100X SOTA

LLM թոքենների հաշվիչ - Անվճար AI արժեքի հաշվիչ

Հաշվեք թոքենները, նիշերը, բառերը, համատեքստի պատուհանի օգտագործումը և API արժեքները GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 և Llama 4-ի համար RAM-ում

Մշակվում է տեղական RAM-ում...

Առաջարկվող հաջորդ քայլեր

Արագ աշխատանքային հոսքեր

Մաքրել թաքնված հուշումների ջրանիշերը

Հեռացնել անտեսանելի Unicode նշանները, որոնք ուռճացնում են BPE թոքենների քանակը:

Գործարկել Անտեսանելի նիշերի մաքրիչ

Վերլուծել բանալի բառերի և բառերի խտությունը

Ստուգել հուշման երկարությունը, նախադասությունների քանակը և 1x-3x արտահայտությունների հաճախականությունը:

Գործարկել Նիշերի հաշվիչ

Վավերացնել ենթագրերի և սցենարի ժամանակացույցը

Ստուգել CPS ընթերցանության արագությունը և CPL տողերի սահմանափակումները արհեստական բանականության ստեղծած սցենարների համար:

Գործարկել Ենթագրերի CPS ստուգիչ

Հայացք նետելով

Արագ ամփոփում և հիմնական դրույթներ

Հիմնական տեղեկություններ, կատարողական հնարավորություններ և գաղտնիության երաշխիքներ մեկ հայացքով:

Պաշտոնական սահմանում

LLM թոքենների հաշվիչը և AI արժեքի հաշվիչը ծրագրավորողի գործիք է, որը բաժանում է տեքստն ու սկզբնական կոդը Byte-Pair Encoding (BPE) ենթաբառային թոքենների բրաուզերի հիշողության մեջ՝ գնահատելու կոնտեքստային պատուհանի օգտագործումը և API եզրակացության (inference) արժեքը խոշոր լեզվական մոդելներում:

Ակնարկ|Հաճախորդի կողմից հաստատված ճարտարապետություն

LLM թոքենները հաշվելու և AI API հուշումների արժեքներն առցանց անվճար հաշվարկելու համար տեղադրեք ձեր հուշումը կամ կոդը Multinook-ի LLM թոքենների հաշվիչում: Մեր հաճախորդային կողմի Byte-Pair Encoding (BPE) վերլուծիչը բաժանում է ձեր տեքստը տեսողական թոքենային բլոկների բրաուզերի RAM-ում և համեմատում ճշգրիտ թոքենների քանակը, համատեքստի պատուհանի տոկոսները և պաշտոնական API մուտքային/ելքային գները GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 և Llama 4 մոդելներում:

Բազմամոդելային համեմատություն

Միանգամից համեմատեք թոքենների քանակը և API արժեքները GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash և DeepSeek մոդելներում:

Թոքենների տեսողական ընդգծող

Տեսեք հստակ գունավոր կոդավորված ենթաբառային թոքենների կտորները՝ թոքեններով ծանրաբեռնված JSON-ը, բացատները կամ կոդի տողերը հայտնաբերելու համար:

Փաթեթային API արժեքի հաշվիչ

Մոդելավորեք մեկ հարցման և օրական արտադրական API ծախսերը մուտքային և ելքային թոքենների հարմարեցվող սահիչներով:

100% տեղային հրահանգների գաղտնիություն

Կատարեք գաղտնի համակարգային հրահանգների և սեփականատիրական սկզբնական կոդի աուդիտ տեղային RAM-ում՝ զրոյական ամպային վերբեռնումներով:

Բարձր արդյունավետության շարժիչ

LLM թոքենների հաշվիչ - Անվճար AI արժեքի հաշվիչ

Հաշվեք LLM թոքենները, նիշերը և OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 և Llama 4-ի API հուշումների արժեքներն առցանց անվճար:

Իրական ժամանակի Byte-Pair Encoding (BPE) թոքենների գնահատում և տեսողական գունային կոդավորմամբ թոքենների սահմանների ընդգծող

Միաժամանակյա համեմատություն 21 պաշտոնական մոդელների միջև՝ 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 և Meta Llama 4

Կենդանի API արժեքի հաշվիչ՝ պաշտոնական 1M մուտքային և ելքային դրույքաչափերով, ակնկալվող ելքային թոքեններով և օրական փաթեթային API զանգերի բազմապատկիչներով

