본문으로 건너뛰기
Multinook

LLM 토큰 카운터 - 무료 AI 비용 계산기

RAM에서 GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 및 Llama 4의 토큰, 글자, 단어, 컨텍스트 윈도우 사용량 및 API 비용 계산

로컬 RAM에서 처리 중...

추천 다음 작업

빠른 워크플로
숨겨진 프롬프트 워터마크 정리

BPE 토큰 수를 늘리는 보이지 않는 유니코드 문자를 제거합니다.

실행 숨겨진 문자 정리
키워드 및 단어 밀도 분석

프롬프트 길이, 문장 수, 1x-3x 구문 빈도를 검사합니다.

실행 글자 수 세기
자막 및 스크립트 타이밍 검증

AI 생성 스크립트의 CPS 읽기 속도와 CPL 줄바꿈 제한을 확인합니다.

실행 자막 CPS 검사기
한눈에 보기

빠른 요약 및 핵심 내용

필수적인 인사이트, 성능 기능, 개인정보 보호 보장을 한눈에 확인하세요.

공식 정의

LLM 토큰 카운터 및 AI 비용 계산기는 브라우저 메모리에서 텍스트와 소스 코드를 바이트 쌍 인코딩(BPE) 서브워드 토큰으로 분할하여 대규모 언어 모델 전반의 컨텍스트 윈도우 사용량과 API 추론 비용을 추정하는 개발자 유틸리티입니다.

개요|검증된 클라이언트 사이드 아키텍처

온라인에서 무료로 LLM 토큰을 세고 AI API 프롬프트 비용을 계산하려면 Multinook의 LLM 토큰 카운터에 프롬프트나 코드를 붙여넣으세요. 클라이언트 측 BPE(Byte-Pair Encoding) 분석기는 텍스트를 브라우저 RAM의 시각적 토큰 블록으로 분할하고 GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4, Llama 4 전반에 걸친 정확한 토큰 수, 컨텍스트 윈도우 백분율 및 공식 API 입력/출력 가격을 비교합니다.

다중 모델 비교

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash, DeepSeek 간의 토큰 수와 API 비용을 한 번에 비교합니다.

시각적 토큰 하이라이터

토큰을 많이 소모하는 JSON, 공백, 코드 문자열을 파악하기 위해 색상 코딩된 정확한 서브워드 토큰 청크를 확인합니다.

배치 API 비용 계산기

사용자 지정 입력 및 출력 토큰 슬라이더로 단일 호출 및 일일 프로덕션 API 비용을 시뮬레이션합니다.

100% 로컬 프롬프트 프라이버시

클라우드 업로드 없이 로컬 RAM에서 기밀 시스템 프롬프트와 독점 소스 코드를 감사합니다.

LLM 토큰 카운터 - 무료 AI 비용 계산기 — 기술 아키텍처 및 사양
고성능 엔진

LLM 토큰 카운터 - 무료 AI 비용 계산기

온라인에서 무료로 OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, Llama 4의 LLM 토큰, 글자 수 및 API 프롬프트 비용을 계산하세요.

실시간 바이트 페어 인코딩(BPE) 토큰 추정 및 시각적 색상 코딩된 토큰 경계 하이라이터
21개의 공식 모델 간 동시 비교: 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, Meta Llama 4
공식 1백만 개당 입력 및 출력 요율, 예상 출력 토큰, 일일 배치 API 호출 승수가 포함된 실시간 API 비용 계산기
128K, 164K, 200K, 400K, 500K 및 1M 토큰 컨텍스트 제한 전반의 컨텍스트 윈도우 활용도 측정기
총 글자 수, 단어 및 서브워드 경계와 함께 정확한 문자 대 토큰 비율 표시
100% 에어갭 클라이언트 측 RAM 실행 — 서버 업로드 없이 기밀 시스템 프롬프트와 소스 코드를 안전하게 감사
에어갭 데이터 개인 정보 보호

완벽한 업로드 제로 기밀성

파일은 WebAssembly를 사용하여 기기의 RAM 내에서만 엄격하게 처리됩니다. 클라우드 업로드 제로.

100% 브라우저 내 RAM 처리 • 서버 업로드 제로
에어갭 데이터 개인 정보 보호
단계별 안내

온라인 사용 방법: LLM 토큰 카운터 - 무료 AI 비용 계산기

설치 없이 브라우저에서 직접 문서를 처리하려면 다음 3가지 간단한 단계를 따르세요.

