Pumunta sa pangunahing nilalaman
Multinook

LLM Token Counter - Libreng OpenAI at Claude Token Calculator

Bilangin ang mga token, character, salita, paggamit ng context window, at gastos sa API para sa GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 sa RAM

Pinoproseso sa lokal na RAM...

Mga Susunod na Inirerekomendang Aksyon

Mga Mabilis na Workflow
Linisin ang mga Nakatagong Prompt Watermark

Alisin ang mga invisible Unicode character na nagpapalaki sa bilang ng BPE token.

Ilunsad Invisible Char Cleaner
Suriin ang Keyword at Word Density

I-audit ang haba ng prompt, bilang ng pangungusap, at 1x-3x dalas ng parirala.

Ilunsad Character Counter
I-validate ang Timing ng Subtitle at Script

Suriin ang bilis ng pagbasa ng CPS at mga hangganan ng linya ng CPL para sa mga script na ginawa ng AI.

Ilunsad Subtitle CPS Checker
Sa Isang Sulyap

Mabilis na Buod at Mga Pangunahing Punto

Mga mahahalagang insight, kakayahan sa pagganap, at mga kasiguruhan sa privacy sa isang sulyap.

Opisyal na Kahulugan

Ang LLM Token Counter at AI Cost Calculator ay isang utility ng developer na humahati sa text at source code sa mga Byte-Pair Encoding (BPE) subword token sa memorya ng browser upang tantiyahin ang paggamit ng context window at mga gastos sa hinuha ng API sa malalaking wika ng modelo.

Pangkalahatang-ideya|Beripikadong Arkitektura sa Client-Side

Para mabilang ang mga LLM token at kalkulahin ang mga gastos sa AI API prompt online nang libre, i-paste ang iyong prompt o code sa LLM Token Counter ng Multinook. Ang aming client-side Byte-Pair Encoding (BPE) analyzer ay naghahati ng iyong teksto sa mga visual token block sa browser RAM at inihahambing ang eksaktong bilang ng token, mga porsyento ng context window, at opisyal na pagpepresyo ng input/output ng API sa GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4, at Llama 4.

Paghahambing ng Maraming Modelo

Ihambing ang bilang ng token at mga gastos sa API sa GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash, at DeepSeek nang sabay-sabay.

Visual Token Highlighter

Tingnan ang eksaktong color-coded na mga subword token chunk upang makita ang mga JSON, whitespace, o code string na mabigat sa token.

Batch API Cost Calculator

Gayahin ang mga gastos sa API para sa nag-iisang tawag at araw-araw na produksyon gamit ang mga custom na input at output token slider.

100% Lokal na Pagkapribado ng Prompt

I-audit ang mga kumpidensyal na system prompt at proprietary source code sa lokal na RAM na may zero cloud upload.

LLM Token Counter - Libreng OpenAI at Claude Token Calculator — Teknikal na Arkitektura at Mga Detalye
High-Performance Engine

LLM Token Counter - Libreng OpenAI at Claude Token Calculator

Bilangin ang mga LLM token, character, at gastos sa AI API prompt para sa OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, at Llama 4 online nang libre.

Real-time na Byte-Pair Encoding (BPE) token estimation at visual color-coded token boundary highlighter
Sabay-sabay na paghahambing sa 21 opisyal na modelo: 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, at Meta Llama 4
Live API cost calculator na may opisyal na bawat-1M Input & Output rate, Expected Output Tokens, at Daily Batch API Call multiplier
Context window utilization meter sa 128K, 164K, 200K, 400K, 500K, at 1M token context limit
Nagpapakita ng eksaktong Character-to-Token ratio kasama ang kabuuang mga character, salita, at subword boundary
100% air-gapped client-side RAM execution—ligtas na i-audit ang mga proprietary system prompt at source code na may 0 server upload
Air-Gapped Data Privacy

Ganap na Zero-Upload Confidentiality

Ang iyong mga file ay mahigpit na pinoproseso sa loob ng RAM ng iyong device gamit ang WebAssembly. Zero cloud uploads.

100% In-Browser RAM Processing • Walang Server Uploads
Air-Gapped Data Privacy
Sunud-sunod na Tagubilin

Paano gamitin online: LLM Token Counter - Libreng OpenAI at Claude Token Calculator

Sundin ang 3 simpleng hakbang na ito para iproseso ang iyong mga dokumento nang direkta sa iyong browser nang walang mga pag-install.