Համատեքստի պատուհանի օգտագործման չափիչներ 128Կ, 164Կ, 200Կ, 400Կ, 500Կ և 1Մ թոքենների համատեքստի սահմանափակումների միջև

Ցուցադրում է ճշգրիտ նիշ-թոքեն հարաբերակցությունը՝ ընդհանուր նիշերի, բառերի և ենթաբառային սահմանների հետ մեկտեղ

100% մեկուսացված հաճախորդային կողմի RAM կատարում — անվտանգ կերպով ստուգեք սեփականատիրական համակարգի հուշումները և սկզբնաղբյուր կոդը՝ սերվերային վերբեռնումների 0 բայթով

Մեկուսացված տվյալների գաղտնիություն

Բացարձակ զրոյական վերբեռնման գաղտնիություն

Ձեր ֆայլերը մշակվում են խստորեն ձեր սարքի RAM-ում՝ WebAssembly-ի միջոցով։ Ամպային վերբեռնումներ չկան։

100% բրաuzerային RAM մշակում • Սերվերային վերբեռնումներ չկան

Քայլ առ քայլ հրահանգներ

Ինչպես օգտագործել առցանց: LLM թոքենների հաշվիչ - Անվճար AI արժեքի հաշվիչ

Հետևեք այս 3 պարզ քայլերին՝ ձեր փաստաթղթերն անմիջապես ձեր բրաuzerում մշակելու համար՝ առանց որևէ տեղադրման։

Տեղադրեք ձեր համակարգային հրահանգը, փաստաթուղթը կամ կոդը

Տեղադրեք ձեր LLM հարցումը, RAG կոնտեքստային փաստաթուղթը, JSON սխեման կամ կոդի ֆայլը աշխատանքային տարածքում կամ բեռնեք TypeScript-ի նմուշային հարցումը ուղղակիորեն բրաուզերի RAM-ում:

Ստուգեք գունավոր կոդավորված թոքենների սահմանները

Դիտեք ուղիղ եթերում թոքենների քանակը, նշան-թոքեն հարաբերակցությունը և գունավոր կոդավորվածենթաբառային (subword) թոքենների կտորները, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչպես են BPE թոքենիզատորները բաժանում բառերը, թվերը և կոդի նահանջները:

Համեմատեք 21 պաշտոնական մոդելներ և API գներ

Սահմանեք ձեր ակնկալվող ելքային թոքենները և API հարցումների օրական ծավալը՝ յուրաքանչյուր հարցման և փաթեթային դոլարային արժեքը համեմատելու համար GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 և Llama 4 մոդելներում:

100% անվճար ընդմիշտ (առանց մուտքի)

Paid Cloud Portals

Պահանջում է ծրագրավորողի հաշիվ

Հնարավորությունների համեմատություն. Multinook ընդդեմ ավանդական ամպային պորտալների	Multinook (Բրաuzerային RAM)	Paid Cloud Portals
Աջակցվող AI մոդելներ	21 պաշտոնական API մոդել	Միայն OpenAI հին մոդելներ
Թոքենների տեսողական ընդգծող	Գունավոր կոդավորված BPE ենթաբառեր	Միայն պարզ թվային արդյունք
API արժեքի և փաթեթի մատրիցա	Մուտք + Ելք × Օրական հարցումներ	Պահանջվում է ձեռքով հաշվարկ
Կոնտեքստային պատուհանի չափիչ	128K / 400K / 500K / 1M	Ներառված չէ
Հրահանգների գաղտնիություն	100% տեղային RAM (0 վերբեռնում)	Ուղարկվում է արտաքին API սերվեր
Արժեք և հասանելիություն	100% անվճար ընդմիշտ (առանց մուտքի)	Պահանջում է ծրագրավորողի հաշիվ

Տեխնիկական ճարտարապետություն և բնութագրեր

Բնութագրեր և ձևաչափերի համատեղելիություն

Խստորեն նախագծված է W3C WebAssembly և Typed Array ստանդարտներին համապատասխան։

Թոքենիզացման շարժիչՀաճախորդային կողմի BPE ենթաբառային սեգմենտատոր (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Տեսողական ստուգիչԳունավոր կոդավորված ենթաբառային թոքենների սահմանների ընդգծող

Ա��ժեքի մոդելավորումՊաշտոնական 1M մուտքային + ելքային թոքենի գին × Օրական փաթեթային ծավալ

Կոնտեքստային հեռաչափություն128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M թոքենի կոնտեքստային պատուհանի չափիչներ