1

시스템 프롬프트, 문서 또는 코드 붙여넣기

LLM 프롬프트, RAG 컨텍스트 문서, JSON 스키마 또는 코드 파일을 작업 공간에 붙여넣거나 브라우저 RAM에 샘플 TypeScript 프롬프트를 직접 로드하세요.

2

색상 코딩된 토큰 경계 검사

BPE 토크나이저가 단어, 숫자, 코드 들여쓰기를 분할하는 방식을 보여주는 라이브 토큰 수, 문자 대 토큰 비율 및 색상 코딩된 서브워드 토큰 청크를 확인하세요.

3

21개 공식 모델 및 API 가격 비교

예상 출력 토큰 및 일일 API 호출 볼륨을 설정하여 GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, Llama 4 전반의 정확한 요청당 및 배치 달러 비용을 비교하세요.

개인 정보 보호 및 성능 벤치마크

Multinook이 기존 클라우드 변환기보다 뛰어난 이유

클라이언트 측 WebAssembly 아키텍처와 기존 클라우드 업로드 서비스의 비교를 확인해 보세요.

지원되는 AI 모델

Multinook
21개 공식 API 모델
Paid Cloud Portals
OpenAI 구형 모델만 지원

시각적 토큰 하이라이터

Multinook
색상 코딩된 BPE 서브워드
Paid Cloud Portals
일반 숫자 출력만 제공

API 비용 및 배치 매트릭스

Multinook
입력 + 출력 × 일일 호출
Paid Cloud Portals
수동 계산 필요

컨텍스트 윈도우 미터

Multinook
128K / 400K / 500K / 1M
Paid Cloud Portals
포함되지 않음

프롬프트 프라이버시

Multinook
100% 로컬 RAM (업로드 0)
Paid Cloud Portals
외부 API 서버로 전송

비용 및 접근성

Multinook
영구 100% 무료 (로그인 없음)
Paid Cloud Portals
개발자 계정 필요
기술 아키텍처 및 사양

사양 및 형식 호환성

W3C WebAssembly 및 Typed Array 사양을 엄격히 준수하여 설계되었습니다.

토큰화 엔진클라이언트 측 BPE 서브워드 세그멘터 (o200k_base, Claude BPE 및 SentencePiece)
지원되는 생태계OpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 및 Llama 4
시각적 검사기색상 코딩된 서브워드 토큰 경계 하이라이터
비용 모델링공식 1M당 입력 + 출력 토큰 가격 × 일일 배치 볼륨
컨텍스트 텔레메트리128K, 164K, 200K, 400K, 500K 및 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 미터
프라이버시 아키텍처100% 에어갭 로컬 브라우저 RAM (서버 업로드 0)
대상 사용자 및 워크플로

타겟 사용자 및 실용적인 사용 사례

이 브라우저 내 유틸리티의 혜택을 받는 사람과 적용 시기.

RAG 및 에이전틱 시스템 아키텍트

AI 엔지니어 및 LLM 애플리케이션 개발자

OpenAI, Anthropic, Google 전반의 프롬프트 토큰 크기, 컨텍스트 윈도우 활용도, 일일 API 추론 비용 벤치마킹.

시스템 프롬프트 디자이너

프롬프트 엔지니어 및 기술 문서 작성자

시각적 토큰 강조 표시를 사용하여 장황한 지침을 압축하고 토큰을 많이 소모하는 서식 오버헤드 제거.

AI 단위 경제학 기획자

제품 매니저 및 SaaS 창업자

새로운 AI 기능을 출시하기 전에 1,000~100,000회의 일일 요청 전반에 걸친 사용자별 및 월별 LLM API 청구서 예측.

데이터셋 및 미세조정 큐레이터

데이터 과학자 및 연구원

다국어 말뭉치 및 JSONL 미세조정 파일 전반의 문자 대 토큰 비율 측정.