1

I-paste ang iyong System Prompt, Dokumento, o Code

I-paste ang iyong LLM prompt, RAG context document, JSON schema, o code file sa workspace, o mag-load ng sample TypeScript prompt nang direkta sa RAM ng browser.

2

Siyasatin ang mga Color-Coded na Hangganan ng Token

Tingnan ang live na bilang ng token, mga ratio ng character-to-token, at mga color-Coded subword token chunk na nagpapakita kung paano hinahati ng mga BPE tokenizer ang mga salita, numero, at code indentation.

3

Ihambing ang 21 Opisyal na Modelo at Pagpepresyo ng API

Itakda ang iyong inaasahang output token at pang-araw-araw na dami ng tawag sa API upang ihambing ang eksaktong bawat kahilingan at batch na gastos sa dolyar sa GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, at Llama 4.

Privacy & Performance Benchmark

Bakit Nalalagpasan ng Multinook ang mga Tradisyunal na Cloud Converter

Tingnan kung paano maihahambing ang client-side WebAssembly architecture sa mga kumbensyonal na cloud upload service.

Mga Sinusuportahang AI Model

Multinook
21 Opisyal na Modelo ng API
Paid Cloud Portals
Mga Lumang Modelo ng OpenAI Lamang

Visual Token Highlighter

Multinook
Color-Coded na BPE Subwords
Paid Cloud Portals
Plain na Numero ng Output Lamang

Matrix ng Gastos at Batch sa API

Multinook
Input + Output × Araw-araw na Tawag
Paid Cloud Portals
Kailangan ng Manwal na Matematika

Context Window Meter

Multinook
128K / 400K / 500K / 1M
Paid Cloud Portals
Hindi Kasama

Pagkapribado ng Prompt

Multinook
100% Lokal na RAM (0 Na-upload)
Paid Cloud Portals
Ipinadala sa Panlabas na API Server

Gastos at Access

Multinook
100% Libre Magpakailanman (Walang Login)
Paid Cloud Portals
Nangangailangan ng Developer Account
Teknikal na Arkitektura at Mga Detalye

Mga Detalye at Pagkakatugma ng Format

Mahigpit na binuo ayon sa mga detalye ng W3C WebAssembly at Typed Array.

Tokenization EngineClient-Side BPE Subword Segmenter (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)
Mga Sinusuportahang EcosystemOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 & Llama 4
Visual InspectorColor-Coded Subword Token Boundary Highlighter
Cost ModelingOpisyal na Bawat-1M Input + Output Token Pricing × Araw-araw na Dami ng Batch
Context Telemetry128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M Token Context Window Meters
Privacy Architecture100% Air-Gapped Local Browser RAM (Zero Server Uploads)
Audience at Mga Daloy ng Trabaho

Target na Audience at Mga Praktikal na Kaso ng Paggamit

Sino ang makikinabang sa utility na ito sa browser at kung kailan ito gagamitin.

RAG & Agentic System Architect

Mga AI Engineer at LLM Application Developer

Pag-benchmark ng mga laki ng prompt token, paggamit ng context window, at araw-araw na gastos sa hinuha ng API sa OpenAI, Anthropic, at Google.

System Prompt Designer

Mga Prompt Engineer at Technical Writer

Paggamit ng visual token highlighting upang i-compress ang mga verbose instruction at alisin ang overhead sa pag-format na mabigat sa token.

AI Unit Economics Planner

Mga Product Manager at SaaS Founder

Pag-forecast ng bawat-user at buwanang singil sa LLM API sa 1,000 hanggang 100,000 pang-araw-araw na kahilingan bago maglunsad ng mga bagong feature ng AI.

Dataset & Fine-Tuning Curator

Mga Data Scientist at Mananaliksik

Pagsukat ng mga ratio ng character-to-token sa mga multilingual corpora at JSONL fine-tuning file.

Empirikal na Pagsubok sa Lab

Unang Kamay na Beripikasyon at Mga Benchmark sa Pagganap

Mga resulta ng empirikal na pagsubok na isinagawa sa mga modernong browser at operating system na may zero na pagpapadala sa network.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

File: 120,000-Character RAG Context Document (~30,000 Tokens)

3.8ms BPE subword segmentation & multi-model cost table0 KB na Inilipat (100% Lokal na Device RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

File: 15,000-Character TypeScript & JSON Prompt

1.1ms live visual token boundary rendering0 KB na Inilipat (100% Lokal na Device RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

File: 4,000-Character System Prompt Template

0.5ms instant mobile token & cost calculation0 KB na Inilipat (100% Lokal na Device RAM)
Mga Karaniwang Tanong

Mga Madalas Itanong

Lahat ng kailangan mong malaman tungkol sa privacy, seguridad, mga limitasyon ng file, at paggamit.

