100X SOTA

LLM táknateljari - Ókeypis AI kostnaðarreiknivél

Teldu tákn, stafi, orð, notkun samhengisglugga og API kostnað fyrir GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 í vinnsluminni

Vinnur í staðbundnu vinnslumenni...

Næstu ráðlögðu aðgerðir

Fljótleg vinnuflæði

Hreinsa falin vatnsmerki í leiðbeiningum

Fjarlægja ósýnilega Unicode-stafi sem auka BPE-táknafjölda.

Opna Ósýnilegur stafahreinsari

Greina orð og leitarorðaþéttleika

Endurskoða lengd leiðbeininga, fjölda setninga og 1x-3x tíðnisetninga.

Opna Stafateljari

Staðfesta tímasetningu texta og handrits

Athuga CPS-lestrarhraða og CPL-línutakmörk fyrir gervigreindarsamin handrit.

Opna Texta CPS athugari

Í fljótu bragði

Fljótleg samantekt og helstu atriði

Nauðsynlegar innsýnir, afkastageta og persónuverndaröryggisaðgerðir í fljótu bragði.

Opinber skilgreining

LLM-táknetjari og gervigreindar kostnaðarreiknivél er þróunartól sem skiptir texta og frumkóða niður í Byte-Pair Encoding (BPE) undiroðstákn í vinnsluminni vafrans til að áætla notkun samhengisglugga og API-inference kostnað yfir stór tungumálalíkön.

Yfirlit|Staðfest viðskiptavinamegin arkitektúr

Til að telja LLM tákn og reikna út AI API kostnað ókeypis á netinu skaltu líma textann þinn eða kóða í LLM táknateljara Multinook. BPE-greiningartækið okkar (Byte-Pair Encoding) skiptir textanum þínum upp í sjónræna táknkubba í vinnsluminni vfrans og bera saman nákvæman táknfjölda, prósentur samhengisglugga og opinbert API inntaks-/úttaksverð á milli GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 og Llama 4.

Samanburður á mörgum módelum

Berðu saman táknfjölda og API-kostnað yfir GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash og DeepSeek í einu.

Sjónrænn táknahápunktur

Sjáðu nákvæm litakóðuð undiroðstáknhluta til að koma auga á táknþungar JSON, bil eða kóðastrengi.

API-kostnaðarreiknivél fyrir lotur

Líktu eftir kostnaði við stök köll og dagleg framleiðslu-API með sérsniðnum inntaks- og úttakstáknarennum.

100% staðbundin friðhelgi fyrirspurna

Gerðu úttekt á trúnaðarlegum kerfisfyrirspurnum og einkaleyfisvörðum frumkóða í staðbundnu vinnsluminni með núll skýjaupphleðslum.

Afkastamikil vél

LLM táknateljari - Ókeypis AI kostnaðarreiknivél

Teldu LLM tákn, stafi og API kostnað fyrir OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 og Llama 4 ókeypis á netinu.

Rauntíma áætlun á Byte-Pair Encoding (BPE) táknum og sjónræn litakóðuð táknmörk

Samtímis samanburður á 21 opinberum módelum: 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 og Meta Llama 4

Lifandi API kostnaðarreiknivél með opinberum verðum á 1M inntak og úttak, væntanlegum úttakstáknum og margföldurum fyrir daglega lotuköll

Nýtingarmælar fyrir samhengisglugga yfir 128K, 164K, 200K, 400K, 500K og 1M táknmörk

Sýnir nákvæmt hlutfall stafa á móti táknum ásamt heildarstöfum, orðum og undiroðamörkum

100% einangruð keyrsla í vinnsluminni — skoðaðu örugglega eignaskrár og frumkóða með 0 netþjónaupphleðslum

Loftbilað persónuvernd gagna

Algjör trúnaður án upphleðslu

Skjölin þín eru unnin strangt til tekið innan vinnsluminnis tækisins með því að nota WebAssembly. Engar upphleðslur í ský.

100% vinnsluminni vinnst í vafra • Engar upphleðslur á netþjón

Leiðbeiningar skref fyrir skref

Hvernig á að nota á netinu: LLM táknateljari - Ókeypis AI kostnaðarreiknivél

Fylgdu þessum 3 einföldu skrefum til að vinna með skjölin þín beint í vafranum án uppsetningar.

