100X SOTA

شمارشگر توکن LLM - ماشین حساب هزینه رایگان هوش مصنوعی

Q: توکن LLM چیست و ۱ توکن معادل چند کاراکتر یا کلمه است؟

مدلهای زبانی بزرگ متن را کلمه به کلمه یا کاراکتر به کاراکتر نمیخوانند؛ در عوض، آنها با استفاده از انکودینگ جفت بایت (BPE) یا SentencePiece متن را به قطعات زیرکلمه به نام توکن تقسیم میکنند. برای متن استاندارد انگلیسی، ۱ توکن تقریباً معادل ۴ کاراکتر یا ۰.۷۵ کلمه است. بنابراین، ۱۰۰ توکن تقریباً معادل ۷۵ کلمه و ۱۰۰۰ کلمه تقریباً معادل ۱۳۳۳ توکن است.

Q: هزینه API مدل LLM در مدلهای GPT-5، GPT-4.1، Claude 4.6 و Gemini 3.1 چگونه محاسبه میشود؟

ارائهدهندگان مدل ��وش مصنوعی به طور جداگانه برای توکنهای ورودی (پرامپت) و توکنهای خروجی (تکمیل و استدلال) صورتحساب صادر میکنند که به ازای هر ۱ میلیون توکن (1M) قیمتگذاری میشوند. به عنوان مثال، OpenAI GPT-5 به ازای هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱.۲۵ دلار و خروجی ۱۰.۰۰ دلار، GPT-4.1 ورودی ۲.۰۰ دلار و خروجی ۸.۰۰ دلار، Claude Sonnet 4.6 ورودی ۳.۰۰ دلار و خروجی ۱۵.۰۰ دلار، و Google Gemini 2.5 Flash ورودی ۰.۳۰ دلار و خروجی ۲.۵۰ دلار صورتحساب صادر میکنند. ماشین حساب ما تعداد دقیق توکن ورودی و طول خروجی هدف شما را در نرخ رسمی مستند شده API هر مدل ضرب میکند.

Q: تفاوت بین توکنایزرهای o200k_base و cl100k_base چیست؟

انکودینگ `cl100k_base` (اندازه واژگان ۱۰۰,۰۰۰) برای نسخههای قدیمی GPT-4 و GPT-3.5-Turbo استفاده میشد. مدلهای مدرن OpenAI — از جمله GPT-5، GPT-4.1، o3، o4-mini و GPT-4o — از `o200k_base` (اندا��ه واژگان ۲۰۰,۰۰۰) استفاده میکنند که متنهای غیرانگلیسی، کد منبع و عبارتهای چندکلمهای رایج را به ۱۰٪ تا ۲۵٪ توکنهای کمتری فشرده میکند.

Q: محدودیتهای رسمی پنجره زمینه برای GPT-5، GPT-4.1، Claude 4.6، Gemini و DeepSeek چیست؟

بر اساس مستندات رسمی API: OpenAI مدلهای GPT-5 / mini / nano از ۴۰۰,۰۰۰ توکن (400K) پشتیبانی میکنند؛ GPT-4.1 / mini از ۱,۰۴۷,۵۷۶ توکن (1M)؛ مدلهای OpenAI o3 و o4-mini از ۲۰۰,۰۰۰ توکن (200K)؛ Claude Opus 4.6 و Sonnet 4.6 از حداکثر ۱,۰۰۰,۰۰۰ توکن (1M)؛ گوگل Gemini 3.1 Pro، 3 Flash و 2.5 Pro/Flash از ۱,۰۰۰,۰۰۰ توکن (1M)؛ xAI Grok 4 از ۵۰۰,۰۰۰ توکن (500K)؛ DeepSeek V3 از ۱۶۴,۰۰۰ توکن (164K)؛ و متا Llama 4 Maverick از ۱,۰۴۸,۵۷۶ توکن (1M) پشتیبانی میکنند.

Q: چگونه میتوانم مصرف توکن را در پرامپتهای سیستم و خطوط لوله RAG خود کاهش دهم؟

شما میت��انید با حذف فضای خالی اضافی JSON (کوچکسازی JSON قبل از انتقال آن به پرامپت)، جایگزینی تگهای XML پرجوهره با جداول فشرده Markdown یا CSV، حذف کاراکترهای نامرئی یونیکد و حذف دستورالعملهای تکراری، مصرف توکن را ۲۰٪ تا ۴۰٪ کاهش دهید.

