100X SOTA

Brojač LLM tokena - Besplatni kalkulator AI troškova

Brojite tokene, znakove, riječi, korištenje prozora konteksta i troškove API-ja za GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 i Llama 4 u RAM-u

Obrada u lokalnom RAM-u...

Sljedeće preporučene radnje

Brzi tijekovi rada

Očisti skrivene vodene žigove upita

Uklonite nevidljive Unicode znakove koji povećavaju broj BPE tokena.

Pokreni Čistač nevidljivih znakova

Analiziraj gustoću ključnih riječi i riječi

Provjerite duljinu upita, broj rečenica i učestalost fraza od 1x do 3x.

Pokreni Brojač znakova

Potvrdi titlove i vrijeme skripte

Provjerite brzinu čitanja CPS-a i ograničenja redaka CPL-a za skripte generirane pomoću AI.

Pokreni Provjerivač CPS-a titlova

Ukratko

Brzi sažetak i ključni zaključci

Osnovni uvidi, radne značajke i jamstva privatnosti na jednom mjestu.

Službena definicija

Brojač LLM tokena i AI kalkulator troškova je razvojni uslužni program koji segmentira tekst i izvorni kod u podriječne tokene kodiranja parova bajtova (BPE) u memoriji preglednika kako bi procijenio korištenje prozora konteksta i troškove API zaključivanja u velikim jezičnim modelima.

Pregled|Provjerena arhitektura na strani klijenta

Za besplatno brojanje LLM tokena i izračun troškova AI API promptova na mreži, zalijepite svoj prompt ili kôd u Multinookov brojač LLM tokena. Naš analizator kodiranja bajtnih parova (BPE) na strani klijenta segmentira vaš tekst u blokove vizualnih tokena u RAM-u preglednika i uspoređuje točan broj tokena, postotke prozora konteksta i službene cijene ulaza/izlaza API-ja na GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 i Llama 4.

Usporedba više modela

Usporedite broj tokena i API troškove na modelima GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash i DeepSeek odjednom.

Vizualni označivač tokena

Pogledajte točne obojene dijelove podriječne tokenizacije kako biste uočili JSON, razmake ili nizove koda teške na tokenima.

Kalkulator paketa API troškova

Simulirajte troškove API-ja za pojedinačne pozive i dnevnu produkciju s prilagođenim klizačima ulaznih i izlaznih tokena.

100% lokalna privatnost prompta

Provjerite povjerljive sistemske promptove i vlasnički izvorni kod u lokalnom RAM-u bez prijenosa u oblak.

Mansion visoke performanse

Brojač LLM tokena - Besplatni kalkulator AI troškova

Besplatno brojite LLM tokene, znakove i troškove API promptova za OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 i Llama 4 na mreži.

Procjena tokena kodiranja bajtnih parova (BPE) u stvarnom vremenu i vizualni označivač granica tokena označen bojama

Istodobna usporedba na 21 službenom modelu: 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 i Meta Llama 4

Kalkulator API troškova uživo sa službenim cijenama po 1M ulaza i izlaza, očekivanim izlaznim tokenima i multiplikatorima dnevnih skupnih API poziva

Mjerači iskorištenja prozora konteksta preko ograničenja konteksta od 128K, 164K, 200K, 400K, 500K i 1M tokena

Prikazuje točan omjer znakova i tokena uz ukupni broj znakova, riječi i granica podriječi

100% izolirano izvršavanje u RAM-u na strani klijenta — sigurno revidirajte vlasničke sistemske promptove i izvorni kôd uz 0 prijenosa na poslužitelj

Izolirana privatnost podataka

Apsolutna povjerljivost bez prijenosa

Vaše se datoteke obrađuju strogo unutar RAM-a vašeg uređaja pomoću tehnologije WebAssembly. Nema prijenosa u oblak.