Գաղտնիության ճարտարապետություն100% մեկուսացված տեղային բրաուզերի RAM (Զրոյական սերվերային վերբեռնումներ)

Լսարան և աշխատանքային հոսքեր

Թիրախային լսարան և գործնական կիրառություններ

Ով է շահում այս բրաուզերային գործիքից և երբ այն կիրառել:

RAG և գործակալային (agentic) համակարգերի ճարտարապետներ

AI ճա��տարագետներ և LLM հավելվածների մշակողներ

Հրահանգների թոքենների չափերի, կոնտեքստային պատուհանի օգտագործման և օրական API եզրակացության արժեքների բենչմարկում OpenAI, Anthropic և Google մոդելներում:

Համակարգային հրահանգների դիզայներներ

Հրահանգների ճարտարագետներ և տեխնիկական գրողներ

Թոքենների տեսողական ընդգծման օգտագործումը ծավալուն հրահանգները սեղմելու և թոքեններով ծանրաբեռնված ձևաչափման ծախսերը վերացնելու համար:

AI միավորների տնտեսագիտության պլանավորողներ

Ապրանքների գծով մենեջերներ և SaaS հիմնադիրներ

Յուրաքանչյուր օգտատիրոջ և ամսական LLM API հաշիվների կանխատեսում 1,000-��ց մինչև 100,000 օրական հարցումների համար նոր AI գործառույթներ գործարկելուց առաջ:

Տվյալների բազայի և վարժեցման (fine-tuning) համակարգողներ

Տվյալների գիտնականներ և հետազոտողներ

Նշան-թոքեն հարաբերակցության չափում բազմալեզու կորպուսներում և JSONL վարժեցման ֆայլերում:

Փորձնական լաբորատոր ստուգում

Առաջին ձեռքից ստուգում և կատարողականի չափանիշներ

Փորձնական թեստավորման արդյունքներ, որոնք անցկացվել են ժամանակակից բրաուզերներում և օպերացիոն համակարգերում՝ առանց ցանցային փոխանցման:

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Ֆայլ՝ 120,000 նշանանոց RAG կոնտեքստային փաստաթուղթ (~30,000 թոքեն)

3.8ms BPE ենթաբառային սեգմենտավորում և բազմամոդելային արժեքների աղյուսակ0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Ֆայլ՝ 15,000 նշանանոց TypeScript և JSON հրահանգ

1.1ms ուիղիղ եթերում թոքենների սահմանների տեսողական ռենդերինգ0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Ֆայլ՝ 4,000 նշանանոց համակարգային հրահանգի ձևանմուշ

0.5ms ակնթարթային բջջային թոքենների և արժեքի հաշվարկ0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)

Թեստային միջավայր / Սարք	Թեստային ֆայլ և բարդություն	Մշակման ուշացում	Ցանցային տվյալների փոխանցում
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000 նշանանոց RAG կոնտեքստային փաստաթուղթ (~30,000 թոքեն)	3.8ms BPE ենթաբառային սեգմենտավորում և բազմամոդելային արժեքների աղյուսակ	0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000 նշանանոց TypeScript և JSON հրահանգ	1.1ms ուիղիղ եթերում թոքենների սահմանների տեսողական ռենդերինգ	0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000 նշանանոց համակարգային հրահանգի ձևանմուշ	0.5ms ակնթարթային բջջային թոքենների և արժեքի հաշվարկ	0 KB փոխանցված (100% տեղային սարքի RAM)

Տարածված հարցումներ

Հաճախ տրվող հարցեր

Ամեն ինչ, ինչ ձեզ հարկավոր է իմանալ գաղտնիության, անվտանգության, ֆայլերի սահմանափակումների և օգտագործման մասին։

Խոշոր լեզվական մոդելները տեքստը չեն կարդում բառ առ բառ կամ նշան առ նշան. փոխարենը նրանք տեքստը բաժանում են ենթաբառային կտորների, որոնք կոչվում են թոքեններ՝ օգտագործելով Byte-Pair Encoding (BPE) կամ SentencePiece: Ստանդարտ անգլերեն տեքստի համար 1 թոքենը հավասար է մոտավորապես 4 նշանի կամ 0.75 բառի: Հետևաբար, 100 թոքենը մոտավորապես 75 բառ է, իսկ 1,000 բառը՝ մոտավորապես 1,333 թոքեն:

