100X SOTA

LLM ტოკენების მთვლელი - უფასო AI ხარჯების კალკულატორი

დათვალეთ ტოკენები, სიმბოლოები, სიტყვები, კონტექსტური ფანჯრის გამოყენება და API ხარჯები GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 მოდელებისთვის RAM-ში

მუშავდება ადგილობრივ RAM-ში...

შემდეგი რეკომენდებული მოქმედებები

სწრაფი სამუშაო პროცესები

ფარული მოთხოვნის ჭვირნიშნების გაწმენდა

ამოიღეთ უხილავი Unicode სიმბოლოები, რომლებიც ზრდის BPE ტოკენების რაოდენობას.

გაშვება უხილავი სიმბოლოების გამწმენდი

საკვანძო სიტყვებისა და სიტყვების სიმჭიდროვის ანალიზი

შეამოწმეთ მოთხოვნის ს��გრძე, წინადადებების რაოდენობა და 1x-3x ფრაზების სიხშირე.

გაშვება სიმბოლოების მთვლელი

სუბტიტრებისა და სკრიპტის დროის ვალიდაცია

შეამოწმეთ CPS კითხვის სიჩქარე და CPL ხაზის ლიმიტები AI-ს მიერ გენერირებული სკრიპტებისთვის.

გაშვება სუბტიტრების CPS შემოწმება

ერთი შეხედვით

სწრაფი შეჯამება და ძირითადი დასკვნები

არსებითი შეხედულებები, შესრულების შესაძლებლობები და კონფიდენციალურობის გარანტიები ერთი შეხედვით.

ოფიციალური განმარტება

LLM ტოკენების მთვლელი და AI ხარჯების კალკულატორი არის დეველოპერის უტილიტა, რომელიც ყოფს ტექსტს და წყარო კოდს ბაიტ-წყვილური კოდირების (BPE) ქვე-სიტყვიერ ტოკენებად ბრაუზერის მეხსიერებაში, რათა შეაფასოს კონტექსტური ფანჯრის ��ამოყენება და API დასკვნების ხარჯები დიდ ენობრივ მოდელებში.

მიმოხილვა|ვერიფიცირებული კლიენ��ის მხარეს არქიტექტურა

LLM ტოკენების დასათვლელად და AI API პრომპტის ხარჯების ონლაინ უფასოდ გამოსათვლელად, ჩასვით თქვენი პრომპტი ან კოდი Multinook-ის LLM ტოკენების მთვლელში. ჩვენი კლიენტის მხარეს არსებული Byte-Pair Encoding (BPE) ანალიზატორი ყოფს თქვენს ტექსტს ვიზუალურ ტოკენის ბლოკებად ბრაუზერის RAM-ში და ადარებს ზუსტ ტოკენების რაოდენობას, კონტექსტური ფანჯრის პროცენტებს და ოფიციალური API შემო��ავალი/გამომავალი ფასებს GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 და Llama 4 მოდელებისთვის.

მრავალმოდელიანი შედარება

შეადარეთ ტოკენების რაოდენობა და API ხარჯები GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash და DeepSeek მოდელებში ერთდროულად.

ვიზუალური ტოკენის ჰაილაიტერი

იხილეთ ზუსტი ფერადი ქვე-სიტყვიერი ტოკენის ფრაგმენტები, რომ იპოვოთ ტოკენებით დატვირთული JSON, სივრცეები ან კოდის სტრიქონები.

ბაჩიანი API ხარჯების კალკულატორი

დაასიმულირეთ ერთი ზარის და ყოველდღიური პროდუქციული API ხარჯები შეყვანისა და გამოყვანის ტოკენების მორგებული სლაიდერებით.

100% ლოკალური პრომპტის კონფიდენციალურობა

გააკეთეთ კონფიდენციალური სისტემური პრომპტებისა და საკუთრებაში არსებული წყარო კოდის აუდიტი ლოკალურ RAM-ში ღრუბლოვანი ატვირთვის გარეშე.