Q: چرا هایلایت کردن بصری توکن به مهندسی پرامپت کمک میکند؟

مشاهده مرزهای دقیق توکن رنگی نشان میدهد که چرا LLMها گاهی اوقات در کارهای سطح کاراکتر (مانند معکوس کردن کلمات یا شمارش حروف) دچار مشکل میشوند و رشتههای ناکارآمد — مانند UUIDها، بلوکهای Base64 یا کدهای کوچکنشده — را برجسته میکند که به طور خاموش دهها توکن را میسوزانند.

شمارش توکن‌ها، کاراکترها، کلمات، استفاده از پنجره زمینه و هزینه‌های API برای GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4 و Llama 4 در رم

در حال پردازش در RAM محلی...

اقدامات پیشنهادی بعدی

گردهای کاری سریع

پاکسازی واترمارک‌های پنهان پرامپت

حذف کاراکترهای یونیکد نامرئی که تعداد توکن‌های BPE را افزایش می‌دهند.

اجرا پاک‌کننده کاراکتر نامرئی

تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی و تراکم کلمات

ممیزی طول پرامپت، تعداد جملات و فرکانس عبارت ۱x-3x.

اجرا شمارشگر کاراکتر

��عتبارسنجی زمان‌بندی زیرنویس و فیلمنامه

بررسی سرعت خواندن CPS و محدودیت‌های خط CPL برای فیلمنامه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی.

اجرا بررسی‌کننده CPS زیرنویس

در یک نگاه

خلاصه سریع و نکات کلیدی

بینش‌های ضروری، قابلیت‌های عملکردی و تضمین حریم خصوصی در یک نگاه.

تعریف رسمی

شمارنده توکن LLM و ماشین حساب هزینه هوش مصنوعی یک ابزار توسعه‌دهنده است که متن و کدهای منبع را به توکن‌های زیرکلمه انکودینگ جفت بایت (BPE) در حافظه مرورگر تقسیم می‌کند تا استفاده از پنجره زمینه و هزینه‌های استنتاج API را در مدل‌های زبانی بزرگ تخمین بزند.

نمای کلی|معماری سمت کاربر تایید شده

برای شمارش توکن‌های LLM و محاسبه هزینه‌های پرامپت API هوش مصنوعی به صورت آنلاین و رایگان، پرامپت یا کد خود را در شمارشگر توکن LLM Multinook جای‌گذاری کنید. تحلیلگر رمزگذاری جفت بایت (BPE) سمت کاربر ما متن شما را به بلوک‌های توکن بصری در رم مرورگر تقسیم کرده و تعداد دقیق توکن‌ها، درصدهای پنجره زمینه و قیمت‌گذاری رسمی ورودی/خروجی API را در GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek V3/R1، Grok 4 و Llama 4 مقایسه می‌کند.

مقایسه چند مدلی

تعداد توکن‌ها و هزینه‌های API را در مدل‌های GPT-4o، Claude Sonnet، Gemini Pro/Flash و DeepSeek به طور همزمان مقایسه کنید.

هایلایت‌کننده بصری توکن

قطعات توکن زیرکلمه رنگی دقیق را ببینید تا JSON پرمصرف توکن، فضای خالی یا رشته‌های کد را شناسایی کنید.

ماشین حساب هزینه API دسته‌ای

ه��ینه‌های API تولیدی تک‌تماس و روزانه را با اسلایدرهای توکن ورودی و خروجی سفارشی شبیه‌سازی کنید.

حریم خصوصی پرامپت محلی ۱۰۰٪

پرامپت‌های سیستم محرمانه و کدهای منبع اختصاصی را در RAM محلی با صفر آپلود ابری ممیزی کنید.

موتور با کارایی بالا

شمارشگر توکن LLM - ماشین حساب هزینه رایگان هوش مصنوعی

شمارش آنلاین و رایگان توکن‌های LLM، کاراکترها و هزینه‌های پرامپت API برای OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4 و Llama 4.