Obrada 100% u RAM-u preglednika • Bez prijenosa na poslužitelj

Upute korak po korak

Kako koristiti na mreži: Brojač LLM tokena - Besplatni kalkulator AI troškova

Slijedite ova 3 jednostavna koraka za obradu dokumenata izravno u pregledniku bez ikakvih instalacija.

Zalijepite svoj sistemski prompt, dokument ili kod

Zalijepite svoj LLM prompt, RAG kontekstni dokument, JSON shemu ili datoteku koda u radni prostor ili učitajte uzorak TypeScript prompta izravno u RAM preglednika.

Pregledajte granice tokena označene bojama

Pregledajte broj tokena uživo, omjere znakova i tokena te obojene komade podriječnih tokena koji pokazuju kako BPE tokenizatori dijele riječi, brojeve i uvlake koda.

Usporedite 21 službeni model i cijene API-ja

Postavite očekivane izlazne tokene i dnevni opseg API poziva kako biste usporedili točne dolarske troškove po zahtjevu i paketu na modelima GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 i Llama 4.

100% besplatno zauvijek (bez prijave)

Paid Cloud Portals

Zahtijeva račun za razvojne inženjere

Usporedba značajki	Multinook (RAM u pregledniku)	Paid Cloud Portals
Podržani AI modeli	21 službeni API model	Samo stariji modeli OpenAI-ja
Vizualni označivač tokena	BPE podriječi označene bojama	Samo običan brojčani izlaz
Matrica API troškova i paketa	Ulaz + izlaz × dnevni pozivi	Potrebna ručna matematika
Mjerač prozora konteksta	128K / 400K / 500K / 1M	Nije uključeno
Privatnost prompta	100% lokalni RAM (0 prijenosa)	Šalje se na vanjski API poslužitelj
Trošak i pristup	100% besplatno zauvijek (bez prijave)	Zahtijeva račun za razvojne inženjere

Tehnička arhitektura i specifikacije

Specifikacije i kompatibilnost formata

Dizajnirano strogo prema W3C WebAssembly i Typed Array specifikacijama.

Mehanizam tokenizacijeKlijentski BPE segmentator podriječi (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Vizualni inspektorOznačivač granica podriječne tokenizacije označen bojama

Modeliranje troškovaSlužbene cijene ulaznih + izlaznih tokena po 1M × dnevni opseg paketa

Telemetrija kontekstaMjerači prozora konteksta od 128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M tokena

Arhitektura privatnosti100% izolirani lokalni RAM preglednika (nema prijenosa na poslužitelj)

Publika i tijekovi rada

Ciljana publika i praktični slučajevi upotrebe

Tko ima koristi od ovog uslužnog programa u pregledniku i kada ga primijeniti.

Arhitekti RAG i agentskih sustava

AI inženjeri i programeri LLM aplikacija

Mjerenje veličine tokena promptova, iskorištenosti prozora konteksta i dnevnih troškova API zaključivanja na OpenAI-ju, Anthropicu i Googleu.

Dizajneri sistemskih promptova

Inženjeri promptova i tehnički pisci

Korištenje vizualnog označavanja tokena za sažimanje opširnih uputa i uklanjanje režijskih troškova formatiranja teških na tokenima.

Planeri unit ekonomije umjetne inteligencije

Voditelji proizvoda i osnivači SaaS-a

Predviđanje mjesečnih računa za LLM API po korisniku i ukupno za 1000 do 100 000 dnevnih zahtjeva prije pokretanja novih AI značajki.

Kustosi skupova podataka i finetuninga

Znanstvenici za podatke i istraživači

Mjerenje omjera znakova i tokena u višejezičnim korpusima i JSONL datotekama za finetuning.