მაღალწარმოებითი ძრავა

LLM ტოკენების მთვლელი - უფასო AI ხარჯების კალკულატორი

დათვალეთ LLM ტოკენები, სიმბოლოები და API პრომპტის ხარჯები OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 და Llama 4 მოდელებისთვის ონლაინ უფასოდ.

რეალურ დროში Byte-Pair Encoding (BPE) ტოკენის შეფასება და ვიზუალური ფერადი კოდებით მონიშნული ტოკენის საზღვრების ჰაილაიტერი

ერთდროული შედარება 21 ოფიციალურ მოდელზე: 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 და Meta Llama 4

ცოცხალი API ხარჯების კალკულატორი ოფიციალური 1M შემომავალი და გამომავალი ტარიფებით, მოსალოდნელი გამომავალი ტოკენებით და ყოველდღიური Batch API ზარების მამრავლებით

კონტექსტური ფანჯრის გამოყენების ��რიცხველები 128K, 164K, 200K, 400K, 500K და 1M ტოკენის კონტექსტის ლიმიტებზე

აჩვენებს სიმბოლოსა და ტოკენის ზუსტ თანაფარდობას სიმბოლოების, სიტყვებისა და ქვე-სიტყვების საზღვრებთან ერთად

100% იზოლირებული კლიენტის მხარეს RAM შესრულება — უსაფრთხოდ შეამოწმეთ საკუთრებაში არსებული სისტემური პრომპტები და საწყისი კოდი სერვერზე 0 ატვირთვით

იზოლირებული მონაცემთა კონფიდენციალურობა

აბსოლუტური ატვირთვის გარეშე კონფიდენციალურობა

თქვენი ფაილები მუშავდება მკაცრად თქვენი მოწყობილობის RAM-ში WebAssembly-ის გამოყენებით. ღრუბლოვანში ატვირთვების გარეშე.

100% ბრაუზერის RAM დამუშავება • სერვერზე ატვირთვების გარეშე

ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციები

როგორ გამოვიყენოთ ონლაინ: LLM ტოკენების მთვლელი - უფასო AI ხარჯების კალკულატორი

მიჰყევით ამ 3 მარტივ ნაბიჯს თქვენი დოკუმენტების პირდაპირ ბრაუზერში დასამუშავებლად რაიმე ინსტალაციის გარეშე.

ჩასვით თქვენი სისტემური პრომპტი, დოკუმენტი ან კოდი

ჩასვით თქვენი LLM პრომპტი, RAG კონტექსტის დოკუმენტი, JSON სქემა ან კოდის ფაილი სამუშაო სივრცეში, ან ჩატვირთეთ ნიმუში TypeScript პრომპტი პირდაპირ ბრაუზერის ოპერატიულ მეხსიერებაში.

შეამოწმეთ ფერადი ტოკენის საზღვრები

იხილეთ ცოცხალი ტ��კენების რაოდენობა, სიმბოლო-ტოკენის შეფარდება და ფერადი ქვე-სიტყვიერი ტოკენის ფრაგმენტები, რომლებიც აჩვენებს, თუ როგორ ყოფს BPE ტოკენაიზერები სიტყვებს, ნომრებსა და კოდის შეწევას.

შეადარეთ 21 ოფიციალური მოდელი და API ფასები

დააყენეთ თქვენი მოსალოდნელი გამოყვანის ტოკენები და ყოველდღიური API ზარების მოცულობა, რომ შეადაროთ თითო მოთხოვნისა და ბურთულის ზუსტი დოლარის ხარჯები GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 და Llama 4 მოდელებში.