BPE թոքենիզատորները (`o200k_base` և `cl100k_base`) վարժեցված են հիմնականում սովորական անգլերեն բառերի վրա, ինչը թույլ է տալիս հաճախ հանդիպող բառերին, ինչպիսին է 'application'-ը, տեղավորվել մեկ թոքենի մեջ: Այնուամենայնիվ, կետադրական նշանները, JSON փակագծերը, բազմանիշ թվերը, բացատների նահանջները և ոչ լատինական UTF-8 սկրիպտները բաժանվում են ավելի փոքր բայական մակարդակի ենթաբառերի՝ հաճախ սպառելով 1.5x-ից մինչև 3x ավելի շատ թոքեններ նույն նշանների քանակի դեպքում:

AI մոդելների մատակարարները առանձին են գանձում մուտքային (հրահանգների) և ելքային (ավարտման և դատողության) թոքենների համար՝ գնանշված յուրաքանչյուր 1 միլ��ոն թոքենի համար (1M): Օրինակ՝ OpenAI GPT-5-ը գանձում է $1.25/1M մուտքի և $10.00/1M ելքի համար, GPT-4.1-ը՝ $2.00/1M մուտքի և $8.00/1M ելքի համար, Claude Sonnet 4.6-ը՝ $3.00/1M մուտքի և $15.00/1M ելքի համար, իսկ Google Gemini 2.5 Flash-ը՝ $0.30/1M մուտքի և $2.50/1M ելքի համար: Մեր հաշվիչը բազմապատկում է ձեր հստակ մուտքային թոքենների քանակը և թիրախային ելքային երկարությունը յուրաքանչյուր մոդելի պաշտոնական փաստաթղթավորված API սակագնով:

`cl100k_base`-ը (100,000 բառապաշարի չափով) օգտագործվել է հին GPT-4-ի և GPT-3.5-Turbo-ի համար: OpenAI-ի ժամանակակից մոդելները, ներառյալ GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini և GPT-4o, օգտագործում են `o200k_base`-ը (200,000 բառապաշարի չափով), որը սեղմում է ոչ անգլերեն տեքստը, սկզբնական կոդը և սովորական բազմաբառ արտահայտությունները 10%-ից մինչև 25%-ով ��վելի քիչ թոքենների մեջ:

Համաձայն պաշտոնական API փաստաթղթերի՝ OpenAI GPT-5 / mini / nano մոդելներն աջակցում են 400,000 թոքեն (400K), GPT-4.1 / mini-ն՝ 1,047,576 թոքեն (1M), OpenAI o3 & o4-mini-ն՝ 200,000 թոքեն (200K), Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6-ը՝ մինչև 1,000,000 թոքեն (1M), Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash-ը՝ 1,000,000 թոքեն (1M), xAI Grok 4-ը՝ 500,000 թոքեն (500K), DeepSeek V3-ը՝ 164,000 թոքեն (164K), իսկ Meta Llama 4 Maverick-ը՝ 1,048,576 թոքեն (1M):

Դուք կարող եք կրճատել թոքենների սպառումը 20%-ից 40%-ով՝ հեռացնելով ավելորդ JSON բացատները (մինիֆայացնելով JSON-ը նախքան հրահանգների մեջ փոխանցելը), փոխարինելով ծավալուն XML պիտակները կոմպակտ Markdown կամ CSV աղյուսակներով, հեռացնելով անտեսանելի Unicode նշանները և վերացնելով կրկնվող հրահանգները:

Գունավոր կոդավորված թոքենների սահմանների տեսնելը պարզ է դարձնում, թե ինչո՞ւ են LLM-ները երեմն պայքարում նշանային մակարդակի խնդիրների հետ (ինչպես բառերը շրջելը կամ տառերը հաշվելը) և ընդգծում է անարդյունավետ տողերը՝ ինչպիսին են UUID-ները, Base64 բլոբները կամ չմինիֆայացված կոդը, որոնք անաղմուկ այրում են տասնյակ թոքեններ:

Երբեք: Multinook-ն աշխատում է 100% տեղային ձեր բրաուզերի հիշողության (RAM) մեջ: Ձեր համակարգային հրահանգները, RAG փաստաթղթերը և սկզբնական կոդը երբեք չեն լքում ձեր սարքը:

Ստանդարտներ և ապացույցներ

Հեղինակավոր ստանդարտներ և տեխնիկական հղումներ

արդյունաբերական պաշտոնական բնութագրեր, վեբ ստանդարտներ և կրիպտոգրաֆիկ հղումներ, որոնք աշխատեցնում են այս շարժիչը:

Հաշվողական լեզվաբանության ասոցիացիա (ACL / Sennrich et al.)