Límdu kerfisfyrirspurn, skjal eða kóða

Límdu LLM-fyrirspurn þína, RAG-samhengisskjal, JSON-skema eða kóðaskrá inn í vinnusvæðið eða hlaðið sýnishorni af TypeScript-fyrirspurn beint í vinnsluminni vafra.

Skoðaðu litakóðuð táknamörk

Skoðaðu tákntalningar í beinni, hlutfall stafa og tákna og litakóðaða undiroðstáknhluta sem sýna hvernig BPE-táknerfar skipta orðum, tölum og kóðainndrætti.

Berðu saman 21 opinber módel og API-verð

Stilltu væntanleg úttakstákn og daglegt magn API-kalla til að bera saman nákvæmlega kostnað á hverja beiðni og í lotu í dollurum milli GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 og Llama 4.

100% ókeypis að eilífu (engin innskráning)

Paid Cloud Portals

Krefst þróunaraðgangs

Samanburður á eiginleikum	Multinook (vinnsluminni í vafra)	Paid Cloud Portals
Studd AI-módel	21 opinber API-módel	Aðeins eldri OpenAI-módel
Sjónrænn táknahápunktur	Litakóðaðir BPE-undiroð	Aðeins látlaust tölulegt úttak
API-kostnaður og lotufylki	Inntak + úttak × dagleg köll	Handvirk stærðfræði nauðsynleg
Samhengisgluggamælir	128K / 400K / 500K / 1M	Ekki innifalið
Friðhelgi fyrirspurna	100% staðbundið vinnsluminni (0 upphleðslur)	Sent á ytri API-þjón
Kostnaður og aðgangur	100% ókeypis að eilífu (engin innskráning)	Krefst þróunaraðgangs

Tæknilegur arkitektúr & forskriftir

Forskriftir & samhæfni sniða

Hannað strangt í samræmi við W3C WebAssembly og Typed Array forskriftir.

TákningarvélVinnsluminnis BPE undiroðssneiðari (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Sjónrænn skoðariLitakóðaður undiroðstákna mörkahlutfallsmerkjari

KostnaðarlíkanOpinber verðlagning á hverja 1M inntaks- og úttakstákn × daglegt lotumagn

Samhengisfjarvöktun128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M tákna samhengisgluggamælar

Friðhelgisarkitektúr100% einangrað staðbundið vinnsluminni vafrans (núll upphleðslur á þjón)

Notendahópar og verkferlar

Markhópur og hagnýt notkunartilvik

Hverjir hafa gagn af þessu vafraforriti og hvenær á að nota það.

RAG- og umboðskerfisarkitektar

Gervigreindarverkfræðingar og LLM-forritarar

Viðmiðun á stærð tákna í fyrirspurnum, nýtingu samhengisglugga og daglegum API-inference kostnaði hjá OpenAI, Anthropic og Google.

Hönnuðir kerfisfyrirspurna

Fyrirspurnaverkfræðingar og tæknirithöfundar

Notkun sjónrænnar táknamerkingar til að þjappa orðmörgum leiðbeiningum saman og eyða táknþungum sniðum.

Einingahagfræðingsstjórar gervigreindar

Vörustjórar og SaaS-stofnendur

Spá fyrir um máglegan LLM API-kostnað á hvern notanda og í mánuði yfir 1.000 til 100.000 daglegar beiðnir áður en nýir gervigreindareiginleikar eru settir í loftið.

Safn- og fínstillingarumsjónarmenn

Gagnafræðingar og vísindamenn

Mæling á hlutfalli stafa og tákna þvert á málheildir og JSONL-fínstillingarskrár.