100% უფასო სამუდამოდ (ავტორიზაციის გარეშე)

Paid Cloud Portals

საჭიროებს დეველოპერის ანგარიშს

ფუნქციების შედარება	Multinook (ბრაუზერის RAM)	Paid Cloud Portals
მხარდაჭერილი AI მოდელები	21 ოფიციალური API მოდელი	მხოლოდ OpenAI-ს ძველი მოდელები
ვიზუალური ტოკენის ჰაილაიტერი	ფერადი BPE ქვე-სიტყვები	მხოლოდ მარტივი რიცხვითი გამოყვანა
API ხარჯებისა და ბაჩის მატრიცა	შეყვანა + გამოყვანა × დღიური ზარები	საჭიროებს ხელით გამოთვლებს
კონტექსტური ფანჯრის მრიცხველი	128K / 400K / 500K / 1M	არ შედის
პრომპტის კონფიდენციალურობა	100% ადგილობრივი RAM (0 ატვირთვა)	იგზავნება გარე API სერვერზ��
ღირებულება და წვდომა	100% უფასო სამუდამოდ (ავტორიზაციის გარეშე)	საჭიროებს დეველოპერის ანგარიშს

ტექნიკური არქიტექტურა და სპეციფიკაციები

სპეციფიკაციები და ფორმატებთან თავსებადობა

მკაცრად შემუშავებული W3C WebAssembly და Typed Array სპეციფიკაციების შესაბამისად.

ტოკენიზაციის ძრავაკლიენტის მხარეს არსებული BPE ქვე-სიტყვიერი სეგმენტატორი (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

ვიზუალური ინსპექტორიფერადი ქვე-სიტყვიერი ტოკენის საზღვრის ჰაილაიტერი

ხარჯების მოდელირებაოფიციალური თითო-1M შეყვანა + გამოყვანა ტოკენის ფასი × დღიური ბაჩის მოცულობა

კონტექსტის ტელემეტრია128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M ტოკენის კონტექსტური ფანჯრის მრიცხველები

კონფიდენციალურობის არქიტექტურა100% იზოლირებული ლოკალური ბრაუზერის RAM (სერვერზე ატვირთვის გარეშე)

მომხმარებლები და სამუშაო პროცესები

სამიზნე აუდიტორია და პრაქტიკული გამოყენების შემთხვევები

ვისთვის არის სასარგებლო ეს ბრაუზერში ჩაშენებული უტილიტა და როდის უნდა გამოიყენოთ იგი.

RAG & აგენტური სისტემების არქიტექტორები

AI ინჟინრები და LLM აპლიკაციების დეველოპერები

პრომპტის ტოკენების ზომების, კონტექსტური ფანჯრის გამოყენებისა და ყოველდღიური API დასკვნების ხარჯების შედარება OpenAI, Anthropic და Google მოდელებშ��.

სისტემური პრომპტების დიზაინერები

პრომპტ ინჟინრები და ტექნიკური მწერლები

ვიზუალური ტოკენების הדגშების გამოყენება ვრცელი ინსტრუქციების შესაკუმშად და ტოკენებით გადატვირთული ფორმატირების ზედმეტი ხარჯების აღმოსაფხვრელად.

AI ეგზემპლარის ეკონომიკის დაგეგმვა

პროდუქტის მენეჯერები და SaaS დამფუძნებლები

თითო მომხმარებლისა და ყოველთვიური LLM API ინვოისების პროგნოზირება 1,000-დან 100,000-მდე ყოველდღიურ მოთხოვნაზე ახალი AI ფუნქციების გაშვებამდე.

მონაცემთა ბაზისა და ფაინ-თიუნინგის კურატორები

მონაცემთა მეცნიერები და მკვლევარები

სიმბოლო-ტოკენის შეფარდებების გაზომვა მრავალენოვან კორპუსებსა და JSONL ფაინ-თიუნინგის ფაილებში.

ემპირიული ლაბორატორიული ტესტირება

პირველადი გადამოწმება და წარმადობის ბენჩმარკები

ემპირიული ტესტირების შედეგები, რომლებიც ჩატარდა თანამედროვე ბრაუზერებსა და ოპერაციულ სისტემებზე ქსელში ყოველგვარი მონაცემთა გადაცემის გარეშე.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

ფაილი: 120,000-სიმბოლოიანი RAG კონტექსტის დოკუმენტი (~30,000 ტოკენი)

3.8მწ BPE ქვე-სიტყვიერი სეგმენტაცია და მრავალმოდელიანი ხარჯების ცხრილი0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