تخمین توکن رمزگذاری ��فت بایت (BPE) در زمان واقعی و برجسته‌ساز مرز توکن بصری رنگی

مقایسه هم‌زمان در ۲۱ مدل رسمی: 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)، گوگل (Gemini 3.1 Pro، 3 Flash، 2.5 Pro/Flash)، DeepSeek V3/R1، xAI Grok 4 و متا Llama 4

محاسبه‌گر هزینه API زنده با نرخ‌های رسمی به ازای هر ۱ میلیون ورودی و خروجی، توکن‌های خروجی مورد انتظار و ضریب‌های فراخوانی API دسته‌ای روزانه

سنجش‌های استفاده از پنجره زمینه در محدودیت‌های زمینه ۱۲۸K، ۱۶۴K، ۲۰۰K، ۴۰۰K، ۵۰۰K و ۱M توکن

نمایش نسبت دقیق کاراکتر به توکن در کنار کل کاراکترها، کلمات و مرزهای زیرکلمه

اجرای ۱۰۰٪ ایزوله در رم سمت کاربر — بررسی ایمن پرامپت‌های سیستمی اختصاصی و کد منبع با صفر آپلود سرور

حریم خصوصی داده‌ها به صورت کاملاً ایزوله (Air-Gapped)

محرمانگی مطلق بدون آپلود

فایل‌های شما با استفاده از WebAssembly دقیقاً در RAM دستگاه شما پردازش می‌شوند. بدون آپلود ابری.

پردازش 100% در RAM مرورگر • بدون آپلود در سرور

حریم خصوصی داده‌ها به صورت کاملاً ایزوله (Air-Gapped)

دستورالعمل‌های گام به گام

نحوه استفاده آنلاین: شمارشگر توکن LLM - ماشین حساب هزینه رایگان هوش مصنوعی

این 3 مرحله ساده را دنبال کنید تا اسناد خود را مستقیماً در مرورگر خود و بدون نیاز به نصب پردازش کنید.

۱. پرامپت سیستم، سند یا کد خود را جای‌گذاری کنید

پرامپت LLM، سند زمینه RAG، اسلایس JSON یا فایل کد خود را در فضای کاری قرار دهید یا یک پرامپت نمونه TypeScript را مستقیماً در RAM مرورگر بارگذاری کنید.

۲. مرزهای توکن کدگذاری شده با رنگ را بررسی کنید

تعداد توکن‌های زنده، نسبت کاراکتر به توکن و قطعات توکن زیرکلمه رنگی را مشاهده کنید که نشان می‌دهند چگونه توکنایزرهای BPE کلمات، اعداد و تورفتگی کد را تقسیم می‌کنند.

۳. مقایسه ۲۱ مدل رسمی و قیمت‌گذاری API

توکن‌های خروجی مورد انتظار و حجم تماس روزانه API خود را تنظیم کنید تا هزینه دقیق دلاری هر درخواست و دسته را در مدل‌های GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4 و Llama 4 مقایسه کنید.

۱۰۰٪ رایگان برای همیشه (بدون ورود به سیستم)

Paid Cloud Portals

نیازمند حساب توسعه‌دهنده

مقایسه ویژگی‌ها	Multinook (در RAM مرورگر)	Paid Cloud Portals
مدل‌های هوش مصنوعی پشتیبانی‌شده	۲۱ مدل رسمی API	فقط مدل‌های قدیمی OpenAI
هایلایت‌کننده بصری توکن	زیرکلمات BPE رنگی	فقط خروجی عدد ساده
ماتریس هزینه API و دسته‌ای	ورودی + خروجی × تماس‌های روزانه	نیاز به محاسبه دستی
متر پنجره زمینه	۱۲۸K / ۴۰۰K / ۵۰۰K / ۱M	شامل نمی‌شود
حریم خصوصی پرامپت	RAM ۱۰۰٪ محلی (صفر آپلود)	ارسال به سرور API خارجی
هزینه و دسترسی	۱۰۰٪ رایگان برای همیشه (بدون ورود به سیستم)	نیازمند حساب توسعه‌دهنده

معماری فنی و مشخصات

مشخصات و سازگاری فرمت‌ها

طراحی شده دقیقاً بر اساس مشخصات W3C WebAssembly و Typed Array.

موتور توکنیزاسیونبخش‌بند زیرکلمه BPE سمت کلاینت (o200k_base، Claude BPE و SentencePiece)

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

بازرس بصریهایلایت‌کننده مرز توکن زیرکلمه رنگی

مدل‌سازی هزینهقیمت‌گذاری رسمی توکن ورودی + خروجی به ازای هر 1M × حجم دسته روزانه

تله‌متری زمینهمترهای پنجره زمینه توکن ۱۲۸K، ۱۶۴K، ۲۰۰K، ۴۰۰K، ۵۰۰K و ۱M

معماری حریم خ��وصیRAM محلی مرورگر ایزوله ۱۰۰٪ (صفر آپلود سروری)

مخاطبان و جریان‌های کاری

مخاطبان هدف و موارد استفاده عملی

چه کسانی از این ابزار درون مرورگر سود می‌برند و چه زمانی باید از آن استفاده کرد.

