100X SOTA

എൽഎൽഎം ടോക്കൺ കൗണ്ടർ - സൗജന്യ എഐ (AI) ചെലവ് കാൽക്കുലേറ്റർ

Q: എന്റെ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളിലും RAG পাইപ്പ്ലൈനുകളിലും ടോക്കൺ ഉപയോഗം എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം?

ആവശ്യമില്ലാത്ത JSON വൈറ്റ്സ്പേസ് നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ (പ്രോംപ്റ്റുകളിലേക്ക് കടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് JSON മിനിഫൈ ചെയ്യുക), വാചാലമായ XML ടാഗുകൾക്ക് പകരം ഒതുക്കമുള്ള Markdown അല്ലെങ്കിൽ CSV പട്ടികകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അദൃശ്യമായ Unicode ക്യാരക്ടറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആവർത്തിച്ചുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ടോക്കൺ ഉപഭോഗം 20% മുതൽ 40% വരെ കുറയ്ക്കാം.

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 എന്നിവയ്ക്കായി റാമിൽ (RAM) ടോക്കണുകൾ, അക്ഷരങ്ങൾ, വാക്കുകൾ, കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ ഉപയോഗം, എപിഐ (API) ചെലവുകൾ എന്നിവ എണ്ണുക

ലോക്കൽ RAM-ൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു...

അടുത്തതായി ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ

വേഗത്തിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകൾ

ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ��ാട്ടർമാർക്കുകൾ വൃത്തിയാക്കുക

BPE ടോക്കൺ കണക്കുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന അദൃശ്യ യൂണിക്കോഡ് അക്ഷരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക.

തുടങ്ങുക അദൃശ്യ അക്ഷര ക്ലീനർ

കീവേഡും പദ സാന്ദ്രതയും വിശകലനം ചെയ്യുക

പ്രോംപ്റ്റ് നീളം, വാചകങ്ങളുടെ എണ്ണം, 1x-3x വാചക ആവൃത്തി എന്നിവ പരിശോധിക്കുക.

തുടങ്ങുക അക്ഷര എണ്ണക്കാരൻ

സബ്‌ടൈറ്റിൽ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ടൈമിംഗ് എന്നിവ സാധൂകരിക്കുക

AI നിർമ്മിത സ്ക്രിപ്റ്റുകൾക്കായുള്ള CPS വായനാ വേഗതയും CPL വരി പരിധികളും പരിശോധിക്കുക.

തുടങ്ങുക സബ്‌ടൈറ്റിൽ CPS പരിശോധകൻ

ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ

ദ്രുത സംഗ്രഹവും പ്രധാന കാര്യങ്ങളും

അത്യാവശ്യ വിവരങ്ങൾ, പ്രകടന ശേഷികൾ, സ്വകാര്യത ഉറപ്പുകൾ എന്നിവ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ.

ഔദ്യോഗിക നിർവ്വചനം

ഒരു LLM ടോക്കൺ കൗണ്ടറും AI കോസ്റ്റ് കാൽക്കുലേറ്ററും എന്നത് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിലുടനീളം കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ ഉപയോഗവും API ഇൻഫറൻസ് ചെലവുകളും കണക്കാക്കാൻ ബ്രൗസർ മെമ്മറിയിൽ വാചകത്തെയും സോഴ്സ് കോഡിനെയും ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE) സബ്‌വേർഡ് ടോക്കണുകളായി സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർ യൂട്ടിലിറ്റിയാണ്.