Rannsóknarprófanir

Staðfesting og afkastaviðmið

Niðurstöður prófana í nýlegum vöfrum og stýrikerfum án allrar netflutnings.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Skrá: 120.000 stafa RAG samhengisskjal (~30.000 tákn)

3,8ms BPE undiroðssneiðing & fjölmódela kostnaðartafla0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Skrá: 15.000 stafa TypeScript & JSON fyrirspurn

1,1ms birting táknamarka í beinni0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Skrá: 4.000 stafa sniðmát kerfisfyrirspurnar

0,5ms tafarlaus útreikningur á táknum og kostnaði í farsíma0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)

Prófunarumhverfi / Tæki	Prófunarskrá og flækjustig	Vinnslutími	Gagnaflutningur um net
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120.000 stafa RAG samhengisskjal (~30.000 tákn)	3,8ms BPE undiroðssneiðing & fjölmódela kostnaðartafla	0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15.000 stafa TypeScript & JSON fyrirspurn	1,1ms birting táknamarka í beinni	0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4.000 stafa sniðmát kerfisfyrirspurnar	0,5ms tafarlaus útreikningur á táknum og kostnaði í farsíma	0 KB flutt (100% staðbundið vinnsluminni tækis)

Algengar fyrirspurnir

Algengar spurningar

Allt sem þú þarft að vita um persónuvernd, öryggi, skráatakmörk og notkun.

Stór tungumálalíkön lesa ekki texta orð fyrir orð eða staf fyrir staf; þess í stað skipta þau texta niður í undiroðshluta sem kallast tákn (tokens) með því að nota Byte-Pair Encoding (BPE) eða SentencePiece. Fyrir staðlaðan enskan texta jafngildir 1 tákn u.þ.b. 4 stöfum eða 0,75 orðum. Þess vegna eru 100 tákn um það bil 75 orð og 1.000 orð eru u.þ.b. 1.333 tákn.

BPE-táknerfar (`o200k_base` og `cl100k_base`) eru þjálfaðir aðallega á algengum enskum orðum, sem gerir það að verkum að algeng orð eins og 'application' komast fyrir í einu tákni. Hins vegar er greinarmerkjum, JSON-svigum, tölustöfum með mörgum stöfum, bilum og UTF-8 skriftum sem eru ekki latneskar skipt niður í smærri bætu-undiroð, sem eyða oft 1,5x til 3x fleiri táknum fyrir sömu stafalengd.

Veitendur AI-módela rágreiða sérstaklega fyrir inntaks- (fyrirspurnar-) og úttakstákn (klárun og röksemdafærslu), gefin upp á hverja 1 milljón tákna (1M). Til dæmis rukkar OpenAI GPT-5 $1,25/1M fyrir inntak og $10,00/1M fyrir úttak, GPT-4.1 rukkar $2,00/1M fyrir inntak og $8,00/1M fyrir úttak, Claude Sonnet 4.6 rukkar $3,00/1M fyrir inntak og $15,00/1M fyrir úttak og Google Gemini 2.5 Flash rukkar $0,30/1M fyrir inntak og $2,50/1M fyrir úttak. Reiknivélin okkar margfaldar nákvæman fjölda inntakstákna þinna og markúttakslengd gegn opinberu skráðu API-gjaldi hvers módels.

`cl100k_base` (100.000 orðaforðastærð) var notað fyrir eldri GPT-4 og GPT-3.5-Turbo. Nútíma OpenAI-módel — þar á meðal GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini og GPT-4o — nota `o200k_base` (200.000 orðafor��astærð), sem þjappar texta sem er ekki á ensku, frumkóða og algengum fjölorðaasamböndum niður í 10% til 25% færri tákn.

Samkvæmt opinberum API-skjölum: OpenAI GPT-5 / mini / nano styðja 400.000 tákn (400K); GPT-4.1 / mini styðja 1.047.576 tákn (1M); OpenAI o3 & o4-mini styðja 200.000 tákn (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 styðja allt að 1.000.000 tákn (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash styðja 1.000.000 tákn (1M); xAI Grok 4 styður 500.000 tákn (500K); DeepSeek V3 styður 164.000 tákn (164K); og Meta Llama 4 Maverick styður 1.048.576 tákn (1M).

Þú getur minnkað táknanotkun um 20% til 40% með því að fjarlægja óþarfa JSON-bil (þjappa JSON áður en það er sent inn í fyrirspurnir), skipta út löngum XML-töggum fyrir samþjappaðar Markdown- eða CSV-töflur, fjarlægja ósýnilega Unicode-stafi og fella út endurteknar leiðbeiningar.