معماران سیستم‌های RAG و عاملی

مهندسان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی LLM

معیارگذاری اندازه‌های توکن پرامپت، استفاده از پنجره زمینه و هزینه‌های استنتاج روزانه API در OpenAI، Anthropic و Google.

طراحان پرامپت سیستم

مهندسان پرامپت و نویسندگان فنی

استفاده از هایلایت کردن بصری توکن برای فشرده‌سازی دستورالعمل‌های پرجوهره و حذف سربار فرمت‌بندی پرمصرف توکن.

برنامه‌ریزان اقتصاد واحد هوش مصنوعی

مدیران محصول و بنیان‌گذاران SaaS

پیش‌بینی صورت‌حساب‌های API LLM به ازای هر کاربر و ماهانه در سراسر ۱۰۰۰ تا ۱۰۰,۰۰۰ درخواست روزانه قبل از راه‌اندازی ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی.

سرپرستان مجموعه داده و تنظیم دقیق

دانشمندان داده و پژوهشگران

اندازه‌گیری نسبت کاراکتر به توکن در سراسر پیکره‌های چندزبانه و فایل‌های تنظیم دقیق JSONL.

آزمایش‌های تجربی

تأیید مستقیم و بنچمارک‌های عملکرد

نتایج تست‌های تجربی انجام‌شده روی مرورگرها و سیستم‌عامل‌های مدرن بدون ارسال حتی یک بایت داده به شبکه.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

فایل: سند زمینه RAG با ۱۲۰۰۰۰ کاراکتر (حدود ۳۰۰۰۰ توکن)

بخش‌بندی زیرکلمه BPE و جدول هزینه چندمدلی در ۳.۸ میلی‌ثانیه۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگاه)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

فایل: پرامپت TypeScript و JSON با ۱۵۰۰۰ کاراکتر

رندر مرز توکن بصری زنده در ۱.۱ میلی‌ثانیه۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگاه)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

فایل: قالب پرامپت سیستم با ۴۰۰۰ کاراکتر

محاسبه توکن و هزینه موبایل فوری در ۰.۵ میلی‌ثانیه۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگ��ه)

محیط تست / دستگاه	فایل تست و پیچیدگی	تأخیر پردازش	انتقال داده شبکه
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	سند زمینه RAG با ۱۲۰۰۰۰ کاراکتر (حدود ۳۰۰۰۰ توکن)	بخش‌بندی زیرکلمه BPE و جدول هزینه چندمدلی در ۳.۸ میلی‌ثانیه	۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگاه)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	پرامپت TypeScript و JSON با ۱۵۰۰۰ کاراکتر	رندر مرز توکن بصری زنده در ۱.۱ میلی‌ثانیه	۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگاه)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	قالب پرامپت سیستم با ۴۰۰۰ کاراکتر	محاسبه توکن و هزینه موبایل فوری در ۰.۵ میلی‌ثانیه	۰ کیلوبایت منتقل شده (۱۰۰٪ RAM محلی دستگ��ه)

پرسش‌های متداول

سوالات متداول

هر آنچه که باید درباره حریم خصوصی، امنیت، محدودیت‌های فایل و استفاده بدانید.

مدل‌های زبانی بزرگ متن را کلمه به کلمه یا کاراکتر به کاراکتر نمی‌خوانند؛ در عوض، آن‌ها با استفاده از انکودینگ جفت بایت (BPE) یا SentencePiece متن را به قطعات زیرکلمه به نام توکن تقسیم می‌کنند. برای متن استاندارد انگلیسی، ۱ توکن تقریباً معادل ۴ کاراکتر یا ۰.۷۵ کلمه است. بنابراین، ۱۰۰ توکن تقریباً معادل ۷۵ کلمه و ۱۰۰۰ کلمه تقریباً معادل ۱۳۳۳ توکن است.

توکنایزرهای BPE (`o200k_base` و `cl100k_base`) به طور عمده بر روی کلمات رایج انگلیسی آموزش دیده‌اند که به کلمات مکرری مانند 'application' اجازه می‌دهد در یک توکن واحد جای بگیرند. با این حال، علائم نگارشی، براکت‌های JSON، اعداد چند رقمی، تورفتگی فضای خالی و اسکریپت‌های غیرلاتین UTF-8 به زیرکلمات در سطح بایت کوچکتری تجزیه می‌شوند و اغلب ۱.۵ تا ۳ برابر توکن‌های بیشتری را برای همان طول کاراکتر مصرف می‌کنند.