അവലോകനം|പരിശോധിച്ച ക്라이언트-സൈഡ് ആർക്കിടെക്ചർ

എൽഎൽഎം (LLM) ടോക്കണുകൾ എണ്ണാനും എഐ (AI) എപിഐ (API) പ്രോംപ്റ്റ് ചെലവുകൾ സൗജന്യമായി ഓൺലൈനിൽ കണക്കാക്കാനും, നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റോ ��ോഡോ Multinook-ന്റെ LLM ടോക്കൺ കൗണ്ടറിൽ ഒട്ടിക്കുക. ഞങ്ങളുടെ ക്ലയന്റ്-സൈഡ് ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE) അനലൈസർ നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റിനെ ബ്രൗസർ റാമിൽ വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ബ്ലോക്കുകളായി വിഭജിക്കുകയും GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4, Llama 4 എന്നിവയിലുടനീളം കൃത്യമായ ടോക്കൺ എണ്ണം, കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ ശതമാനങ്ങൾ, ഔദ്യോഗിക എപിഐ (API) ഇൻപുട്ട്/ഔട്ട്പുട്ട് വിലകൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

മൾട്ടി-മോഡൽ താരതമ്യം

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash, DeepSeek എന്നിവയിലുടനീളം ടോക്കൺ എണ്ണവും API ചെലവുകളും ერთවර താരതമ്യം ചെയ്യുക.

വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ഹൈലൈറ്റർ

ടോക്കൺ കൂടുതലുള്ള JSON, വൈറ്റ്‌സ്‌പേസ് അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് സ്ട്രിങ്ങുകൾ കണ്ടെത്താൻ കൃത്യമായ കളർ-കോഡഡ് സബ്‌വേർഡ് ടോക്കൺ ചങ്കുകൾ കാണുക.

ബാച��ച് API ചെലവ് കാൽക്കുലേറ്റർ

ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ടോക്കൺ സ്ലൈഡറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സിംഗിൾ-കോൾ, പ്രതിദിന പ്രൊഡക്ഷൻ API ചെലവുകൾ അനുകരിക്കുക.

100% ലോക്കൽ പ്രോംപ്റ്റ് സ്വകാര്യത

സീറോ ക്ലൗഡ് അപ്‌ലോഡുകളോടെ ലോക്കൽ RAM-ൽ രഹസ്യമായ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളും പ്രൊപ്രൈറ്ററി സോഴ്സ് കോഡും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക.

ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള എഞ്ചിൻ

എൽഎൽഎം ടോക്കൺ കൗണ്ടർ - സൗജന്യ എഐ (AI) ചെലവ് കാൽക്കുലേറ്റർ

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, Llama 4 എന്നിവയ്ക്കായി എൽഎൽഎം (LLM) ടോക്കണുകൾ, അക്ഷരങ്ങൾ, എപിഐ (API) പ്രോംപ്റ്റ് ചെലവുകൾ എന്നിവ സൗജന്യമായി ഓൺലൈനിൽ എണ്ണുക.

തത്സമയ ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE) ടോക്കൺ കണക്കാക്കലും വിഷ്വൽ കളർ കോഡഡ് ടോക്കൺ ബൗണ്ടറി ഹൈലൈറ്ററും

21 ഔദ്യോഗിക മോഡലുകളിലുടനീളമുള്ള ഒരേസമ��ം താരതമ്യം: 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

ഔദ്യോഗിക പ്രതി 1M ഇൻപുട്ട് & ഔട്ട്പുട്ട് നിരക്കുകൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് ടോക്കണുകൾ, പ്രതിദിന ബാച്ച് എപിഐ (API) കോൾ ഗുണിതങ്ങൾ എന്നിവ അടങ്ങിയ തത്സമയ എപിഐ (API) ചെലവ് കാൽക്കുലേറ്റർ

128K, 164K, 200K, 400K, 500K, 1M ടോക്കൺ കോൺടെക്സ്റ്റ് പരിധികളിലുടനീളമുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ യൂട്ടിലൈസേഷൻ മീറ്ററുകൾ

ആകെ അക്ഷരങ്ങൾ, വാക്കുകൾ, സബ്‌വേർഡ് അതിരുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം കൃത്യമായ ക്യാരക്ടർ-ടു-ടോക്കൺ അനുപാതം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു

100% എയർ-��്യാപ്പ്ഡ് ക്ലയന്റ്-സൈഡ് റാം (RAM) പ്രവർത്തനം - സെർവർ അപ്‌ലോഡുകളില്ലാതെ പ്രൊപ്രൈറ്ററി സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളും സോഴ്സ് കോഡും സുരക്ഷിതമായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക

എയർ-ഗ്യാപ്പ്ഡ് ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത

പൂർണ്ണമായ സീറോ-അപ്‌ലോഡ് രഹസ്യസ്വഭാവം

നിങ്ങളുടെ ഫയലുകൾ WebAssembly ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഉപകരണത്തിന്റെ RAM-ൽ മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. സീറോ ക്ലൗഡ് അപ്‌ലോഡുകൾ.