Það að sjá nákvæm litakóðuð táknamörk útskýrir hvers vegna LLM eiga stundum í erfiðleikum með verkefni á stafastigi (eins og að snúa við orðum eða telja stafi) og dregur fram óskilvirka strengi — eins og UUID, Base64-tákn eða óþjappaðan kóða — sem brenna upp tugum tákna í hljóði.

Aldrei. Multinook keyrir 100% staðbundið innan sveiflukennds vinnsluminnis vafrans þíns. Kerfisfyrirspurnir þínar, RAG-skjöl og frumkóði yfirgefa aldrei tölvuna þína.

Staðlar og heimildir

Viðurkenndir staðlar og tæknilegar tilvísanir

Opinberar iðnaðarforskriftir, vefstaðlar og dulritunartilvísanir sem knýja þessa vél áfram.

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

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

Grundvallarvísindarrit sem kynnir til sögunnar Byte-Pair Encoding (BPE) undiroðstáknun fyrir tauganetstungumálalíkön.

Sjá forskrift

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Opinber vefstaðall sem stýrir UTF-8 bætustraumskóðun sem er notuð sem grunnlag í nútíma bætumiðuðum BPE-táknerfum.

Sjá forskrift

Inni í Byte-Pair Encoding (BPE): Hvernig LLM skipta stöfum niður í undiroðstákn

Nútíma spennibyggingar — þar á meðal GPT-5 og GPT-4.1 röð OpenAI, Claude 4.6 frá Anthropic, Gemini 3.1 og 2.5 frá Google, Grok 4 frá xAI, Llama 4 frá Meta og DeepSeek V3/R1 — vinna úr texta í gegnum ákveðna undiroðstáknunaralgrím eins og Byte-Pair Encoding (BPE) og SentencePiece. Í stað þess að viðhalda óendanlegum orðabókum yfir öll orð á öllum tungumálum byrjar BPE á einstökum UTF-8 bétum og sameinar ítrekað algengustu aðlægu stafapörin í undiroðstákn.

Fyrir vikið er algengt enskt orð með undanfarandi bili eins og ` intelligence` kóðað sem einn heiltölutákna-kenni, á meðan ókunnugt samsett hugtak, sextánundarkóði eða innfelldur Python-blokkur brotnar niður í tugi einstakra tákna. Sjónræni táknerfi Multinook endurbyggir þessi undiroðsmörk í rauntíma inni í vinnsluminni vafrans þíns.

Hagræðing hagfræði samhengisglugga yfir GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 og DeepSeek

Í gervigreindarforritum í framleiðslu og RAG-leiðslum stjórnar táknfjöldi beint bæði málegum skýjum og seinkun á tíma að fyrsta tákni (TTFT). Þar sem flókið sjálfsathyglis (self-attention) stækkar ferningslega með lengd raðarinnar, tæmir það fjárhagsáætlanir hratt að troða óbjóðuðum 50.000 tákna skjölum inn í hverju API-kalli.

Með þത് því að bera saman fyrirspurn þína samtímis yfir fremstu flaggskipmódel (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) og mjög skilvirk röksemdafærslu-/flassmódel (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), geta verkfræðiteymi tekið viðmið af nákvæmum kostnaði á hverja 1.000 köll og sniðið leiðarskipan módela að réttri stærð.

100% einangraðar úttektir á fyrirspurnum fyrir gervigreindarteymi í fyrirtækjum

Kerfisfyrirspurnir og samhengi fyrirtækja-RAG tákna kjarna hugverkaréttar. Það að líma einkaleyfisvörðum fyrirspurnasniðmát eða gagnasöfn viðskiptavina inn í skýjatáknerfa þriðja aðila á á hættu að leka trúnaðarlegri viðskiptarökfræði. Multinook framkvæmir alla BPE-sneiðingu og kostnaðarlíkön stranglega innan staðbundið vinnsluminnis vafrans með núll netflutningum.

Staðfest 100% öryggi í vinnslumenni í vafra

Uppfært fyrir 2026 vefstaðla