মূল কন্টেন্টে যান
Multinook

এলএলএম টোকেন কাউন্টার - ফ্রি ওপেনএআই, ক্লড টোকেন ক্যালকুলেটর

RAM-এ GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 এবং Llama 4 এর জন্য টোকেন, অক্ষর, শব্দ, কন্টেক্সট উইন্ডো ব্যবহার এবং API খরচ গণন��� করুন

লোকাল RAM-এ প্রসেস করা হচ্ছে...

পরবর্তী প্রস্তাবিত পদক্ষেপসমূহ

দ্রুত কর্মপ্রবাহ
লুকানো প্রম্পট ওয়াটারমার্ক পরিষ্কার করুন

অদৃশ্য ইউনিকোড অক্ষরগুলি সরান যা BPE টোকেন সংখ্যা বাড়িয়ে দেয়।

চালু করুন অদৃশ্য চর���ত্র ক্লিনার
কিওয়ার্ড এবং শব্দের ঘনত্ব বিশ্লেষণ করুন

প্রম্পটের দৈর্ঘ্য, বাক্যের সংখ্যা এবং ১x-৩x বাক্যাংশের ফ্রিকোয়েন্সি অডিট করুন।

চালু করুন ক্যারেক্টার কাউন্টার
সাবটাইটেল এবং স্ক্রিপ্ট টাইমিং যাচাই করুন

এআই-জেনারেটেড স্ক্রিপ্টের জন্য CPS পড়ার গতি এবং CPL লাইনের সীমা পরীক্ষা করুন।

চালু করুন সাবটাইটেল CPS চেকার
এক নজরে

দ্রুত সারাংশ এবং মূল বিষয়সমূহ

এক নজরে প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি, কর্মক্ষমতা ক্ষমতা এবং গোপনীয়তার নিশ্চয়তা।

অফিসিয়াল সংজ্ঞা

একটি LLM টোকেন কাউন্টার এবং এআই খরচ ক্যালকুলেটর হলো একটি ডেভেলপার ইউটিলিটি যা বৃহৎ ভাষা মডেল জুড়ে কনটেক্সট উইন্ডো ব্যবহার এবং এপিআই ইনফারেন্স খরচ অনুমান করার জন্য ব্রাউজার মেমরিতে পাঠ্য এবং সোর্স কোডকে বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) সাবওয়ার্ড টোকেনে বিভক্ত করে।

সংক্ষিপ্ত বিবরণ|যাচাইকৃত ক্লায়েন্ট-সাইড আর্কিটেকচার

অনলাইনে বিনামূল্যে LLM টোকেন গণনা করতে এবং AI API প্রম্পট খরচ হিসাব করতে, Multinook-এর LLM টোকেন কাউন্টারে আপনার প্রম্পট বা কোড পেস্ট করুন। আমাদের ক্লায়েন্ট-সাইড বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) অ্যানালাইজার ব্রাউজার RAM-এ আপনার লেখাকে ভিজ্যুয়াল টোকেন ব্লকে বিভক্ত করে এবং GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 এবং Llama 4 জুড়ে সঠিক টোকেন গণনা, কন্টেক্সট উইন্ডো শতাংশ এবং অফিসিয়াল API ইনপুট/আউটপুট মূল্য তুলনা করে।

মাল্টি-মডেল তুলনা

একসাথে GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash, এবং DeepSeek জুড়ে টোকেন গণনা এবং এপিআই খরচ তুলনা করুন।

ভিজ্যুয়াল টোকেন হাইলাইটার

টোকেন-ভারী JSON, হোয়াইটস্পেস বা কোড স্ট্রিং চিহ্নিত করতে সঠিক কালার-কোডেড সাবওয়ার্ড টোকেন অংশগুলি দেখুন।

ব্যাচ এপিআই খরচ ক্যালকুলেটর

কাস্টম ইনপুট এবং আউটপুট টোকেন স্লাইডার সহ একক-কল এবং দৈনিক প্রোডাকশন এপিআই খরচ সিমুলেট করুন।