Հազվագյուտ բառերի նեյրոնային մեքենայական թարգմանություն ենթաբառային միավորներով (BPE)

Հիմնարար հետազոտական աշխատություն, որը ներկայացնում է Byte-Pair Encoding (BPE) ենթաբառային թոքենիզացումը նեյրոնային լեզվական մոդելների համար:

Դիտել բնութագիրը

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API բնութագիր

Պաշտոնական վեբ ստանդարտ, որը կարգավորում է UTF-8 բայական հոսքի կոդավորումը, որն օգտագործվում է որպես ժամանակակից բայական մակարդակի BPE թոքենիզատորների հիմնային շերտ:

Դիտել բնութագիրը

Byte-Pair Encoding (BPE)-ի ներսում. Ինչպես են LLM-ները բաժանում նշանները ենթաբառային թոքենների

Ժամանակակից տրանսֆորմատորային ճարտարապետությունները, ներառյալ OpenAI-ի GPT-5 և GPT-4.1 սերիաները, Anthropic-ի Claude 4.6-ը, Google-ի Gemini 3.1 և 2.5-ը, xAI-ի Grok 4-ը, Meta-ի Llama 4-ը և DeepSeek V3/R1-ը, մշակում են տեքստը դետերմինիստական ենթաբառային թոքենիզացման ալգորիթմների միջոցով, ինչպիսին են Byte-Pair Encoding (BPE)-ը և SentencePiece-ը: Յուրաքանչյուր լեզվի յուրաքանչյուր բառի անվերջ բառարան պահելու փոխարեն՝ BPE-ն սկսում է անհատական UTF-8 բայերից և իտերատիվ կերպով միաձուլում ամենահաճախ հանդիպող հարակից նշանների զույգերը ենթաբառային թոքենների:

Արդյունքում՝ սկզբնական բացատով սովորական անգլերեն բառը, ինչպիսին է ` intelligence`-ը, կոդավորվում է որպես մեկ ամբողջ թոքենի ID, մինչդեռ անծանոթ բարդ տերմինը, հեքսադեցիմալ հեշը կամ խիստ ներհրված (indented) Python բլոկը բաժանվում են տասնյակ առանձին թոքենների: Multinook-ի տեսողական թոքենիզատորը վերակառուցում է այս ենթաբառային սահմանները իրական ժամանակում ձեր բրաուզերի RAM-ում:

Կոնտեքստային պատուհանի տնտեսագիտության օպտիմալացում GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 և DeepSeek մոդելներում

Արտադրական AI հավելվածներում և RAG խողովակաշարերում թոքենների քանակն ուղղակիորեն կառավարում է և՛ ամսական ամպային հաշիվները, և՛ Time-To-First-Token (TTFT) ուշացումը: Քանի որ ինքնաուշադրության բարդությունը քառակուսային կերպով աճում է հաջորդականության երկարության հետ, չօպտիմալացված 50,000 թոքենանոց փաստաթղթերի լցոնումը յուրաքանչյուր API հարցման մեջ արագորեն սպառում է բյուջեն:

Համեմատելով ձեր հրահանգը միաժամանակ առաջատար ֆլագմանային մոդելների (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) և բարձր արդյունավետության դատողության/ֆլեշ մոդելների հետ (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), ճարտարագիտական թիմերը կարող են բենչմարկել յուրաքանչյուր 1,000 հարցման ստույգ արժեքը և ճիշտ չափագրել իրենց մոդելների ուղղորդումը:

100% մեկուսացված (Air-Gapped) հրահանգների աուդիտ կորպորատիվ AI թիմերի համար

Համակարգային հրահանգները և կորպորատիվ RAG կոնտեքստները ներկայացնում են հիմնական մտավոր սեփականություն: Ս��փականատիրական հրահանգների ձևանմուշների կամ հաճախորդների տվյալների բազաների տեղադրումը երրորդ կողմի ամպային թոքենիզատորների մեջ վտանգում է գաղտնի բիզնես տրամաբանության արտահոսքը: Multinook-ը կատարում է բոլոր BPE սեգմենտավորումն ու արժեքի մոդելավորումը խստորեն տեղային բրաուզերի հիշողության մեջ՝ զրոյական ցանցային փոխանցումներով:

Հաստատված 100% բրաuzerային RAM անվտանգություն

Թարմացված է 2026 թվականի վեբ ստանդարտների համար