Ang mga Large Language Model ay hindi nagbabasa ng text bawat salita o bawat character; sa halip, hinahati nila ang text sa mga subword chunk na tinatawag na token gamit ang Byte-Pair Encoding (BPE) o SentencePiece. Para sa karaniwang English text, ang 1 token ay humigit-kumulang 4 na character o 0.75 na salita. Samakatuwid, ang 100 token ay humigit-kumulang 75 salita, at ang 1,000 salita ay humigit-kumulang 1,333 token.
Ang mga BPE tokenizer (`o200k_base` at `cl100k_base`) ay sinanay pangunahin sa mga karaniwang salitang Ingles, na nagpapahintulot sa mga madalas gamiting salita tulad ng 'application' na magkasya sa isang solong token. Gayunpaman, ang mga bantas, JSON bracket, maramihang digit na numero, whitespace indentation, at mga non-Latin UTF-8 script ay hinahati sa mas maliliit na byte-level subword, na kadalasang kumokonsumo ng 1.5x hanggang 3x na mas maraming token para sa parehong haba ng character.
Ang mga tagapagbigay ng AI model ay naniningil nang hiwalay para sa mga token ng Input (Prompt) at Output (Completion & Reasoning), na naka-quote bawat 1 Milyong token (1M). Halimbawa, ang OpenAI GPT-5 ay naniningil ng $1.25/1M input at $10.00/1M output, ang GPT-4.1 ay naniningil ng $2.00/1M input at $8.00/1M output, ang Claude Sonnet 4.6 ay naniningil ng $3.00/1M input at $15.00/1M output, at ang Google Gemini 2.5 Flash ay naniningil ng $0.30/1M input at $2.50/1M output. Pinaparami ng aming calculator ang iyong eksaktong bilang ng input token at target na haba ng output laban sa opisyal na dokumentadong rate ng API ng bawat modelo.
Ang `cl100k_base` (100,000 laki ng bokabularyo) ay ginamit para sa lumang GPT-4 at GPT-3.5-Turbo. Ang mga modernong modelo ng OpenAI—kabilang ang GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, at GPT-4o—ay gumagamit ng `o200k_base` (200,000 laki ng bokabularyo), na nag-a-compress ng non-English text, source code, at karaniwang multi-word expression sa 10% hanggang 25% na mas kaunting token.
Ayon sa opisyal na dokumentasyon ng API: sinusuportahan ng OpenAI GPT-5 / mini / nano ang 400,000 token (400K); sinusuportahan ng GPT-4.1 / mini ang 1,047,576 token (1M); sinusuportahan ng OpenAI o3 & o4-mini ang 200,000 token (200K); sinusuportahan ng Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 ang hanggang 1,000,000 token (1M); sinusuportahan ng Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash ang 1,000,000 token (1M); sinusuportahan ng xAI Grok 4 ang 500,000 token (500K); sinusuportahan ng DeepSeek V3 ang 164,000 token (164K); at sinusuportahan ng Meta Llama 4 Maverick ang 1,048,576 token (1M).
Maaari mong bawasan ang pagkonsumo ng token ng 20% hanggang 40% sa pamamagitan ng pag-alis ng mga labis na JSON whitespace (pag-minify ng JSON bago ito ipasa sa mga prompt), pagpapalit ng mga verbose XML tag ng mga siksik na Markdown o CSV table, pag-alis ng mga hindi nakikitang Unicode character, at pag-deduplicate ng mga paulit-ulit na tagubilin.
Ang pagtingin sa eksaktong color-coded na mga hangganan ng token ay nagpapakita kung bakit minsan ay nahihirapan ang mga LLM sa mga gawaing character-level (tulad ng pagbaliktad ng mga salita o pagbilang ng mga titik) at itinatampok ang mga hindi mahusay na string—tulad ng mga UUID, Base64 blob, o unminified code—na tahimik na sumusunog sa dose-dosenang token.
Huwag kailanman. Ang Multinook ay tumatakbo nang 100% nang lokal sa loob ng pabagu-bagong RAM ng iyong browser. Ang iyong mga system prompt, RAG document, at source code ay hindi kailanman umaalis sa iyong makina.
Mga Pamantayan at Katibayan

Mga Awtoritatibong Pamantayan at Teknikal na Sipi

Mga opisyal na detalye ng industriya, pamantayan sa web, at mga sanggunian sa kriptograpiya na nagpapagana sa engine na ito.

