100X SOTA

LLM токен санауышы - Тегін AI құнын есептеу құралы

RAM жадында GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 және Llama 4 үшін токендерді, таңбаларды, сөздерді, контекст терезесінің пайдаланылуын және API құнын санаңыз

Жергілікті RAM жадында өңделуде...

Келесі ұсынылатын әрекеттер

Жылдам жұмыс процестері

Жасырын промпт су таңбаларын тазарту

BPE токендер санын арттыратын көрінбейтін Unicode таңбаларын жою.

Іске қосу Көрінбейтін таңбалар тазартқышы

Кілтсөз және сөз тығыздығын талдау

Промпт ұзындығын, сөйлем санын және 1x-3x фраза жиілігін тексеру.

Іске қосу Таңбалар санауышы

Субтитр және сценарий уақытын растау

AI жасаған сценарийлер үшін CPS оқу жылдамдығы мен CPL жол лимиттерін тексеру.

Іске қосу Субтитр CPS тексерушісі

Бір қарағанда

Қысқаша шолу және негізгі тұжырымдар

Маңызды мәліметтер, өнімділік мүмкіндіктері және құпиялылық кепілдіктері.

Ресми анықтама

LLM токен есептегіші және AI шығындарын есептегіш — үлкен тілдік модельдер бойынша контекст терезесінің пайдаланылуын және API вывод шығындарын бағалау үшін браузер жадында мәтін мен бастапқы кодты Byte-Pair Encoding (BPE) ішкі сөз токендеріне бөлетін әзірлеуші құралы.

Шолу|Расталған клиенттік архитектура

LLM токендерін санау және AI API промпт құнын онлайн тегін есептеу үшін промптыңызды немесе кодыңызды Multinook сайтының LLM токен санауышына көшіріп қойыңыз. Біздің клиенттік Byte-Pair Encoding (BPE) талдағышымыз мәтініңізді браузер жадында визуалды токен блоктарына бөледі және GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 және Llama 4 арасындағы нақты токен сандарын, контекст терезесінің пайыздарын және ресми API кіріс/шығыс бағаларын салыстырады.

Модельдерді бірге салыстыру

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash және DeepSeek модельдеріндегі токен сандары мен API құндарын бір уақытта салыстырыңыз.

Визуалды токен бөлектеушісі

Токені көп JSON, бос орын немесе код жолдарын анықтау үшін дәл түспен белгіленген ішкі сөз токендерінің блоктарын көріңіз.

Топтамалық API бағасын есептегіш

Арнайы кіріс және шығыс токен жүгірткілері көмегімен бір реттік шақыру және күнделікті өндірістік API шығындарын симуляциялаңыз.

100% жергілікті сұрау құпиялылығы

Бұлтқа ешқандай дерек жүктемей, жергілікті RAM жадында құпия жүйелік сұраулар мен меншікті бастапқы кодты тексеріңіз.

Жоғары өнімді қозғалтқыш

LLM токен санауышы - Тегін AI құнын есептеу құралы

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 және Llama 4 үшін LLM токендерін, таңбаларын және API промпт құнын онлайн тегін санаңыз.

Нақты уақыттағы Byte-Pair Encoding (BPE) токендерін бағалау және түспен ерекшеленген визуалды токен шекаралары

21 ресми модель бойынша бір мезгілде салыстыру: 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 және Meta Llama 4

Әрбір 1 млн кіріс және шығыс үшін ресми тарифтері, күтілетін шығыс токендері және күнделікті топтамалық API шақыру көбейткіштері бар тікелей API құнын есептегіш

128К, 164К, 200К, 400К, 500К және 1М токен контекст лимиттері бойынша контекст терезесін пайдалану өлшеуіштері

Жалпы таңбалар, сөздер және субсөз шекараларымен қатар дәл таңба мен токен арақатынасын көрсетеді

100% оқшауланған клиент жағындағы RAM орындалуы — меншікті жүйелік промпттар мен бастапқы кодты серверге 0 жүктеу арқылы қауіпсіз тексеріңіз

Оқшауланған деректер құпиялылығы

Мүлдем жүктеусіз құпиялылық

Файлдарыңыз WebAssembly көмегімен тек құрылғыңыздың RAM жадында өңделеді. Бұлтқа ешқандай жүктеу жоқ.

100% браузерлік RAM өңдеуі • Серверге ешқандай жүктеу жоқ

Қадамдық нұсқаулар

Онлайн қалай пайдалану керек: LLM токен санауышы - Тегін AI құнын есептеу құралы

Құжаттарыңызды ешқандай орнатусыз, тікелей браузерде өңдеу үшін осы 3 қарапайым қадамды орындаңыз.