Empirijsko laboratorijsko testiranje

Provjera iz prve ruke i mjerila performansi

Rezultati empirijskog testiranja provedenog na modernim preglednicima i operativnim sustavima bez ikakvog mrežnog prijenosa.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Datoteka: RAG kontekstni dokument od 120 000 znakova (~30 000 tokena)

3,8 ms BPE segmentacija podriječi i tablica troškova za više modela0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Datoteka: TypeScript & JSON prompt od 15 000 znakova

1,1 ms iscrtavanje granica tokena uživo0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Datoteka: Predložak sistemskog prompta od 4000 znakova

0,5 ms trenutni izračun mobilnih tokena i troškova0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)

Testno okruženje / Uređaj	Testna datoteka i složenost	Kašnjenje obrade	Prijenos mrežnih podataka
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	RAG kontekstni dokument od 120 000 znakova (~30 000 tokena)	3,8 ms BPE segmentacija podriječi i tablica troškova za više modela	0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	TypeScript & JSON prompt od 15 000 znakova	1,1 ms iscrtavanje granica tokena uživo	0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	Predložak sistemskog prompta od 4000 znakova	0,5 ms trenutni izračun mobilnih tokena i troškova	0 KB prijenosa (100% lokalni RAM uređaja)

Uobičajeni upiti

Često postavljana pitanja

Sve što trebate znati o privatnosti, sigurnosti, ograničenjima datoteka i korištenju.

Veliki jezični modeli ne čitaju tekst riječ po riječ ili znak po znak; umjesto toga, dijele tekst na komade podriječi koji se nazivaju tokeni pomoću kodiranja parova bajtova (BPE) ili SentencePiecea. Za standardni engleski tekst, 1 token je otprilike jednak 4 znaka ili 0,75 riječi. Stoga je 100 tokena otprilike 75 riječi, a 1000 riječi je otprilike 1333 tokena.

BPE tokenizatori (`o200k_base` i `cl100k_base`) obučeni su pretežno na uobičajenim engleskim riječima, što omogućuje da česte riječi poput 'application' stanu u jedan token. Međutim, interpunkcijski znakovi, JSON uglate zagrade, višeznamenkasti brojevi, uvlake s razmacima i ne-latinični UTF-8 skripti razbijeni su na manje podriječi na razini bajtova, što često troši 1,5x do 3x više tokena za istu duljinu znakova.

Pružatelji AI modela zasebno naplaćuju ulazne tokene (prompt) i izlazne tokene (dovršavanje i zaključivanje), s cijenama po 1 milijunu tokena (1M). Na primjer, OpenAI GPT-5 naplaćuje 1,25 USD / 1M za ulaz i 10,00 USD / 1M za izlaz, GPT-4.1 naplaćuje 2,00 USD / 1M za ulaz i 8,00 USD / 1M za izlaz, Claude Sonnet 4.6 naplaćuje 3,00 USD / 1M za ulaz i 15,00 USD / 1M za izlaz, a Google Gemini 2.5 Flash naplaćuje 0,30 USD / 1M za ulaz i 2,50 USD / 1M za izlaz. Naš kalkulator množi vaš točan broj ulaznih tokena i ciljanu izlaznu duljinu sa službeno dokumentiranom API stopom svakog modela.

`cl100k_base` (veličina rječnika 100 000) korišten je za starije modele GPT-4 i GPT-3.5-Turbo. Moderni modeli OpenAI-ja, uključujući GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini i GPT-4o, koriste `o200k_base` (veličina rječnika 200 000), koji sažima neengleski tekst, izvorni kod i uobičajene izraze s više riječi u 10% do 25% manje tokena.

Prema službenoj API dokumentaciji: OpenAI GPT-5 / mini / nano podržavaju 400 000 tokena (400K); GPT-4.1 / mini podržavaju 1 047 576 tokena (1M); OpenAI o3 & o4-mini podržavaju 200 000 tokena (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 podržavaju do 1 000 000 tokena (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash podržavaju 1 000 000 tokena (1M); xAI Grok 4 podržava 500 000 tokena (500K); DeepSeek V3 podržava 164 000 tokena (164K); a Meta Llama 4 Maverick podržava 1 048 576 tokena (1M).