ფაილი: 15,000-სიმბოლოიანი TypeScript & JSON პრომპ��ი

1.1მწ ცოცხალი ვიზუალური ტოკენის საზღვრის रेנדারিং0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

ფაილი: 4,000-სიმბოლოიანი სისტემური პრომპტის შაბლონი

0.5მწ მყისიერი მობილური ტოკენისა და ხარჯის გამოთვლა0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)

სატესტო გარემო / მოწყობილობა	სატესტო ფაილი და სირთულე	დამუშავების შეყოვნება	ქსელური მონაცემთა გადაცემა
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000-სიმბოლოიანი RAG კონტექსტის დოკუმენტი (~30,000 ტოკენი)	3.8მწ BPE ქვე-სიტყვიერი სეგმენტაცია და მრავალმოდელიანი ხარჯების ცხრილი	0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000-სიმბოლოიანი TypeScript & JSON პრომპ��ი	1.1მწ ცოცხალი ვიზუალური ტოკენის საზღვრის रेנדারিং	0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000-სიმბოლოიანი სისტემური პრომპტის შაბლონი	0.5მწ მყისიერი მობილური ტოკენისა და ხარჯის გამოთვლა	0 კბ გადატანილია (100% ლოკალური მოწყობილობის RAM)

ხშირად დასმული შეკითხვები

ხშირად დასმული კითხვები

ყველაფერი, რაც უნდა იცოდეთ კონფიდენციალურობის, უსაფრთხოების, ფაილების ლიმიტებისა და გამოყენების შესახებ.

დიდი ენობრივი მოდელები ტექსტს არ კითხულობენ სიტყვა-სიტყვით ან სიმბოლო-სიმბოლო; სანამ ამას იზამენ, ისინი ტექსტს ყოფენ ქვე-სიტყვიერ ფრაგმენტებად, რომლებსაც ტოკენები ეწოდებათ, ბაიტ-წყვილური კოდირების (BPE) ან SentencePiece-ის გამოყენებით. სტანდარტული ინგლისური ტექსტისთვის 1 ტოკენი უდრის დაახლოებით 4 სიმბolòს ან 0.75 სიტყვას. შესაბამისად, 100 ტოკენი დაახლოებით 75 სიტყვაა, ხოლო 1,000 სიტყვა დაახლოებით 1,333 ტოკენია.

BPE ტოკენაიზერები (`o200k_base` და `cl100k_base`) ძირითადად გაწვრთნილია ჩვეულებრივ ინგლისურ სიტყვებზე, რაც საშუალებას აძლევს ხშირ სიტყვებს, როგორიცაა 'application', ჩაეტიონ ერთ ტოკენში. თუმცა, პუნქტუაციის ნიშნები, JSON ფრჩხილები, მრავალნიშნა რიცხვები, გამოტოვებული სივრცეები და არა-ლათინური UTF-8 სკრიპტები იშლება პატარა ბაიტის დონის ქვე-სიტყვებად, რაც ხშირად მოი��მარს 1.5x-დან 3x-მდე მეტ ტოკენს იგივე სიმბოლოს სიგრძისთვის.

AI მოდელის პროვაიდერები ცალ-ცალკე აწარმოებენ შეყვანის (Prompt) ტოკენებისა და გამოყვანის (Completion & Reasoning) ტოკენების ინვოისს, ფასები მოცემულია ყოველ 1 მილიონ ტოკენზე (1M). მაგალითად, OpenAI GPT-5 აწარმოებს ინვოისს $1.25/1M შეყვანაზე და $10.00/1M გამოყვანაზე, GPT-4.1 — $2.00/1M შეყვანაზე და $8.00/1M გამოყვანაზე, Claude Sonnet 4.6 — $3.00/1M შეყვანაზე და $15.00/1M გამოყვანაზე, ხოლო Google Gemini 2.5 Flash — $0.30/1M შეყვანაზე და $2.50/1M გამოყვანაზე. ჩვენი კალკულატორი ამრავლებს თქვენი ზუსტი შეყვანის ტოკენების რაოდენობასა და სამიზნე გამოყვანის სიგრძეს თითოეული მოდელის ოფიციალურ დოკუმენტირებულ API ტარიფზე.

