8 байтове и итеративно обединява най-често съседните двойки знаци в токени от поддуми.

В резултат на това обикновена английска дума с водещ интервал като ` intelligence` се кодира като едно цяло число токен ID, докато непознат със��авен термин, шестнадесетичен хеш или силно индентиран Python блок се раздробяват на десетки отделни токени. Визуалният токенизатор на Multinook възстановява тези граници на поддумите в реално време в RAM паметта на браузъра ви.

Оптимизиране на икономиката на контекстния прозорец в GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 и DeepSeek

В производствените AI приложения и пиплайните за генерация, подпомагана от извличане (RAG), броят на токените пряко определя както месечните сметки в облака, така и латентността до първия токен (TTFT). Тъй като сложността на самовниманието се мащабира квадратично с дължината на последователността, пълненето на неоптимизирани документи с 50 000 токена във всяка API заявка бързо изчерпва бюджетите.

Чрез едновременно сравняване на вашата заявка между флагмански модели от следващо поколение (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) и високо ефективни модели за разсъждение/бързи модели (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), инженерните екипи могат да направят бенчмарк на точните разходи за 1000 заявки и да оразмерят правилно маршрутизирането на своите модели.

100% изолирани одити на заявки за корпоративни AI екипи

Системните заявки и корпоративните RAG контексти представляват основна интелектуална собственост. Поставянето на проприетарни шаблони за заявки или клиентски набори от данни в облачни токенизатори на трети страни рискува изтичане на поверителна бизнес логика. Multinook извършва цялото BPE сегментиране и моделиране на разходите строго вътре в локалната памет на браузъра с нулеви мрежови преноси.

Проверена 100% сигурност в RAM на браузъра

Актуализирано за уеб стандартите от 2026 г.