100% ഇൻ-ബ്രൗസർ RAM പ്രോസസ്സിംഗ് • സീറോ സെർവർ അപ്‌ലോഡുകൾ

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ

ഓൺ‌ലൈനിൽ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം: എൽഎൽഎം ടോക്കൺ കൗണ്ടർ - സൗജന്യ എഐ (AI) ചെലവ് കാൽക്കുലേറ്റർ

യാതൊരു ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളും കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ നേരിട്ട് ഡോക്യുമെന്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഈ 3 ലളിതമായ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ്, ഡോക്യുമെന്റ് അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ LLM പ്രോംപ്റ്റ്, RAG കോൺടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റ്, JSON സ്കീമ അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് ഫയൽ വർക്ക്‌സ്‌പേസിൽ പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ ബ്രൗസർ RAM-ൽ നേരിട്ട് ഒരു സാമ്പിൾ TypeScript പ്രോംപ്റ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുക.

കളർ കോഡഡ് ടോക്കൺ അതിരുകൾ പരിശോധിക്കുക

തത്സമയ ടോക്കൺ എണ്ണം, ക്യാരക്ടർ-ടു-ടോക്കൺ അനുപാതങ്ങൾ, കൂടാതെ BPE ടോക്കണൈസറുകൾ വാക്കുകളും നമ്പറുകളും കോഡ് ഇൻഡെന്റേഷനും എങ്ങനെ വിഭജിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന കളർ-കോഡഡ് സബ്‌വേർഡ് ടോക്കൺ ചങ്കുകൾ കാണുക.

21 ഔദ്യോഗിക മോഡലുകളും API വിലകളും താരതമ്യം ചെയ്യുക

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, Llama 4 എന്നിവയിലുടനീളം കൃത്യമായ പെർ-റിക്വസ്റ്റ്, ബാച്ച് ഡോളർ ചെലവുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് ടോക്കണുകളും പ്രതിദിന API കോൾ വോള്യവും ��ജ്ജമാക്കുക.

എപ്പോഴും 100% സൗജന്യമാണ് (ലോഗിൻ ആവശ്യമില്ല)

Paid Cloud Portals

ഡെവലപ്പർ അക്കൗണ്ട് ആവശ്യമാണ്

ഫീച്ചർ താരതമ്യം	Multinook (ഇൻ-ബ്രൗസർ RAM)	Paid Cloud Portals
പിന്തുണയ്ക്കുന്ന AI മോഡലുകൾ	21 ഔദ്യോഗിക API മോഡലുകൾ	OpenAI ലെഗസി മോഡലുകൾ മാത്രം
വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ഹൈലൈറ്റർ	കളർ-കോഡഡ് BPE സബ്‌വേർഡുകൾ	സാധാരണ നമ്പർ ഔട്ട്പുട്ട് മാത്രം
API ചെലവും ബാച്ച് മാട്രിക്സും	ഇൻപുട്ട് + ഔട്ട്പുട്ട് × പ്രതിദിന കോളുകൾ	മാനുവൽ ഗണിതം ആവശ്യമാണ്
കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ മീറ്റർ	128K / 400K / 500K / 1M	ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല
��്രോംപ്റ്റ് സ്വകാര്യത	100% ലോക്കൽ RAM (0 അപ്‌ലോഡുകൾ)	ബാഹ്യ API സർവറിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു
ചെലവും ആക്‌സസും	എപ്പോഴും 100% സൗജന്യമാണ് (ലോഗിൻ ആവശ്യമില്ല)	ഡെവലപ്പർ അക്കൗണ്ട് ആവശ്യമാണ്

സാങ്കേതിക ആർക്കിടെക്ചറും സവിശേഷതകളും

സവിശേഷതകളും ഫോർമാറ്റ് അനുയോജ്യതയും

W3C WebAssembly, Typed Array സവിശേഷതകൾക്ക് അനുസൃതമായി കർശനമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തത്.