Жүйелік сұрауыңызды, құжатыңызды немесе кодыңызды қойыңыз

LLM сұрауын, RAG контекст құжатын, JSON схемасын немесе код файлын жұмыс аймағына қойыңыз немесе браузердің RAM жадына тікелей үлгідегі TypeScript сұрауын жүктеңіз.

Түспен белгіленген токен шекараларын тексеріңіз

BPE токендеушілері сөздерді, сандарды және код шегіністерін қалай бөлетінін көрсететін тірі токен сандарын, символ мен токен арақатынастарын және түспен белгіленген ішкі сөз токендерінің блоктарын көріңіз.

21 ресми модельді және API бағасын салыстырыңыз

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 және Llama 4 модельдері бо��ынша күтілетін шығыс токендерін және күнделікті API шақыру көлемін орнатып, бір сұрауға және топтамаға кететін нақты доллар шығындарын салыстырыңыз.

Мәңгілікке 100% тегін (Кіру қажет емес)

Paid Cloud Portals

Әзірлеуші аккаунтын талап етеді

Мүмкіндіктерді салыстыру	Multinook (Браузерлік RAM)	Paid Cloud Portals
Қолдау көрсетілетін AI модельдері	21 ресми API моделі	Тек OpenAI ескі модельдері
Визуалды токен бөлектеушісі	Түспен белгіленген BPE ішкі сөздері	Тек қарапайым сан нәтижесі
API бағасы және топтама матрицасы	Кіріс + Шығыс × Күнделікті шақырулар	Қолмен есептеу қажет
Контекст терезесінің өлшегіші	128K / 400K / 500K / 1M	Қосылмаған
Сұра�� құпиялылығы	100% жергілікті RAM (0 жүктеу)	Сыртқы API серверіне жіберіледі
Бағасы және қолжетімділігі	Мәңгілікке 100% тегін (Кіру қажет емес)	Әзірлеуші аккаунтын талап етеді

Техникалық архитектура және сипаттамалар

Сипаттамалар және формат үйлесімділігі

Қатаң түрде W3C WebAssembly және Typed Array спецификацияларына сәйкес жасалған.

Токендеу қозғалтқышыКлиенттік тараптағы BPE ішкі сөздер сегментаторы (o200k_base, Claude BPE және SentencePiece)

Қолдау көрсетілетін экожүйелерOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 және Llama 4

Визуалды инспекторТүспен белгіленген ішкі сөз токенінің шекараларын бөлектеуші

Құнды модельдеуӘр 1M кіріс + шығыс токенінің ресми бағасы × Күнделікті т��птама көлемі

Контекст телеметриясы128K, 164K, 200K, 400K, 500K және 1M токен контекст терезесінің өлшегіштері

Құпиялылық сәулеті100% оқшауланған жергілікті браузер RAM жады (Серверге ешқандай дерек жүктелмейді)

Аудитория және жұмыс процестері

Мақсатты аудитория және практикалық қолдану жағдайлары

Бұл браузерлік утилитадан кімдер көбірек пайда көреді және оны қашан қолдану керек.

RAG және агенттік жүйе сәулетшілері

AI инженерлері және LLM қолданбаларын әзірлеушілер

OpenAI, Anthropic және Google модельдері арасындағы сұрау токенінің өлшемдерін, контекст терезесінің пайдаланылуын және күнделікті API вывод шығындарын бенчмарктеу.

Жүйелік сұрауларды жобалаушылар

Сұрау инженерлері және техникалық авторлар

Көлемді нұсқауларды қысу және токенді көп қажет ететін форматтау шығындарын жою үшін визуалды токендерді бөлектеуді пайдалану.

AI бірлік экономикасын жоспарлаушылар

Өнім менеджерлері және SaaS негізін қалаушылар

Жаңа AI мүмкіндіктерін іске қоспас бұрын күніне 1000 мен 100 000 аралығындагы сұраулар үшін әр пайдаланушыға кететін және ай сайынғы LLM API төлемдерін болжау.

Деректер жиынын және дәл баптауды кураторлары

Деректер ғалымдары және зерттеуші��ер

Көптілді корпус пен JSONL дәл баптау файлдары бойынша символ мен токен арақатынастарын өлшеу.