১০০% স্থানীয় প্রম্পট গোপনীয়তা

শূন্য ক্লাউড আপলোড সহ স্থানীয় RAM-এ গোপনীয় সিস্টেম প্রম্পট এবং প্রোপাইটরি সোর্স কোড অডিট করুন।

এলএলএম টোকেন কাউন্টার - ফ্রি ওপেনএআই, ক্লড টোকেন ক্যালকুলেটর — প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচার এবং স্পেসিফিকেশন
উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন ইঞ্জিন

এলএলএম টোকেন কাউন্টার - ফ্রি ওপেনএআই, ক্লড টোকেন ক্যালকুলেটর

অনলাইনে বিনামূল্যে OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 এবং Llama 4-এর জন্য LLM টোকেন, অক্ষর এবং API প্রম্পট খরচ গণনা করুন।

রিয়েল-টাইম বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) টোকেন অনুমান এবং ভিজ্যুয়াল কালার-কোডেড টোকেন বাউন্ডারি হাইলাইটার
২১টি অফিসিয়াল মডেল জুড়ে একযোগে তুলনা: 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 এবং Meta Llama 4
অফিসিয়াল প্রতি-১M ইনপুট এবং আউটপুট রেট, প্রত্যাশিত আউটপুট টোকেন এবং দৈনিক ব্যাচ API কল মাল্টিপ্লায়ার সহ লাইভ API খরচ ক্যালকুলেটর
১২৮K, ১৬৪K, ২০০K, ৪০০K, ৫০০K এবং ১M টোকেন কন্টেক্সট সীমা জুড়ে কন্টেক্সট উইন্ডো ইউটিলাইজেশন মিটার
মোট অক্ষর, শব্দ এবং সাবওয়ার্ড সীমানার পাশাপাশি সঠিক ক্যারেক্টার-টু-���োকেন অনুপাত প্রদর্শন করে
১০০% এয়ার-গ্যাপড ক্লায়েন্ট-সাইড RAM এক্সিকিউশন—০ সার্ভার আপলোড সহ নিরাপদে প্রোপ্রিটারি সিস্টেম প্রম্পট এবং সোর্স কোড নিরীক্ষা করুন
এয়ার-গ্যাপড ডেটা গোপনীয়তা

সম্পূর্ণ জিরো-আপলোড গোপনীয়তা

আপনার ফাইলগুলো WebAssembly ব্যবহার করে কঠোরভাবে আপনার ডিভাইসের RAM-এর মধ্যে প্রসেস করা হয়। জিরো ক্লাউড আপলোড।

১০০% ইন-ব্রাউজার RAM প্রসেসিং • জিরো সার্ভার আপলোড
এয়ার-গ্যাপড ডেটা গোপনীয়তা
ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী

কীভাবে অনলাইনে ব্যবহার করবেন: এলএলএম টোকেন কাউন্টার - ফ্রি ওপেনএআই, ক্লড টোকেন ক্যালকুলেটর

কোনো ইনস্টলেশন ছাড়াই সরাসরি আপনার ব্রাউজারে আপনার ডকুমেন্টগুলো প্রসেস করতে এই ৩টি সহজ ধাপ অনুসরণ করুন।

1

১. আপনার সিস্টেম প্রম্পট, ডকুমেন্ট বা কোড পেস্ট করুন

ওয়ার্কস্পেসে আপনার LLM প্রম্পট, RAG কনটেক্সট ডকুমেন্ট, JSON স্কিমা বা কোড ফাইল পেস্ট করুন, অথবা ব্রাউজার RAM-এ সরাসরি একটি স্যাম্পল TypeScript প্রম্পট লোড করুন।

2

২. কালার-কোডেড টোকেন সীমানা পরীক্ষা করুন

BPE টোকেনাইজারগুলি কীভাবে শব্দ, সংখ্যা এবং কোডের ইন্ডেন্টেশন ভাগ করে তা দেখানোর জন্য লাইভ টোকেন গণনা, ক্যারেক্টার-টু-টোকেন অ��ুপাত এবং কালার-কোডেড সাবওয়ার্ড টোকেন অংশগুলি দেখুন।