ടോക്കണൈസേഷൻ എഞ്ചിൻക്ലയന്റ്-സൈഡ് BPE സബ്‌വേർഡ് സെഗ്മെന്റർ (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

വിഷ്വൽ ഇൻസ്പെക്ടർകളർ-കോ��ഡ് സബ്‌വേർഡ് ടോക്കൺ ബൗണ്ടറി ഹൈലൈറ്റർ

ചെലവ് മോഡലിംഗ്ഔദ്യോഗിക പെർ-1M ഇൻപുട്ട് + ഔട്ട്പുട്ട് ടോക്കൺ വിലകൾ × പ്രതിദിന ബാച്ച് വോള്യം

കോൺടെക്സ്റ്റ് ടെലിമെട്രി128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M ടോക്കൺ കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ മീറ്ററുകൾ

സ്വകാര്യത ആർക്കിടെക്ചർ100% എയർ-ഗ്യാപ്ഡ് ലോക്കൽ ബ്രൗസർ RAM (സീറോ സർവർ അപ്‌ലോഡുകൾ)

ഉപയോക്താക്കളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും

ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഉപയോക്താക്കളും പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങളും

ബ്രൗസറിലെ ഈ യൂട്ടിലിറ്റികൊണ്ട് ആർക്കാണ് പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്നത്, എപ്പോഴാണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്.

RAG & ഏജന്റിക് സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്റ്റുകൾ

AI എഞ്ചിനീയർമാരും LLM ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്പർമാരും

OpenAI, Anthropic, Google എന്നിവയിലുടനീളം പ്രോംപ്റ്റ് ടോക്കൺ വലിപ്പങ്ങൾ, കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ ഉപയോഗം, പ്രതിദിന API ഇൻഫറൻസ് ചെലവുകൾ എന്നിവ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.

സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ഡിസൈനർമാർ

പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയർമാരും ടെക്നിക്കൽ റൈറ്റർമാരും

വാചാലമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ കംപ്രസ് ചെയ്യാനും ടോക്കൺ കൂടുതലുള്ള ഫോർമാറ്റിംഗ് ഓവർഹെഡ് ഇല്ലാതാക്കാനും വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ഹൈലൈറ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AI യൂണിറ്റ് ഇക്കണോമിക്സ് പ്ലാനർമാർ

പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർമാരും SaaS സ്ഥാപകരും

പുതിയ AI ഫീച്ചറുകൾ ലോഞ്ച് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് 1,000 മുതൽ 100,000 വരെ പ്രതിദിന അഭ്യർത്ഥനകളിൽ ഉപയോക്താവിന് കീഴിലും പ്രതിമാസ LLM API ബില്ലുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാസെറ്റ് & ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ക്യൂറേറ്റർമാർ

ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റുകളും ഗവേഷകരും

ബഹുഭാഷാ കോർപ്പസ്, JSONL ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ഫയലുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ക്യാരക്ടർ-ടു-ടോക്കൺ അനുപാതങ്ങൾ അളക്കുന്നു.