`cl100k_base` (100,000 ლექსიკონის ზომა) გამოიყენებოდა ძველი GPT-4 და GPT-3.5-Turbo მოდელებისთვის. თანამედროვე OpenAI მოდელები — მათ შორის GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini და GPT-4o — იყენებენ `o200k_base` (200,000 ლექსიკონის ზომა), რომელიც ამცირებს არაინგლისურ ტექსტს, წყარო კოდსა და საერთო მრავალსიტყვიან გამოთქმებს 10%-დან 25%-მდე ნაკლებ ტოკენამდე.

ოფიციალური API დოკუმენტაციის მიხედვით: OpenAI GPT-5 / mini / nano მხარს უჭერს 400,000 ტოკენს (400K); GPT-4.1 / mini მხარს უჭერს 1,047,576 ტოკენს (1M); OpenAI o3 & o4-mini მხარს უჭერს 200,000 ტოკენს (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 მხარს უჭერს 1,000,000 ტოკენამდე (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash მხარს უჭერს 1,000,000 ტოკენს (1M); xAI Grok 4 მხარს უჭერს 500,000 ტოკენს (500K); DeepSeek V3 მხარს უჭერს 164,000 ტოკენს (164K); ხოლო Meta Llama 4 Maverick მხარს უჭერს 1,048,576 ტოკენს (1M).

თქვე�� შეგიძლიათ შეამციროთ ტოკენების მოხმარება 20%-დან 40%-მდე ჭარბი JSON უფრსკულების მოცილებით (JSON-ის მინიფიკაციით პრომპტებში გადაცემამდე), ვრცელი XML ტეგების კომპაქტური Markdown ან CSV ცხრილებით ჩანაცვლებით, უвидимый Unicode სიმბოლოების მოცილებით და განმეორებითი ინსტრუქციების დედუბლირებით.

ზუსტი ფერადი ტოკენის საზღვრების დანახვა აჩვენებს, თუ რატომ უჭირს ზოგჯერ LLM-ებს სიმბოლოს დონის ამოცანები (როგორიცაა სიტყვების შებრუნება ან ასოების დათვლა) და გამოყოფს არაეფექტურ სტრიქონებს — როგორიცაა UUID-ები, Base64 ბლობები ან არამინიფიცირებული კოდი, რომლებიც ჩუმად წვავენ ათეულობით ტოკენს.

არასდროს. Multinook მუშაობს 100% ლოკალურად თქვენი ბრაუზერის არამდგრად ოპერატიულ მეხსიერებაში. თქვენი სისტემური პრომპტები, RAG დოკუმენტები და წყარო კოდი არასდროს ტოვებს თქვენს კომპიუტერს.

სტანდარტები და მტკიცებულებები

ავტორიტეტული სტანდარტები და ტექნიკური ციტატები

ოფიციალური ინდუსტრიული სპეციფიკაციები, ვებ სტანდარტები და კრიპტოგრაფიული მითითებები, რომლებიც უზრუნველყოფენ ამ ძრავის მუშაობას.

გამოთვლითი ლინგვისტიკის ასოციაცია (ACL / Sennrich et al.)

იშვიათი სიტყვების ნეირონული მანქანური თარგმანი ქვე-სიტყვიერი ერთეულებით (BPE)

ფუ��დამენტური კვლევითი ნაშრომი, რომელიც წარმოგიდგენთ ბაიტ-წყვილური კოდირების (BPE) ქვე-სიტყვიერ ტოკენიზაციას ნეირონული ენობრივი მოდელებისთვის.

სპეციფიკაციის ნახვა

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API სპეციფიკაცია

ოფიციალური ვებ სტანდარტი, რომელიც არეგულირებს UTF-8 ბაიტების ნაკადის კოდირებას, რომელიც გამოიყენება თანამედროვე ბაიტის დონის BPE ტოკენაიზერების საბაზისო ფენად.