3

৩. ২১টি অফিসিয়াল মডেল ও এপিআই মূল্য তুলনা করুন

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, এবং Llama 4 জুড়ে প্রতি-অনুরোধ এবং ব্যাচ ডলারের সঠিক খরচ তুলনা করতে আপনার প্রত্যাশিত আউটপুট টোকেন এবং দৈনিক এপিআই কলের পরিমাণ সেট করুন।

গোপনীয়তা এবং পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক

কেন Multinook ঐতিহ্যবাহী ক্লাউড কনভার্টারগুলোর চেয়ে ভালো পারফর্ম করে

ক্লায়েন্ট-সাইড WebAssembly আর্কিটেকচার কীভাবে প্রচলিত ক্লাউড আপলোড পরিষেবাগুলোর সাথে তুলনা করে তা দেখুন।

সমর্থিত এআই মডেল

Multinook
২১টি অফিসিয়াল এপিআই মডেল
Paid Cloud Portals
শুধুমাত্র ওপেনএআই লেগ্যাসি মডেল

ভিজ্যুয়াল টোকেন হাইলাইটার

Multinook
কালার-কোডেড BPE সাবওয়ার্ড
Paid Cloud Portals
শুধুমাত্র ���্লেইন নম্বর আউটপুট

এপিআই খরচ ও ব্যাচ ম্যাট্রিক্স

Multinook
ইনপুট + আউটপুট × দৈনিক কল
Paid Cloud Portals
ম্যানুয়াল গণনার প্রয়োজন

কনটেক্সট উইন্ডো মিটার

Multinook
128K / 400K / 500K / 1M
Paid Cloud Portals
অন্তর্ভুক্ত নয়

প্রম্পট গোপনীয়তা

Multinook
১০০% স্থানীয় RAM (০ আপলোড)
Paid Cloud Portals
বাহ্যিক এপিআই সার্ভারে পাঠানো হয়

খরচ ও অ্যাক্সেস

Multinook
চিরকালের জন্য ১০০% ফ্রি (লগইন প্রয়োজন নেই)
Paid Cloud Portals
ডেভেলপার অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন
প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচার এবং স্পেসিফিকেশন

স্পেসিফিকেশন এবং ফরম্যাট সামঞ্জস্যতা

কঠোরভাবে W3C WebAssembly এবং টাইপড অ্যারে স্পেসিফিকেশন অনুযায়ী তৈরি।

টোকেনাইজেশন ইঞ্জিনক্লায়েন্ট-সাইড BPE সাবওয়ার্ড সেগমেন্টার (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)
সমর্থিত ইকোসিস্টেমOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 & Llama 4
ভিজ্যুয়াল ইন্সপেক্টরকালার-কোডেড সাবওয়ার্ড টোকেন বাউন্ডা��ি হাইলাইটার
খরচ মডেলিংঅফিসিয়াল প্রতি-1M ইনপুট + আউটপুট টোকেন মূল্য × দৈনিক ব্যাচ ভলিউম
কনটেক্সট টেলিমেট্রি128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো মিটার
গোপনীয়তা আর্কিটেকচার১০০% এয়ার-গ্যাপড স্থানীয় ব্রাউজার RAM (শূন্য সার্ভার আপলোড)
ব্যবহারকারী এবং ওয়ার্কফ্লো

লক্ষ্যভিত্তিক ব্যবহারকারী এবং ব্যবহারিক ক্ষেত্রসমূহ

কারা এই ইন-ব্রাউজার ইউটিলিটি থেকে উপকৃত হবেন এবং কখন এটি প্রয়োগ করবেন।

RAG ও এজেন্টিক সিস্টেম আর্কিটেক্ট

এআই ইঞ্জিনিয়ার ও LLM অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার

OpenAI, Anthropic এবং Google জুড়ে প্রম্পট টোকেন সাইজ, কনটেক্সট উইন্ডো ব্যবহার এবং দৈনিক এপিআই ইনফারেন্স খরচ বেঞ্চমার্ক করা।