പരീക്ഷണശാല പരിശോധന

നേരിട്ടുള്ള പരിശോധനയും പ്രകടന ബെഞ്ച്മാർക്കുകളും

നെറ്റ്‌വർക്ക് കൈമാറ്റം ഒന്നുമില്ലാതെ ആധുനിക ബ്രൗസറുകളിലും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിലും നടത്തിയ പരീക്ഷണ ഫലങ്ങൾ.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

ഫയൽ: 120,000-ക്യാരക്ടർ RAG കോൺടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റ് (~30,000 ടോക്കണുകൾ)

3.8ms BPE സബ്‌വേർഡ് സെഗ്മെന്റേഷനും മൾട്ടി-മോഡൽ ചെലവ് പട്ടികയും0 KB ക��മാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

ഫയൽ: 15,000-ക്യാരക്ടർ TypeScript & JSON പ്രോംപ്റ്റ്

1.1ms തത്സമയ വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ബൗണ്ടറി റെൻഡറിംഗ്0 KB കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

ഫയൽ: 4,000-ക്യാരക്ടർ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ്

0.5ms തൽക്ഷണ മൊബൈൽ ടോക്കണും ചെലവ് കണക്കുകൂട്ടലും0 KB കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)

ടെസ്റ്റ് എൻവയോൺമെന്റ് / ഉപകരണം	ടെസ്റ്റ് ഫയലും സങ്കീർണ്ണതയും	പ്രോസസ്സിംഗ് ലേറ്റൻസി	നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റാ കൈമാറ്റം
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000-ക്യാരക്ടർ RAG കോൺടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റ് (~30,000 ടോക്കണുകൾ)	3.8ms BPE സബ്‌വേർഡ് സെഗ്മെന്റേഷനും മൾട്ടി-മോഡൽ ചെലവ് പട്ടികയും	0 KB ക��മാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000-ക്യാരക്ടർ TypeScript & JSON പ്രോംപ്റ്റ്	1.1ms തത്സമയ വിഷ്വൽ ടോക്കൺ ബൗണ്ടറി റെൻഡറിംഗ്	0 KB കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000-ക്യാരക്ടർ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ്	0.5ms തൽക്ഷണ മൊബൈൽ ടോക്കണും ചെലവ് കണക്കുകൂട്ടലും	0 KB കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെട്ടു (100% ലോക്കൽ ഡിവൈസ് RAM)

പൊതുവായ അന്വേഷണങ്ങൾ

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

സ്വകാര്യത, സുരക്ഷ, ഫയൽ പരിധികൾ, ഉപയോഗം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം.

ലർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ വാചകം വാക്ക്-വാക്കായി അല്ലെങ്കിൽ ക്യാരക്ടർ-ക്യാരക്ടറായി വായിക്കുന്നില്ല; പകരം, ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE) അല്ലെങ്കിൽ സെന്റൻസ് പീസ് ഉപയോഗിച്ച് അവർ വാചകത്തെ ടോക്കണുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന സബ്‌വേർഡ് ചങ്കുകളായി വിഭജിക്കുന്നു. സാധാരണ ഇംഗ്ലീഷ് വാചകത്തിന്, 1 ടോക്കൺ എന്നത് ഏകദേശം 4 ക്യാരക്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ 0.75 വാക്കുകൾക്ക് തുല്യമാണ്. അതിനാൽ, 100 ടോക്കണുകൾ ഏകദേശം 75 വാക്കുകളാണ്, കൂടാതെ 1,000 വാക്കുകൾ ഏകദേശം 1,333 ടോക്കണുകളാണ്.