경험적 실험실 테스트

실제 검증 및 성능 벤치마크

네트워크 전송 없이 최신 브라우저 및 운영체제에서 수행된 경험적 테스트 결과.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

파일: 120,000자 RAG 컨텍스트 문서 (~30,000 토큰)

3.8ms BPE 서브워드 세그멘테이션 및 다중 모델 비용 테이블0 KB 전송됨 (100% 로컬 기기 RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

파일: 15,000자 TypeScript 및 JSON 프롬프트

1.1ms 실시간 시각적 토큰 경계 렌더링0 KB 전송됨 (100% 로컬 기기 RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

파일: 4,000자 시스템 프롬프트 템플릿

0.5ms 즉시 모바일 토큰 및 비용 계산0 KB 전송됨 (100% 로컬 기기 RAM)
자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

개인 정보 보호, 보안, 파일 제한 및 사용법에 대해 알아야 할 모든 것.

대규모 언어 모델은 텍스트를 단어별 또는 글자별로 읽지 않고, 대신 바이트 쌍 인코딩(BPE) 또는 센텐스피스(SentencePiece)를 사용하여 텍스트를 '토큰'이라는 서브워드 청크로 분할합니다. 표준 영어 텍스트의 경우 1토큰은 약 4글자 또는 0.75단어에 해당합니다. 따라서 100토큰은 약 75단어이고, 1,000단어는 약 1,333토큰입니다.
BPE 토크나이저(`o200k_base` 및 `cl100k_base`)는 주로 일반적인 영어 단어를 기반으로 학습되므로 'application'과 같은 자주 쓰이는 단어는 단일 토큰에 들어갈 수 있습니다. 하지만 구문, JSON 괄호, 다자릿수 숫자, 공백 들여쓰기, 비라틴계 UTF-8 스크립트는 더 작은 바이트 수준의 서브워드로 분해되며, 동일한 문자 길이 대비 1.5배~3배 더 많은 토큰을 소비하는 경우�� 많습니다.
AI 모델 제공업체는 100만 토큰(1M) 단위로 책정된 입력(프롬프트) 토큰과 출력(완성 및 추론) 토큰에 대해 각각 요금을 청구합니다. 예를 들어 OpenAI GPT-5는 입력 1M당 $1.25, 출력 1M당 $10.00, GPT-4.1은 입력 1M당 $2.00, 출력 1M당 $8.00, Claude Sonnet 4.6은 입력 1M당 $3.00, 출력 1M당 $15.00, Google Gemini 2.5 Flash는 입력 1M당 $0.30, 출력 1M당 $2.50를 청구합니다. 당사 계산기는 정확한 입력 토큰 수와 타겟 출력 길이를 각 모델의 공식 문서화된 API 요금과 곱하여 계산합니다.
`cl100k_base`(어휘 크기 100,000)는 구형 GPT-4 및 GPT-3.5-Turbo에 사용되었습니다. GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, GPT-4o를 포함한 최신 OpenAI 모델은 `o200k_base`(어휘 크기 200,000)를 사용하며, 이는 비영어권 텍스트, 소스 코드 및 일반적인 다중 단어 표현을 10%~25% 더 적은 토큰으로 압축합니다.
공식 API 문서에 따르면: OpenAI GPT-5 / mini / nano는 400,000 토큰(400K); GPT-4.1 / mini는 1,047,576 토큰(1M); OpenAI o3 및 o4-mini는 200,000 토큰(200K); Claude Opus 4.6 및 Sonnet 4.6은 최대 1,000,000 토큰(1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash 및 2.5 Pro/Flash는 1,000,000 토큰(1M); xAI Grok 4는 500,000 토큰(500K); DeepSeek V3는 164,000 토큰(164K); Meta Llama 4 Maverick은 1,048,576 토큰(1M)을 지원합니다.
중복되는 JSON 공백을 제거하고(프롬프트에 전달하기 전에 JSON 압축), 장황한 XML 태그를 간결한 Markdown 또는 CSV 테이블로 대체하고, 보이지 않는 유니코드 문자를 제거하고, 반복되는 지침을 중복 제거함으로써 토큰 소비량을 20%~40% 줄일 수 있습니다.
정확한 색상 코딩된 토큰 경계를 확인하면 LLM이 문자 수준의 작업(단어 뒤집기 또는 글자수 세기 등)에서 ���때로 어려움을 겪는 이유를 파악할 수 있으며, 수십 개의 토큰을 무음으로 태우는 비효율적인 문자열(UUID, Base64 블롭 또는 압축되지 않은 코드 등)을 강조 표시할 수 있습니다.
전혀 아닙니다. Multinook은 브라우저의 휘발성 RAM 내부에서 100% 로컬로 실행됩니다. 시스템 프롬프트, RAG 문서, 소스 코드가 기기를 절대 떠나지 않습니다.
표준 및 증거

공신력 있는 표준 및 기술 인용

이 엔진을 구동하는 공식 업계 사양, 웹 표준 및 암호화 참조.