সিস্টেম প্রম্পট ডিজাইনার

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ার ও টেকনিক্যাল রাইটার

ভারী নির্দেশাবলী সংকুচিত করতে এবং টোক���ন-ভারী ফরম্যাটিং ওভারহেড দূর করতে ভিজ্যুয়াল টোকেন হাইলাইটিং ব্যবহার করা।

এআই ইউনিট ইকোনমিক্স প্ল্যানার

প্রোডাক্ট ম্যানেজার ও SaaS প্রতিষ্ঠাতা

নতুন এআই বৈশিষ্ট্য চালু করার আগে ১,০০০ থেকে ১০০,০০০ দৈনিক অনুরোধ জুড়ে প্রতি-ব্যবহারকারী এবং মাসিক LLM এপিআই বিল পূর্বাভাস করা।

ডেটাসেট ও ফাইন-টিউনিং কিউরেটর

ডেটা সায়েন্টিস্ট ও গবেষক

বহুভাষিক কর্পাস এবং JSONL ফাইন-টিউনিং ফাইল জুড়ে ক্যারেক্টার-টু-টোকেন অনুপাত পরিমাপ করা।

অভিজ্ঞতামূলক ল্যাব পরীক্ষা

প্রত্যক্ষ যাচাইকরণ এবং পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক

শূন্য নেটওয়ার্ক ট্রাভিসনসহ আধুনিক ব্রাউজার এবং অপারেটিং সিস্টেমে পরিচালিত অভিজ্ঞতামূলক পরীক্ষার ফলাফল।

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

ফাইল: ১২০,০০০-ক্যারেক্টারের RAG কনটেক্সট ডকুমেন্ট (~৩০,০০০ টোকেন)

3.8ms BPE সাবওয়ার্ড সেগমেন্টেশন ও মাল্টি-মডেল খরচ টেবিল০ KB স্থানান্তরিত (১০০% স্থানীয় ডিভাইস RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

ফাইল: ১৫,০০০-ক্যারেক্টারের TypeScript ও JSON প্রম্পট

1.1ms লাইভ ভিজ্যুয়াল টোকেন বাউন্ডারি রেন্ডারিং০ KB স্থানান্তরিত (১০০% স্থানীয় ডিভাইস RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

ফাইল: ৪,০০০-ক্যারেক্টারের সিস্টেম প্রম্পট টেমপ্লেট

0.5ms তাত্ক্ষণিক মোবাইল টোকেন ও খরচ হিসাব০ KB স্থানান্তরিত (১০০% স্থানীয় ডিভাইস RAM)
সাধারণ জিজ্ঞাসা