BPE ടോക്കണൈസറുകൾ (`o200k_base`, `cl100k_base`) പ്രധാനമായും സാധാരണ ഇംഗ്ലീഷ് വാക്കുകളിലാണ് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് 'application' പോലെയുള്ള സാധാ��ണ വാക്കുകളെ ഒരൊറ്റ ടോക്കണിൽ ഉൾക്കൊള്ളാൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിരാമചിഹ്നങ്ങൾ, JSON ബ്രാക്കറ്റുകൾ, ഒന്നിലധികം അക്കങ്ങളുള്ള സംഖ്യകൾ, വൈറ്റ്‌സ്‌പേസ് ഇൻഡെന്റേഷൻ, ലാറ്റിൻ അല്ലാത്ത UTF-8 സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എന്നിവ ചെറിയ ബൈറ്റ് ലെവൽ സബ്‌വേർഡുകളായി തകർക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരേ ക്യാരക്ടർ നീളത്തിന് പലപ്പോഴും 1.5x മുതൽ 3x വരെ കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AI മോഡൽ sağlayıcıಗಳು ഇൻപുട്ട് (പ്രോംപ്റ്റ്) ടോക്കണുകൾക്കും ഔട്ട്പുട്ട് (കംപ്ലീഷൻ & റീസണിംഗ്) ടോക്കണുകൾക്കും വെവ്വേറെ ബില്ല് ചെയ്യുന്നു, ഇത് ಪ್ರತಿ 1 ദിലക്ഷം ടോക്കണുകൾക്ക് (1M) കണക്കാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, OpenAI GPT-5 1M ഇൻപുട്ടിന് $1.25 ഉം 1M ഔട്ട്പുട്ടിന് $10.00 ഉം ബില്ല് ചെയ്യുന്നു, GPT-4.1 1M ഇൻപുട്ടിന് $2.00 ഉം 1M ഔട്ട്പുട്ടിന് $8.00 ഉം ബില്ല് ചെയ്യുന്നു, Claude Sonnet 4.6 1M ഇൻപുട്ടിന് $3.00 ഉം 1M ഔട്ട്പുട്ടിന് $15.00 ഉം ബില്ല് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ Google Gemini 2.5 Flash 1M ഇൻപുട്ടിന് $0.30 ഉം 1M ഔട്ട്പുട്ടിന് $2.50 ഉം ബില്ല് ചെയ്യുന്നു. ഞങ്ങളുടെ കാൽക്കുലേറ്റർ നിങ്ങളുടെ കൃത്യമായ ഇൻപുട്ട് ടോക്കൺ എണ്ണവും ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് നീളവും ഓരോ മോഡലിന്റെയും ഔദ്യോ��ികമായി രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള API നിരക്കുമായി ഗുണിക്കുന്നു.

`cl100k_base` (100,000 വൊക്കാബുലറി വലിപ്പം) ലെഗസി GPT-4, GPT-3.5-Turbo എന്നിവയ്ക്കായി ഉപയോഗിച്ചിരുന്നു. ആധുനിക OpenAI മോഡലുകൾ—GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, GPT-4o എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ—`o200k_base` (200,000 വൊക്കാബുലറി വലിപ്പം) ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഇംഗ്ലീഷ് അല്ലാത്ത വാചകം, സോഴ്സ് കോഡ്, സാധാരണ മൾട്ടി-വേർഡ് എപ്രഷനുകൾ എന്നിവയെ 10% മുതൽ 25% വരെ കുറഞ്ഞ ടോക്കണുകളിലേക്ക് കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു.

ഔദ്യോഗിക API ഡോക്യുമെന്റേഷൻ പ്രകാരം: OpenAI GPT-5 / mini / nano എന്നിവ 400,000 ടോക്കണുകളെ (400K) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; GPT-4.1 / mini എന്നിവ 1,047,576 ടോക്കണുകളെ (1M) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; OpenAI o3 & o4-mini എന്നിവ 200,000 ടോക്കണുകളെ (200K) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 എന്നിവ 1,000,000 ടോക്കണുകൾ (1M) വരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash എന്നിവ 1,000,000 ടോക്കണുകളെ (1M) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; xAI Grok 4 500,000 ടോക്കണുകളെ (500K) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; DeepSeek V3 164,000 ടോക്കണുകളെ (164K) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; കൂടാതെ Meta Llama 4 Maverick 1,048,576 ടോക്കണുകളെ (1M) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

ആവശ്യമില്ലാത്ത JSON വൈറ്റ്‌സ്‌പേസ് നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ (പ്രോംപ്റ്റുകളിലേക്ക് കടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് JSON മിനിഫൈ ചെയ്യുക), വാചാലമായ XML ടാഗുകൾക്ക് പകരം ഒതുക്കമുള്ള Markdown അല്ലെങ്കിൽ CSV പട്ടികകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അദൃശ്യമായ Unicode ക്യാരക്ടറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആവർത്തിച്ചുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ടോക്കൺ ഉപഭോഗം 20% മുതൽ 40% വരെ കുറയ്ക്കാം.