სპეციფიკაციის ნახვა

ბაიტ-წყვილური კოდირების (BPE) შიგნით: როგორ ყოფს LLM-ები სიმბოლოებს ქვე-სიტყვიერ ტოკენებად

თანამედროვე ტრანსფორმატორის არქიტექტურები — მათ შორის OpenAI-ს GPT-5 და GPT-4.1 სერიები, Anthropic-ის Claude 4.6, Google-ის Gemini 3.1 და 2.5, xAI-ს Grok 4, Meta-ს Llama 4 და DeepSeek V3/R1 — ამუშავებენ ტექსტს დეტერმინისტული ქვე-სიტყვიერი ტოკენიზაციის ალგორითმების მეშვეობით, როგორიცაა ბაიტ-წყვილური კოდირება (BPE) და SentencePiece. ნაცვლად იმისა, რომ შეინარჩუნოს ყოველი სიტყვის უსასრულო ლექსიკონი ყველა ენაზე, BPE იწყებს ინდივიდუალური UTF-8 ბაიტებით და იტერაციულად აერთიანებს ყველაზე ხშირად მიმდებარე სიმბოლოთა წყვილებს ქვე-სიტყვიერ ტოკენებად.

შედეგად, ჩვეულებრივი ინგლისური სიტყვა წამყვანი სივრცით, როგორიცაა ` intelligence`, კოდირებულია როგორც ერთი მთელი ტოკენის ID, ხოლო უცნობი რთული ტერმინი, თექვსმეტობითი ჰეში ან მძიმედ შეტანილი Python ბლოკი იშლება ათეულობით ინდივიდუალურ ტოკენად. Multinook-ის ვიზუალური ტოკენაიზერი აღადგენს ამ ქვე-სიტყვიერ საზღვრებს რეალურ დროში თქვენი ბრაუზერის ოპერატიულ მეხსიერებაში.

კონტექსტური ფანჯრის ეკონომიკის ოპტიმიზაცია GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 და DeepSeek მოდელებში

პროდუქციულ AI აპლიკაციებში და ამოღებით-გამდიდრ��ბული გენერაციის (RAG) პაიპლაინებში, ტოკენების რაოდენობა პირდაპირ განსაზღვრავს როგორც ყოველთვიურ ღრუბლოვან ხარჯებს, ასევე Time-To-First-Token (TTFT) შეყოვნებას. იმის გამო, რომ თვითყურადღების სირთულე კვადრატულად იზრდება მიმდევრობის სიგრძესთან ერთად, არაოპტიმიზებული 50,000-ტოკენიანი დოკუმენტების ჩატვირთვა ყოველ API ზარში სწრაფად აცარიელებს ბიუჯეტებს.

თქვენი პრომპტის ერთდროულად შედარებით წამყვან ფლაგმანურ მოდელებთან (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) და მაღალი ეფექტურობის მსჯელობის/ფლეშ მოდელებთან (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), საინჟინრო გუნდებს შეუძლიათ შეაფასონ თითო 1,000 ზარის ზუსტი ღირებულება და შეარჩიონ მოდელის სწორი მარშრუტიზაცია.

100% იზოლირებული პრომპტების აუდიტი კორპორატიული AI გუნდებისთვის

სისტემური პრომპტები და კორპორატიული RAG კონტექსტები წარმოადგენს ძირითად ინტელექტუალურ საკუთრებას. საკუთრებაში არსებული პრომპტ შაბლონების ან მომხმარებელთა მონაცემთა ბაზების ჩასმა მესამე მხარის ღრუბლოვან ტოკენაიზერებში რისკის ქვეშ აყენებს კონფიდენციალური ბიზნეს ლოგიკის გაჟონვას. Multinook ახორციელებს ყველა BPE სეგმენტაციას და ხარჯების მოდელირებას მკაცრად ლოკალური ბრაუზერის მეხსიერებაში, ქსელური გადაცემის გარეშე.

შემოწმებული 100% ბრაუზერის RAM უსაფრთხოება

განახლებულია 2026 წლის ვებ სტანდარტებისთვის