Možete smanjiti potrošnju tokena za 20% do 40% uklanjanjem suvišnih JSON razmaka (minificiranjem JSON-a prije prosljeđivanja u promptove), zamjenom opširnih XML oznaka kompaktnim Markdown ili CSV tablicama, uklanjanjem nevidljivih Unicode znakova i uklanjanjem dvostrukih unosa ponovljenih uputa.

Prikaz točnih granica tokena označenih bojama otkriva zašto se LLM-ovi ponekad muče sa zadacima na razini znakova (poput okretanja riječi ili brojanja slova) i ističe neučinkovite nizove – poput UUID-ova, Base64 blobova ili neminificiranog koda – koji tiho troše desetke tokena.

Nikada. Multinook radi 100% lokalno unutar nestabilnog RAM-a vašeg preglednika. Vaši sistemski promptovi, RAG dokumenti i izvorni kod nikada ne napuštaju vaše računalo.

Standardi i dokazi

Mjerodavni standardi i tehničke citatne reference

Službene industrijske specifikacije, web standardi i kriptografske reference koje pokreću ovaj pogon.

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

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

Temeljni istraživački rad koji uvodi tokenizaciju podriječi kodiranjem parova bajtova (BPE) za neuronske jezične modele.

Prikaži specifikaciju

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Službeni mrežni standard koji uređuje kodiranje UTF-8 toka bajtova koji se koristi kao temeljni sloj modernih BPE tokenizatora na razini bajtova.

Prikaži specifikaciju

Unutar kodiranja parova bajtova (BPE): Kako LLM-ovi segmentiraju znakove u podriječne tokene

Moderne arhitekture transformatora – uključujući OpenAI-jeve serije GPT-5 i GPT-4.1, Anthropicov Claude 4.6, Googleov Gemini 3.1 i 2.5, xAI-jev Grok 4, Metin Llama 4 i DeepSeek V3/R1 – obrađuju tekst kroz determinističke algoritme tokenizacije podriječi kao što su Byte-Pair Encoding (BPE) i SentencePiece. Umjesto održavanja beskonačnog rječnika svake riječi na svakom jeziku, BPE započinje s pojedinačnim UTF-8 bajtovima i iterativno spaja najčešće susjedne parove znakova u podriječne tokene.

Kao rezultat toga, uobičajena engleska riječ s vodećim razmakom poput ` intelligence` kodira se kao jedan cjelobrojni ID tokena, dok se nepoznat složeni izraz, heksadecimalni hash ili jako uvučeni Python blok razbija na desetke pojedinačnih tokena. Multinookov vizualni tokenizator rekonstruira ove granice podriječi u stvarnom vremenu unutar RAM-a vašeg preglednika.

Optimizacija ekonomije prozora konteksta na modelima GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 i DeepSeek

U produkcijskim AI aplikacijama i cjevovodima generiranja obogaćenog dohvaćanjem (RAG), broj tokena izravno upravlja i mjesečnim računima u oblaku i latencijom vremena do prvog tokena (TTFT). Budući da složenost samopozornosti kvadratično raste s duljinom sekvence, trpbanje neoptimiziranih dokumenata od 50 000 tokena u svaki API poziv brzo iscrpljuje proračune.

Usporedbom vašeg prompta istovremeno na vodećim modelima (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) i visoko učinkovitim modelima za zaključivanje / bljesak modelima (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), inženjerski timovi mogu mjeriti točne troškove po 1000 poziva i pravilno dimenzionirati usmjeravanje modela.

100% izolirana revizija promptova za korporativne AI timove

Sistemski promptovi i korporativni RAG konteksti predstavljaju temeljno intelektualno vlasništvo. Lijepljenje predložaka vlasničkih promptova ili skupova podataka kupaca u oblake trećih strana za tokenizaciju rizici curenja povjerljive poslovne logike. Multinook obavlja svu BPE segmentaciju i modeliranje troškova strogo unutar lokalne memorije preglednika bez ikakvih mrežnih prijenosa.

Potvrđena 100% sigurnost RAM-a u pregledniku

Ažurirano za web standarde iz 2026.