കൃത്യമായ കളർ-കോഡഡ് ടോക്കൺ അതിരുകൾ കാണുന്നത് LLM-കൾ ചിലപ്പോൾ ക്യാരക്ടർ-ലെവൽ ടാസ്‌ക്കുകളിൽ (വാക്കുകൾ റിവേഴ്സ് ചെയ്യുകയോ അക്ഷരങ്ങൾ എണ്ണുകയോ ചെയ്യുന്നത് പോലെ) എന്തുകൊണ്ട് ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു എന്ന് വെളിപ്പെടുത്തുകയും, നിശബ്ദമായി ഡൗസണുകളോളം ടോക്കണുകൾ കത്തിച്ചുകളയുന്ന കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത സ്ട്രിങ്ങുകളെ—UUID-കൾ, Base64 ബ്ലോബുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മിനിഫൈ ചെയ്യാത്ത കോഡ് പോലുള്ളവ—ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒരിക്കലുമില്ല. Multinook നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിന്റെ വൊളറ്റൈൽ RAM-നുള്ളിൽ 100% ലോക്കൽ ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകൾ, RAG ഡോക്യുമെന്റുകൾ, സോഴ്സ് കോഡ് എന്നിവ ഒരിക്കലും നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ വിട്ടുപോകാറില്ല.

മാനദണ്ഡങ്ങളും തെളിവുകളും

ആധികാരിക മാനദണ്ഡങ്ങളും സാങ്കേതിക ഉദ്ധരണികളും

ഈ എഞ്ചിന് കരുത്തുനൽകുന്ന ഔദ്യോഗിക വ്യവസായ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ, വെബ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിക് റഫറൻസുകൾ.

അസോസിയേഷൻ ഫോർ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലിംഗ്വിസ്റ്റിക്സ് (ACL / Sennrich et al.)

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

ന്യൂറൽ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കായി ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE) സബ്‌വേർഡ് ടോക്കണൈസേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഗവേഷണ പ്രബന്ധം.

സ്പെക്ക് കാണുക

WHATWG എൻകോഡിംഗ് ലിവിംഗ് സ്റ്റാൻഡേർഡ്

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

ആധുനിക ബൈറ്റ്-ലെവൽ BPE ടോക്കണൈസറുകളുടെ അടിസ്ഥാന പാളിയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന UTF-8 ബൈറ്റ് സ്ട്രീം എൻകോഡിംഗിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഔദ്യോഗിക വെബ് സ്റ്റാൻഡേർഡ്.

സ്പെക്ക് കാണുക

ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗിനുള്ളിൽ (BPE): LLM-കൾ എങ്ങനെയാണ് ക്യാരക്ടറുകളെ സബ്‌വേർഡ് ടോക്കണുകളായി സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യുന്നത്

OpenAI-യുടെ GPT-5, GPT-4.1 സീരീസ്, Anthropic-ന്റെ Claude 4.6, Google-ന്റെ Gemini 3.1, 2.5, xAI-യുടെ Grok 4, Meta-യുടെ Llama 4, DeepSeek V3/R1 എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ആധുനിക ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ, ബൈറ്റ്-പെയർ എൻകോഡിംഗ് (BPE), സെന്റൻസ് പീസ് തുടങ്ങിയ ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് സബ്‌വേർഡ് ടോക്കണൈസേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴിയാണ് വാചകം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്. എല്ലാ ഭാഷയിലെയും എല്ലാ വാക്കിന്റെയും അനന്തമായ നിഘണ്ടു സൂക്ഷിക്കുന്നതിന് പകരം, BPE വ്യക്തിഗത UTF-8 ബൈറ്റുകളിൽ ആരംഭിച്ച് ഏറ്റവും പതിവായി വരുന്ന അടുത്തുള്ള ക്യാരക്ടർ ജോഡികളെ ആവർത്തിച്ച് സബ്‌വേർഡ് ടോക്കണുകളായി ലയിപ്പിക്കുന്നു.