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

গোপনীয়তা, নিরাপত্তা, ফাইলের সীমা এবং ব্যবহার সম্পর্কে আপনার যা কিছু জানা দরকার।

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি শব্দে শব্দে বা ক্যারেক্টারে ক্যারেক্টারে পাঠ্য পড়ে না; এর পরিবর্তে, তারা বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) বা SentencePiece ব্যবহার করে পাঠ্যকে টোকেন নামক সাবওয়ার্ড টুকরোতে বিভক্ত করে। আদর্শ ইংরেজি পাঠ্যের জন্য, ১টি টোকেন প্রায় ৪টি ক্যারেক্টার বা ০.৭৫ শব্দের সমান। অতএব, ১০০টি টোকেন মোটামুটি ৭৫টি শব্দ এবং ১,০০০টি শব্দ প্রায় ১,৩৩৩টি টোকেনের সমান।
BPE টোকেনাইজারগুল��� (`o200k_base` এবং `cl100k_base`) মূলত সাধারণ ইংরেজি শব্দের উপর প্রশিক্ষিত, যা 'application'-এর মতো ঘন ঘন ব্যবহৃত শব্দগুলিকে একটি একক টোকেনের মধ্যে ফিট করতে দেয়। যাইহোক, বিরাম চিহ্ন, JSON ব্র্যাকেট, বহু-সংখ্যার সংখ্যা, হোয়াইটস্পেস ইন্ডেন্টেশন এবং অ-ল্যাটিন UTF-8 স্ক্রিপ্টগুলিকে ছোট ছোট বাইট-স্তরের সাবওয়ার্ডে ভেঙে ফেলা হয়, যা প্রায়শই একই ক্যারেক্টার দৈর্ঘ্যের জন্য ১.৫ গুণ থেকে ৩ গুণ বেশি টোকেন ব্যবহার করে।
এআই মডেল প্রদানকারীরা ইনপুট (প্রম্পট) টোকেন এবং আউটপুট (কম���্লিশন ও রিজনিং) টোকেনের জন্য আলাদাভাবে বিল করে, যা প্রতি ১০ লক্ষ টোকেনে (1M) নির্ধারিত। উদাহরণস্বরূপ, OpenAI GPT-5 প্রতি 1M ইনপুটের জন্য $1.25 এবং প্রতি 1M আউটপুটের জন্য $10.00 বিল করে, GPT-4.1 প্রতি 1M ইনপুটের জন্য $2.00 এবং প্রতি 1M আউটপুটের জন্য $8.00 বিল করে, Claude Sonnet 4.6 প্রতি 1M ইনপুটের জন্য $3.00 এবং প্রতি 1M আউটপুটের জন্য $15.00 বিল করে, এবং Google Gemini 2.5 Flash প্রতি 1M ইনপুটের জন্য $0.30 এবং প্রতি 1M আউটপুটের জন্য $2.50 বিল করে। আমাদের ক্যালকুলেটর প্রতিটি মডেলের অফিসিয়াল নথিভুক্ত এপিআই হারের বিপরীতে আপনার সঠিক ইনপুট টোকেন গণনা এবং লক্ষ্য আউটপুট দৈর্ঘ্য গুণ করে।
`cl100k_base` (১০০,০০০ শব্দভাণ্ডার আকার) লেগ্যাসি GPT-4 এবং GPT-3.5-Turbo-এর জন্য ব্যবহৃত হতো। আধুনিক ওপেনএআই মডেলগুলি—যার মধ্যে রয়েছে GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini এবং GPT-4o—`o200k_base` (২০০,০০০ শব্দভাণ্ডার আকার) ব্যবহার করে, যা অ-ইংরেজি পাঠ্য, সোর্স কোড এবং সাধারণ বহুপদ অভিব্যক্তিকে ১০% থেকে ২৫% কম টোকেনে সংকুচিত করে।
অফিসিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী: OpenAI GPT-5 / mini / nano ৪০০,০০০ টোকেন (400K) সমর্থন করে; GPT-4.1 / mini ১,০৪৭,৫৭৬ টোকেন (1M) সমর্থন করে; OpenAI o3 ও o4-mini ২০০,০০০ টোকেন (200K) সমর্থন করে; Claude Opus 4.6 ও Sonnet 4.6 ১,০০০,০০০ টোকেন (1M) পর্যন্ত সমর্থন করে; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash ও 2.5 Pro/Flash ১,০০০,০০০ টোকেন (1M) সমর্থন করে; xAI Grok 4 ৫০০,০০০ টোকেন (500K) সমর্থন করে; DeepSeek V3 ১৬৪,০০০ টোকেন (164K) সমর্থন করে; এবং Meta Llama 4 Maverick ১,০৪৮,৫৭৬ টোকেন (1M) সমর্থন করে।
অতিরিক্ত JSON হোয়াইটস্পেস সরিয়ে (প্রম্পটে পাস করার আগে JSON ছোট করে), দীর্ঘ XML ট্যাগগুলিকে কমপ্যাক্ট Markdown বা CSV টেবিল দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, অদৃশ্য ইউনিকোড ক্যারেক্টার সরিয়ে এবং বারবার ব্যবহৃত নির্দেশাবলী বাদ দিয়ে আপনি টোকেন খরচ ২০% থেকে ৪০% কমাতে পারেন।
সঠিক কালার-কোডেড টোকেন সীমানা দেখা প্রকাশ করে যে কেন LLM-গুলি কখনও কখনও ক্যারেক্টার-স্তরের কাজগুলিতে (যেমন শব্দ উল্টানো বা অক্ষর গণনা করা) সংগ্রাম করে এবং অদক্ষ স্ট্রিংগুলিকে হাইলাইট করে—যেমন UUIDs, Base64 ব্লব বা আনমিনিফাইড কোড—যা নীরবে কয়েক ডজন টোকেন পুড়িয়ে ফেলে।
কখনও না। Multinook আপনার ব্রাউজারের ভোলাটাইল RAM-এর ভেতরে ১০০% স্থানীয়ভাবে চলে। আপনার সিস্টেম প্রম্পট, RAG ডকুমেন্ট এবং সোর্স কোড কখনই আপনার মেশিন ছেড়ে যায় না।
মানদণ্ড এবং প্রমাণ