ارائه‌دهندگان مدل ��وش مصنوعی به طور جداگانه برای توکن‌های ورودی (پرامپت) و توکن‌های خروجی (تکمیل و استدلال) صورت‌حساب صادر می‌کنند که به ازای هر ۱ میلیون توکن (1M) قیمت‌گذاری می‌شوند. به عنوان مثال، OpenAI GPT-5 به ازای هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱.۲۵ دلار و خروجی ۱۰.۰۰ دلار، GPT-4.1 ورودی ۲.۰۰ دلار و خروجی ۸.۰۰ دلار، Claude Sonnet 4.6 ورودی ۳.۰۰ دلار و خروجی ۱۵.۰۰ دلار، و Google Gemini 2.5 Flash ورودی ۰.۳۰ دلار و خروجی ۲.۵۰ دلار صورت‌حساب صادر می‌کنند. ماشین حساب ما تعداد دقیق توکن ورودی و طول خروجی هدف شما را در نرخ رسمی مستند شده API هر مدل ضرب می‌کند.

انکودینگ `cl100k_base` (اندازه واژگان ۱۰۰,۰۰۰) برای نسخه‌های قدیمی GPT-4 و GPT-3.5-Turbo استفاده می‌شد. مدل‌های مدرن OpenAI — از جمله GPT-5، GPT-4.1، o3، o4-mini و GPT-4o — از `o200k_base` (اندا��ه واژگان ۲۰۰,۰۰۰) استفاده می‌کنند که متن‌های غیرانگلیسی، کد منبع و عبارت‌های چندکلمه‌ای رایج را به ۱۰٪ تا ۲۵٪ توکن‌های کمتری فشرده می‌کند.

بر اساس مستندات رسمی API: OpenAI مدل‌های GPT-5 / mini / nano از ۴۰۰,۰۰۰ توکن (400K) پشتیبانی می‌کنند؛ GPT-4.1 / mini از ۱,۰۴۷,۵۷۶ توکن (1M)؛ مدل‌های OpenAI o3 و o4-mini از ۲۰۰,۰۰۰ توکن (200K)؛ Claude Opus 4.6 و Sonnet 4.6 از حداکثر ۱,۰۰۰,۰۰۰ توکن (1M)؛ گوگل Gemini 3.1 Pro، 3 Flash و 2.5 Pro/Flash از ۱,۰۰۰,۰۰۰ توکن (1M)؛ xAI Grok 4 از ۵۰۰,۰۰۰ توکن (500K)؛ DeepSeek V3 از ۱۶۴,۰۰۰ توکن (164K)؛ و متا Llama 4 Maverick از ۱,۰۴۸,۵۷۶ توکن (1M) پشتیبانی می‌کنند.

شما می‌ت��انید با حذف فضای خالی اضافی JSON (کوچک‌سازی JSON قبل از انتقال آن به پرامپت)، جایگزینی تگ‌های XML پرجوهره با جداول فشرده Markdown یا CSV، حذف کاراکترهای نامرئی یونیکد و حذف دستورالعمل‌های تکراری، مصرف توکن را ۲۰٪ تا ۴۰٪ کاهش دهید.

مشاهده مرزهای دقیق توکن رنگی نشان می‌دهد که چرا LLMها گاهی اوقات در کارهای سطح کاراکتر (مانند معکوس کردن کلمات یا شمارش حروف) دچار مشکل می‌شوند و رشته‌های ناکارآمد — مانند UUIDها، بلوک‌های Base64 یا کدهای کوچک‌نشده — را برجسته می‌کند که به طور خاموش ده‌ها توکن را می‌سوزانند.

هرگز. Multinook صد درصد به صورت محلی در داخل RAM فرار مرورگر شما اجرا می‌شود. پرامپت‌های سیستم، اسناد RAG و کد منبع شما هرگز دستگاه شما را ترک نمی‌کنند.

استانداردها و مستندات

استانداردها و استنادهای فنی معتبر

مشخصات رسمی صنعت، استانداردهای وب و مراجع رمزنگاری که این موتور را تغذیه می‌کنند.