തൽഫലമായി, ` intelligence` പോലെയുള്ള മുൻനിര സ്പേസ് ഉള്ള ഒരു സാധാരണ ഇംഗ്ലീഷ് വാക്ക് ഒരൊറ്റ ഇന്റിജർ ടോക്കൺ ID ആയി എൻകോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അതേസമയം പരിചയമില്ലാത്ത ഒരു കോമ്പൗണ്ട് പദം, ഒരു ഹെക്സാഡെസിമൽ ഹാഷ് അല്ലെങ്കിൽ കനത്ത ഇൻഡെന്റ് ചെയ്ത പൈത്തൺ ബ്ലോക്ക് ഡൗസൺ കണക്കിന് വ്യക്തിഗത ടോക്കണുകളായി തകരുന്നു. Multinook-ന്റെ വിഷ്വൽ ടോക്കണൈസർ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസർ RAM-നുള്ളിൽ തത്സമയം ഈ സബ്‌വേർഡ് അതിരുകൾ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, DeepSeek എന്നിവയിലുടനീളം കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

പ്രൊഡക്ഷൻ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്��ഡ് ജനറേഷൻ (RAG) পাইപ്പ്‌ലൈനുകളിലും, ടോക്കൺ എണ്ണം പ്രതിമാസ ക്ലൗഡ് ബില്ലുകളെയും ടൈം-ടു-ഫസ്റ്റ്-ടോക്കൺ (TTFT) ലേറ്റൻസിയെയും നേരിട്ട് നിയന്ത്രിക്കുന്നു. സീക്വൻസ് നീളത്തിനനുസരിച്ച് സെൽഫ്-അറ്റൻഷൻ കോംപ്ലക്സിറ്റി വർദ്ധിക്കുന്നതിനാൽ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്ത 50,000-ടോക്കൺ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഓരോ API കോളിലേക്കും കുത്തിച്ചെലുത്തുന്നത് ബജറ്റുകളെ വേഗത്തിൽ തീർക്കുന്നു.

ഫ്രണ്ടിയർ ഫ്ലാഗ്ഷിപ്പ് മോഡലുകൾ (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4), ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയുള്ള റീസണിംഗ്/ഫ്ലാഷ് മോഡലുകൾ (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) എന്നിവയ��ലുടനീളം നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റ് ഒരേസമയം താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾക്ക് കൃത്യമായ പെർ-1,000-കോൾ ചെലവ് ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യാനും അവരുടെ മോഡൽ റൂട്ടിംഗ് ശരിയായ രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും.

എന്റർപ്രൈസ് AI ടീമുകൾക്കായി 100% എയർ-ഗ്യാപ്ഡ് പ്രോംപ്റ്റ് ഓഡിറ്റിംഗ്

സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളും എന്റർപ്രൈസ് RAG കോൺടെക്സ്റ്റുകളും കോർ ബൗദ്ധിക സ്വത്തിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പ്രൊപ്രൈറ്ററി പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകളോ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളോ തേർഡ്-പാർട്ടി ക്ലൗഡ് ടോക്കണ��സറുകളിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് രഹസ്യമായ ബിസിനസ്സ് ലോജിക് ചോർന്നേക്കാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. Multinook എല്ലാ BPE സെഗ്മെന്റേഷനും കോസ്റ്റ് മോഡലിംഗും സീറോ നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാൻസ്മിഷനുകളോടെ ലോക്കൽ ബ്രൗസർ മെമ്മറിക്കുള്ളിൽ കർശനമായി നിർവഹിക്കുന്നു.

സ്ഥിരീകരിച്ച 100% ഇൻ-ബ്രൗസർ RAM സുരക്ഷ

2026 വെബ് സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾക്കായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തത്