প্রামাণিক মানদণ্ড এবং প্রযুক্তিগত উদ্ধৃতিসমূহ

এই ইঞ্জিনটিকে চালিতকারী অফিসিয়াল ইন্ডাস্ট্রি স্পেসিফিকেশন, ওয়েব স্ট্যান্ডার্ড এবং ক্রিপ্টোগ্রাফিক রেফারেন্স।

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

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

নিউরাল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের জন্য বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) সাবওয়ার্ড টোকেনাইজেশন প্রবর্তনকারী মৌলিক গবেষণা গবেষণাপত্র।

স্পেসিফিকেশন দেখুন
WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

আধুনিক বাইট-স্তরের BPE টোকেনাইজারের ভিত্তি স্তর হিসাবে ব্যবহৃত UTF-8 বাইট স্ট্রীম এনকোডিং নিয়ন্ত্রণকারী অফিসিয়াল ওয়েব স্ট্যান্ডার্ড।

স্পেসিফিকেশন দেখুন

বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE)-এর ভেতরে: LLM কীভাবে ক্যারেক্টারকে সাবওয়ার্ড টোকেনে বিভক্ত করে

আধুনিক ট্রান্সফর্মার আর্কিটেকচার—যার মধ্যে রয়েছে OpenAI-এর GPT-5 এবং GPT-4.1 সিরিজ, Anthropic-এর Claude 4.6, Google-এর Gemini 3.1 এবং 2.5, xAI-এর Grok 4, Meta-এর Llama 4 এবং DeepSeek V3/R1—বাইট-পেয়ার এনকোডিং (BPE) এবং SentencePiece-এর মতো ডিটারমিনিস্টিক সাবওয়ার্ড টোকেনাইজেশন অ্যালগরিদমগুলির মাধ��যমে পাঠ্য প্রক্রিয়া করে। প্রতিটি ভাষার প্রতিটি শব্দের একটি অনন্ত অভিধান বজায় রাখার পরিবর্তে, BPE পৃথক UTF-8 বাইট দিয়ে শুরু করে এবং বারবার সবচেয়ে ঘন ঘন সংলগ্ন ক্যারেক্টার জোড়গুলিকে সাবওয়ার্ড টোকেনে মার্জ করে।

ফলস্বরূপ, একটি অগ্রগামী স্পেসসহ একটি সাধারণ ইংরেজি শব্দ যেমন ` intelligence` একটি একক পূর্ণসংখ্যা টোকেন আইডি হিসেবে এনকোড করা হয়, যেখানে একটি অপরিচিত যৌগিক শব্দ, একটি হেক্সাডেসিমেল হ্যাশ, বা একটি গভীরভাবে ইন্ডেন্টেড পাইথন ব্লক কয়েক ডজন পৃথক টোকেনে ভেঙে যায়। Multinook-এর ভিজ্যুয়াল টোকেনাইজার আপনার ব্রাউজার RAM-এর ভেতরে রিয়েল টাইমে এই সাবওয়ার্ড সীমানাগুলিকে পুনর্গঠন করে।