전산 언어학 학회 (ACL / Sennrich 외)

서브워드 단위를 사용한 희귀 단어의 신경망 기계 번역 (BPE)

신경 언어 모델을 위한 바이트 쌍 인코딩(BPE) 서브워드 토큰화를 소개하는 기초 연구 논문.

사양 보기
WHATWG 인코딩 리빙 표준

UTF-8 TextEncoder 웹 API 사양

현대 바이트 수준 BPE 토크나이저의 기반 계층으로 사용되는 UTF-8 바이트 스트림 인코딩을 관장하는 공식 웹 표준.

사양 보기

바이트 쌍 인코딩(BPE) 내부: LLM이 문자를 서브워드 토큰으로 분할하는 방법

OpenAI의 GPT-5 및 GPT-4.1 시리즈, Anthropic의 Claude 4.6, Google의 Gemini 3.1 및 2.5, xAI의 Grok 4, Meta의 Llama 4, DeepSeek V3/R1을 포함한 최신 트랜스포머 아키텍처는 바이트 쌍 인코딩(BPE) 및 센텐스피스와 같은 결정론적 서브워드 토큰화 알고리즘을 통해 텍스트를 처리합니다. 모든 언어의 모든 단어에 대한 무한한 사전을 유지하는 대신 BPE는 개별 UTF-8 바이트로 시작하여 가장 자주 인접한 문자 쌍을 서브워드 토큰으로 반복적으로 병합합니��.

결과적으로 앞에 공백이 있는 일반적인 영어 단어인 ` intelligence`는 단일 정수 토큰 ID로 인코딩되는 반면, 익숙하지 않은 복합어, 1진수 해시 또는 들여쓰기가 많은 Python 블록은 수십 개의 개별 토큰으로 파편화됩니다. Multinook의 시각적 토크나이저는 브라우저 RAM 내부에서 실시간으로 이러한 서브워드 경계를 재구성합니다.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, DeepSeek 전반의 컨텍스트 윈도우 경제성 최적화

프로덕션 AI 응용 프로그램 및 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인에서 토큰 수는 월간 클라우드 비용과 첫 토큰 생성 시간(TTFT) 지연을 모두 직접 좌우합니다. 셀프 어텐션 복잡성은 시퀀스 길이에 따라 이차적으로 확장되므로, 최적화되지 않은 50,000토큰 문서를 모든 API 호출에 채워 넣으면 예산이 빠르게 고갈됩니다.

최첨단 플래그십 모델(GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4)과 고효율 추론/플래시 모델(GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) 간에 프롬프트를 동시에 ��교함으로써 엔지니어링 팀은 1,000회 호출당 정확한 비용을 벤치마킹하고 모델 라우팅을 적정 규모로 조정할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 팀을 위한 100% 에어갭 프롬프트 감사

시스템 프롬프트와 엔터프라이즈 RAG 컨텍스트는 핵심 지적 재산을 나타냅니다. 독점 프롬프트 템플릿이나 고객 데이터셋을 타사 클라우드 토크나이저에 붙여넣으면 기밀 비즈니스 로직이 유출될 위험이 있습니다. Multinook은 네트워크 전송 없이 로컬 브라우저 메모리 내부에서만 모든 BPE 세그멘테이션과 비용 모델링을 엄격하게 수행합니다.

검증된 100% 브라우저 내 RAM 보안
2026년 웹 표준에 맞춰 업데이트됨

관련 도구

카테고리 내 모든 도구 보기 →
COUNT
인기

글자 수 세기

브라우저 RAM에서 글자 수, 단어, 문장, UTF-8 바이트, 읽기 시간 및 1x-3x 키워드 밀도 계산

개발자 도구→
X-RAY
2026 신규

숨겨진 문자 정리

브라우저 RAM에서 35개 이상의 숨겨진 유니코드 문자, 제로 위스(Zero-width) 공백, AI 워터마크 감지 및 제거

개발자 도구→
GSM-7
2026 신규

SMS 카운터

GSM-7(160자) 대 UCS-2 유니코드(70자) SMS 세그먼트 계산, 비 GSM 문자 발견 및 메시징 비용 절감

개발자 도구→