Эмпирикалық зертханалық сынақтар

Өз көзімізбен тексеру және өнімділік көрсеткіштері

Желі арқылы деректерді жібермей, заманауи браузерлер мен операциялық жүйелерде жүргізілген эмпирикалық сынақ нәтижелері.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Файл: 120 000 таңбалы RAG контекст құжаты (~30 000 токен)

3.8 мс BPE ішкі сөздер сегментациясы және көп модельді баға кестесі0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Файл: 15 000 таңбалы TypeScript және JSON сұрауы

1.1 мс тірі визуалды токен шекарасын көрсету0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Файл: 4 000 таңбалы жүйелік сұрау үлгі��і

0.5 мс лезде мобильді токен және баға есебі0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)

Тест ортасы / Құрылғы	Тест файлы және күрделілігі	Өңдеу кідірісі	Желілік деректерді тасымалдау
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120 000 таңбалы RAG контекст құжаты (~30 000 токен)	3.8 мс BPE ішкі сөздер сегментациясы және көп модельді баға кестесі	0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15 000 таңбалы TypeScript және JSON сұрауы	1.1 мс тірі визуалды токен шекарасын көрсету	0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4 000 таңбалы жүйелік сұрау үлгі��і	0.5 мс лезде мобильді токен және баға есебі	0 КБ тасымалданды (100% жергілікті құрылғы RAM жады)

Жиі қойылатын сұраулар

Жиі қойылатын сұрақтар

Құпиялылық, қауіпсіздік, файл шектеулері және пайдалану туралы білуіңіз керек барлық нәрсе.

Үлкен тілдік модельдер мәтінді сөзбе-сөз немесе әріп-әріппен оқымайды; оның орнына олар Byte-Pair Encoding (BPE) немесе SentencePiece көмегімен мәтінді токендер деп аталатын ішкі сөз блоктарына бөледі. Стандартты ағылшын тілі үшін 1 токен шамамен 4 символға немесе 0,75 сөзге тең. Сондықтан 100 токен шамамен 75 сөзді, ал 1000 сөз шамамен 1333 токенді құрайды.

BPE токендеушілері (`o200k_base` және `cl100k_base`) негізінен жалпы ағылшын сөздеріне үйретілген, бұл 'application' сияқты жиі қолданылатын сөздерге бір токенге сыюға мүмкіндік береді. Дегенмен, тыныс белгілері, JSON жақшалары, көп таңбалы сандар, бос орын шегіністері және латынша емес UTF-8 скриптері кішірек байт деңгейіндегі ішкі сөздерге бөлінеді, бұл бірдей символ ұзындығы үшін жиі 1,5 еседен 3 есеге дейін көп токендерді тұтынады.

AI модель провайдерлері Кіріс (Сұрау) токендері мен Шығыс (Аяқтау және Пайымдау) токендері үшін бөлек ақы алады, бағасы 1 миллион токен үшін көрсетіледі (1M). Мысалы, OpenAI GPT-5 1M кіріс үшін $1.25 және 1M шығыс үшін $10.00, GPT-4.1 1M кіріс үшін $2.00 және 1M шығыс үшін $8.00, Claude Sonnet 4.6 1M кіріс үшін $3.00 және 1M шығыс үшін $15.00, ал Google Gemini 2.5 Flash 1M кіріс үшін $0.30 және 1M шығыс үшін $2.50 алады. Біздің калькулятор әр модельдің ресми құжатталған API тарифтеріне сәйкес кіріс токендерінің нақты санын және мақсатты шығыс ұзындығын көбейтеді.

`cl100k_base` (100 000 сөздік қоры) ескі GPT-4 және GPT-3.5-Turbo үшін пайдаланылған. Заманауи OpenAI модельдері, соның ішінде GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini және GPT-4o ағылшын тілінен басқа мәтіндерді, бастапқы кодты және жалпы көп сөзді тіркестерді 10%-дан 25%-ға дейін аз токендерге сығатын `o200k_base` (200 000 сөздік қоры) пай��аланады.

Ресми API құжаттамасына сәйкес: OpenAI GPT-5 / mini / nano 400 000 токенді (400K) қолдайды; GPT-4.1 / mini 1 047 576 токенді (1M) қолдайды; OpenAI o3 пен o4-mini 200 000 токенді (200K) қолдайды; Claude Opus 4.6 пен Sonnet 4.6 1 000 000 токенге дейін (1M) қолдайды; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash және 2.5 Pro/Flash 1 000 000 токенді (1M) қолдайды; xAI Grok 4 500 000 токенді (500K) қолдайды; DeepSeek V3 164 000 токенді (164K) қолдайды; ал Meta Llama 4 Maverick 1 048 576 токенді (1M) қолдайды.