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

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

Pundasyonal na research paper na nagpapakilala ng Byte-Pair Encoding (BPE) subword tokenization para sa mga neural language model.

Tingnan ang Spec
WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Opisyal na web standard na namamahala sa UTF-8 byte stream encoding na ginagamit bilang base layer ng mga modernong byte-level BPE tokenizer.

Tingnan ang Spec

Sa Loob ng Byte-Pair Encoding (BPE): Paano Sinasala ng mga LLM ang mga Character sa Subword Tokens

Ang mga modernong transformer architecture—kabilang ang serye ng GPT-5 at GPT-4.1 ng OpenAI, Claude 4.6 ng Anthropic, Gemini 3.1 at 2.5 ng Google, Grok 4 ng xAI, Llama 4 ng Meta, at DeepSeek V3/R1—ay nagpoproseso ng text sa pamamagitan ng mga deterministikong subword tokenization algorithm tulad ng Byte-Pair Encoding (BPE) at SentencePiece. Sa halip na magpanatili ng walang katapusang diksyunaryo ng bawat salita sa bawat wika, nagsisimula ang BPE sa mga indibidwal na UTF-8 byte at paulit-ulit na pinagsasama ang mga pinakamadalas na magkatabing pares ng character sa mga subword token.

Bilang resulta, ang isang karaniwang salitang Ingles na may nangungunang espasyo tulad ng ` intelligence` ay naka-encode bilang isang solong integer token ID, samantalang ang isang hindi pamilyar na tambalang termino, isang hexadecimal hash, o isang mabigat na naka-indent na bloke ng Python ay nahahati sa dose-dosenang mga indibidwal na token. Ang visual tokenizer ng Multinook ay muling binubuo ang mga subword boundary na ito sa totoong oras sa loob ng RAM ng iyong browser.

Pag-optimize ng Context Window Economics sa GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, at DeepSeek

Sa mga aplikasyon ng produksyon ng AI at mga pipeline ng Retrieval-Augmented Generation (RAG), direktang kinokontrol ng bilang ng token ang buwanang singil sa cloud at ang latency ng Time-To-First-Token (TTFT). Dahil ang kumplikado ng self-attention ay umaakyat nang quadratic sa haba ng sequence, ang pagsisiksikan ng mga hindi naka-optimize na 50,000-token na dokumento sa bawat tawag sa API ay mabilis na nakakaubos ng mga badyet.

Sa pamamagitan ng paghahambing ng iyong prompt nang sabay-sabay sa mga punong-gabay na modelo (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) at mga high-efficiency reasoning/flash na modelo (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), maaaring i-benchmark ng mga koponan ng engineering ang eksaktong gastos sa bawat 1,000 tawag at iakma ang pagruruta ng kanilang modelo.

100% Air-Gapped Prompt Auditing para sa mga Koponan ng Enterprise AI

Ang mga system prompt at enterprise RAG context ay kumakatawan sa pangunahing intelektuwal na ari-arian. Ang pag-paste ng mga proprietary prompt template o dataset ng customer sa mga third-party cloud tokenizer ay nanganganib na magbunyag ng kumpidensyal na lohika ng negosyo. Isinasagawa ng Multinook ang lahat ng BPE segmentation at cost modeling nang mahigpit sa loob ng lokal na memorya ng browser na may zero na pagpapadala sa network.

Na-verify na 100% In-Browser RAM Security
Na-update para sa 2026 Web Standards

Mga Kaugnay na Tools

Tingnan ang lahat ng tools sa kategorya →
COUNT
Sikat

Character Counter

Bilangin ang mga character, salita, pangungusap, UTF-8 byte, oras ng pagbasa, at 1x-3x keyword density sa browser RAM

Mga Tool para sa Developer→
X-RAY
2026 Bago

Invisible Char Cleaner

Alamin at alisin ang 35+ na nakatagong Unicode character, zero-width space, at AI watermark sa browser RAM

Mga Tool para sa Developer→
GSM-7
2026 Bago

SMS Counter

Kalkulahin ang GSM-7 (160 char) kumpara sa UCS-2 Unicode (70 char) SMS segment, tukuyin ang mga non-GSM character, at bawasan ang mga gastusin sa pagmemensahe

Mga Tool para sa Developer→