انجمن محاسبات زبان‌شناختی (ACL / Sennrich و همکاران)

ترجمه ماشینی عصبی کلمات نادر با واحدهای زیرکلمه (BPE)

مقاله پژوهشی بنیادی که توکنیزاسیون زیرکلمه انکودینگ جفت بایت (BPE) را برای مدل‌های زبان عصبی معرفی می‌کند.

مشاهده مشخصات

استاندارد زنده انکودینگ WHATWG

مشخصات وب API UTF-8 TextEncoder

استاندارد وب رسمی حاکم بر انکودینگ جریان بایت UTF-8 که به عنوان لایه پایه توکنایزرهای مدرن BPE در سطح بایت استفاده می‌شود.

مشاهده مشخصات

درون انکودینگ جفت بایت (BPE): چگونه LLMها کاراکترها را به توکن‌های زیرکلمه تقسیم می‌کنند

معماری‌های ترانسفورماتور مدرن — از جمله سری‌های GPT-5 و GPT-4.1 شرکت OpenAI، مدل Claude 4.6 شرکت Anthropic، مدل‌های Gemini 3.1 و 2.5 گوگل، Grok 4 شرکت xAI، مدل Llama 4 متا و DeepSeek V3/R1 — متن را از طریق الگوریتم‌های توکنیزاسیون زیرکلمه قطعی مانند انکودینگ جفت بایت (BPE) و SentencePiece پردازش می‌کنند. به جای نگهداری یک فرهنگ لغت بی‌نهایت از هر کلمه در هر زبان، BPE با بایت‌های فردی UTF-8 شروع می‌شود و به طور تکراری جفت کاراکترهای مجاور را که بیش از همه تکرار می‌شوند در توکن‌های زیرکلمه ادغام می‌کند.

در نتیجه، یک کلمه رایج انگلیسی با یک فاصله پیشرو مانند ` intelligence` به عنوان یک شناسه توکن عدد صحیح منفرد انکود می‌شود، در حالی که یک اصطلاح ترکیبی ناآشنا، یک هش هگزادسیمال یا یک بلوک پایتون با تورفتگی زیاد به ده‌ها توکن فردی شکسته می‌شود. توکنایزر بصری Multinook این مرزهای زیرکلمه را به صورت لحظه‌ای در داخل RAM مرورگر شما بازسازی می‌کند.

بهینه‌سازی اقتصاد پنجره زمینه در GPT-5، GPT-4.1، Claude 4.6، Gemini 3.1 و DeepSeek

در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی تولیدی و خطوط لوله تولید افزوده بازیابی (RAG)، تعداد توکن مستقیماً هم صورت‌حساب‌های ابری ماهانه و هم تأخیر زمان تا اولین توکن (TTFT) را اداره می‌کند. از آنجا که پیچیدگی توجه خودکار به صورت درجه دوم با طول دنباله مقیاس می‌شود، انباشتن اسناد ۵۰۰۰۰ توکنی بهینه‌نشده در هر تماس API به سرعت بودجه‌ها را تخلیه می‌کند.

با مقایسه همزمان پرامپت خود در سراسر مدل‌های پرچمدار مرزی (GPT-5، GPT-4.1، Claude Opus 4.6، Claude Sonnet 4.6، Gemini 3.1 Pro، Grok 4) و مدل‌های استدلال/فلش با راندمان بالا (GPT-5 mini/nano، o4-mini، Claude Haiku 4.5، Gemini 3 Flash، Gemini 2.5 Flash-Lite، DeepSeek V3/R1، Llama 4 Maverick)، تیم‌های مهندسی می‌توانند هزینه دقیق به ازای ۱۰۰۰ تماس را معیارگذاری کرده و مسیر مدل خود را به اندازه مناسب تنظیم کنند.

ممیزی پرامپت ایزوله ۱۰۰٪ برای تیم‌های هوش مصنوعی سازمانی

پرامپت‌های سیستم و زمینه‌های RAG سازمانی نشان‌دهنده مالکیت فکری هسته‌ای هستند. جای‌گذاری الگوهای پرامپت اختصاصی یا مجموعه‌های داده مشتری در توکنایزرهای ابری شخص ثالث خطر نشت منطق تجاری محرمانه را به همراه دارد. Multinook تمام بخش‌بندی‌های BPE و مدل‌سازی هزینه‌ها را به شدت در داخل حافظه محلی مرورگر با صفر انتقال شبکه انجام می‌دهد.

امنیت تایید شده 100% در RAM مرورگر

به‌روزرسانی شده برای استانداردهای وب 2026