Артық JSON бос орындарын жою (сұрауларға жібермес бұрын JSON кішірейту), көлемді XML тегтерін ықшам Markdown немесе CSV кестелерімен ауыстыру, көрінбейтін Unicode символдары мен қайталанатын нұсқауларды жою арқылы токен тұтынуын 20%-дан 40%-ға дейін қысқартуға болады.

Дәл түспен белгіленген токен шекараларын көру LLM неліктен кейде символ деңгейіндегі тапсырмалармен (сөздерді кері қайтару немесе әріптерді санау сияқты) қиналатынын көрсетеді және ондаған токендерді үнсіз жоятын тиімсіз жолдарды (UUID, Base64 блоктамалары немесе кішірейтілмеген код сияқты) ерекшелейді.

Ешқашан. Multinook браузердің тұрақсыз RAM жадында 100% жергілікті түрде ��ұмыс істейді. Сіздің жүйелік сұрауларыңыз, RAG құжаттарыңыз және бастапқы кодыңыз ешқашан құрылғыңыздан шықпайды.

Стандарттар мен дәлелдемелер

Беделді стандарттар мен техникалық сілтемелер

Бұл қозғалтқышты басқаратын ресми салалық спецификациялар, веб-стандарттар және криптографиялық анықтамалар.

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

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

Нейрондық тілдік модельдер үшін Byte-Pair Encoding (BPE) ішкі сөздер токендеуін ұсынатын іргелі зерттеу жұмысы.

Сипаттаманы қарау

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Заманауи байт деңгейіндегі BPE токендеушілерінің негізгі қабаты ретінде пайдаланылатын UTF-8 байт ағынын кодтауды реттейтін ресми веб-стандарт.

Сипаттаманы қарау

Byte-Pair Encoding (BPE) ішінде: LLM символдарды ішкі сөз токендеріне қалай бөледі

Заманауи трансформер сәулеттері — соның ішінде OpenAI компаниясының GPT-5 және GPT-4.1 сериялары, Anthropic компаниясының Claude 4.6, Google компаниясының Gemini 3.1 және 2.5, xAI компаниясының Grok 4, Meta компаниясының Llama 4 және DeepSeek V3/R1 — мәтінді Byte-Pair Encoding (BPE) және SentencePiece сияқты детерминирленген ішкі сөз токендеу алгоритмдері арқылы өңдейді. Әр тілдегі әрбір сөздің шексіз сөздігін сақтаудың орнына, BPE жеке UTF-8 байттарынан басталады және ең жиі қатарласқан символдар жұптарын ішкі сөз токендеріне бірнеше рет біріктіреді.

Нәтижесінде, ` intelligence` сияқты алдында бос орыны бар жиі қолданылатын ағылшын сөзі бір бүтін сан токен идентификаторы ретінде кодталады, ал таныс емес күрделі термин, онaltıлық (hexadecimal) хэш немесе қалың шегінісі бар Python блогы ондаған жеке токендерге бөлшектенеді. Multinook визуалды токендеушісі бұл ішкі сөз шекараларын браузердің RAM жадында нақты уақыт режимінде қалпына келтіреді.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 және DeepSeek модельдеріндегі контекст терезесінің экономикасын оңтайландыру

Өндірістік AI қолданбаларында және Retrieval-Augmented Generation (RAG) конвейерлерінде токендер саны ай сайынғы бұлттық төлемдерді де, Time-To-First-Token (TTFT) кідірісін де тікелей басқарады. Өзін-өзі зерделеу күрделілігі тізбек ұзындығымен квадраты бойынша өсетіндіктен, әрбір API шақыруына оңтайландырылмаған 50 000 токендік құжаттарды толтыру бюджетті тез тауысады.

Сұрауыңызды флагмандық озық модельдермен (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) және жоғары тиімді пайымдау/флэш модельдерімен (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) бір уақытта салыстыра отырып, инженерлік топтар 1000 шақыру үшін нақты құнын бенчмарктей алады және модель бағытын дұрыс таңдай алады.

Корпоративтік AI топтары үшін 100% оқшауланған сұрау аудиттері

Жүйелік сұраулар мен корпоративтік RAG контексттері негізгі зияткерлік меншікті білдіреді. Меншікті сұрау үлгілерін немесе тұтынушы деректер жиындарын үшінші тарап бұлт��ық токендеушілеріне қою құпия бизнес-логиканың сыртқа кету қаупін тудырады. Multinook барлық BPE сегментациясы мен құнды модельдеу жұмыстарын желі арқылы ешқандай деректер жібермей, тек жергілікті браузер жадында жүзеге асырады.

100% тексерілген браузерлік RAM қауіпсіздігі

2026 жылғы веб стандарттары үшін жаңартылған