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, এবং DeepSeek জুড়ে কনটেক্সট উইন্ডো ইকোনমিক্স অপ্টিমাইজ করা

প্রোডাকশন এআই অ্যাপ্লিকেশন এবং রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) পাইপলাইনে, টোকেন গণনা সরাসরি মাসিক ক্লাউড বিল এবং Time-To-First-Token (TTFT) লেটেন্সি নিয়ন্ত্রণ করে। যেহেতু সেলফ-অ্যাটেনশন জটিলতা সিকোয়েন্স দৈর্ঘ্যের সাথে স্কয়ার আকারে স্কেল করে, তাই প্রতিটি এপিআই কলে অপ্টিমাইজ না করা ৫০,০০০-টোকেনের ডকুমেন্ট চাপিয়ে দিলে দ্রুত বাজেট শেষ হয়ে যায়।

ফ্রন্টিয়ার ফ্ল্���াগশিপ মডেল (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) এবং উচ্চ-দক্ষতার রিজনিং/ফ্ল্যাশ মডেলগুলিতে (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) আপনার প্রম্পট একসাথে তুলনা করার মাধ্যমে, ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলি প্রতি ১,০০০ কলের সঠিক খরচ বেঞ্চমার্ক করতে পারে এবং তাদের মডেল রাউটিং সঠিক আকারে আনতে পারে।

এন্টারপ্রাইজ এআই টিমের জন্য ১০০% এয়ার-গ্যাপড প্রম্পট অডিটিং

সিস্টেম প্রম্পট এবং এন্টারপ্রাইজ RAG কনটেক্সট মূল বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তি প্রতিনিধিত্ব করে। তৃতীয় পক্ষের ক্লাউড টোকেনাইজারে প্রোপাইটরি প্রম্পট টেমপ্লেট বা গ্রাহক ডেটাসেট পেস্ট করার ফলে গোপনীয় ব্যবসায়িক লজিক ফাঁস হওয়ার ঝুঁকি থাকে। Multinook স্থানীয় ব্রাউজার মেমরির ভেতরে কঠোরভাবে সমস্ত BPE বিভাজন এবং খরচ মডেলিং সম্পাদন করে যার কোনো নেটওয়ার্ক ট্রান্সমিশন নেই।

যাচাইকৃত ১০০% ইন-ব্রাউজার RAM নিরাপত্তা
২০২৬ ওয়েব স্ট্যান্ডার্ডের জন্য আপডেট করা হয়েছে

সম্পর্কিত টুলস

ক্যাটাগরির সব টুলস দেখুন →
COUNT
জনপ্রিয়

ক্যারেক্টার কাউন্টার

ব্রাউজারের RAM-এ অক্ষর, শব্দ, বাক্য, UTF-8 বাইট, পড়ার সময় এবং ১x-৩x কীওয়ার্ড ঘনত্ব গণনা করুন

ডেভেলপার টুলস→
X-RAY
২০২৬ নতুন

অদৃশ্য চর���ত্র ক্লিনার

ব্রাউজারের RAM-এ ৩৫+ লুকানো ইউনিকোড অক্ষর, জিরো-ওয়িডথ স্পেস এবং এআই ওয়াটারমার্ক সনাক্ত ও অপসারণ করুন

ডেভেলপার টুলস→
GSM-7
২০২৬ নতুন

এসএমএস কাউন্টার

GSM-7 (১৬০ অক্ষর) বনাম UCS-2 ইউনিকোড (৭০ অক্ষর) এসএমএস সেগমেন্ট গণনা করুন, নন-GSM অক্ষর চিহ্নিত করুন এবং মেসেজিং খরচ কমান

ডেভেলপার টুলস→