मुख्य सामग्रीवर जा
Multinook

LLM टोकन काउंटर - विनामूल्य AI खर्च कॅल्क्युलेटर

RAM मध्ये GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 आणि Llama 4 साठी टोकन्स, अक्षरे, शब्द, संदर्भ विंडो वापर आणि API खर्च मोजा

लोकल RAM मध्ये प्रोसेस होत आहे...

पुढील शिफारस केलेल्या कृती

जलद वर्कफ्लो
लपलेले प्रॉम्प्ट वॉटरमार्क स्वच्छ करा

अदृश्य युनिकोड वर्ण काढून टाका जे BPE टोकन संख्या फुगवतात.

सुरू करा अदृश्य अक्षर क्लिनर
कीवर्ड आणि शब्द घनतेचे विश्लेषण करा

प्रॉम्प्ट लांबी, वाक्याची संख्या आणि 1x-3x वाक्यांश वारंवारता तपासा.

सुरू करा अक्षर मोजणी
सबटायटल आणि स्क्रिप्ट वेळेचे प्रमाणीकरण करा

AI-व्युत्पन्न स्क्रिप्टसाठी CPS वाचण्याचा वेग आणि CPL ओळ मर्यादा तपासा.

सुरू करा सबटायटल CPS तपासक
एका दृष्टीक्षेपात

जलद सारांश आणि मुख्य मुद्दे

आवश्यक अंतर्दृष्टी, कामगिरी क्षमता आणि गोपनीयता हमी एकाच दृष्टीक्षेपात.

अधिकृत व्याख्या

LLM टोकन काउंटर आणि AI खर्च क��ल्क्युलेटर हे एक विकासक युटिलिटी आहे जे मोठ्या भाषा मॉडेल्समधील संदर्भ विंडो वापर आणि API अनुकरण खर्चाचा अंदाज लावण्यासाठी ब्राउझर मेमरीमध्ये मजकूर आणि सोर्स कोडचे बाइट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) सबवर्ड टोकन्समध्ये विभाजन करते.

आढावा|सत्यापित क्लायंट-साइड आर्किटेक्चर

LLM टोकन्स मोजण्यासाठी आणि AI API प्रॉम्प्ट खर्च ऑनलाइन विनामूल्य कॅल्क्युलेट करण्यासाठी, तुमचा प्रॉम्प्ट किंवा कोड Multinook च्या LLM टोकन काउंटर मध्ये पेस्ट करा. आमचा क्लायंट-साइड बाईट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) विश्लेषक ब्राउझर RAM मध्ये तुमच्या मजकुराचे व्हिज्युअल टोकन ब्लॉक्समध्ये विभाजन करतो आणि GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4, आणि Llama 4 मधील अचूक टोकन संख्या, संदर्भ विंडो टक्केवारी आणि अधिकृत API इनपुट/आउटपुट किंमतींची तुलना करतो.

बहु-मॉडेल तुलना

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash आणि DeepSeek मधील टोकन संख्या आणि API खर्चाची एकाच वेळी तुलना करा.

व्हिज्युअल टोकन हायलाइट्टर

टोकन-जड JSON, व्हाइटस्पेस किंवा कोड स्ट्रिंग्स शोधण्यासाठी अचूक रंग-कोडेड सबवर्ड टोकन तुकडे पहा.

बॅच API खर्च ��ॅल्क्युलेटर

सानुकूल इनपुट आणि आउटपुट टोकन स्लाइडर्ससह एकल-कॉल आणि दैनिक उत्पादन API खर्चाचे अनुकरण करा.

100% स्थानिक प्रॉम्प्ट गोपनीयता

शून्य क्लाउड अपलोडसह स्थानिक RAM मध्ये गोपनीय सिस्टम प्रॉम्प्ट्स आणि मालकीचा सोर्स कोड ऑडिट करा.

LLM टोकन काउंटर - विनामूल्य AI खर्च कॅल्क्युलेटर — तांत्रिक आर्किटेक्चर आणि तपशील
उच्च-कार्यक्षमता इंजिन

LLM टोकन काउंटर - विनामूल्य AI खर्च कॅल्क्युलेटर

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, आणि Llama 4 साठी LLM टोकन्स, अक्षरे आणि API प्रॉम्प्ट खर्च ऑनलाइन विनामूल्य मोजा.

रिअल-टाइम बाईट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) टोकन अंदाज आणि व्हिज्युअल रंगाने चिन्हांकित टोकन सीमा हायलाइट
21 अधिकृत मॉडेल्समधील एकाच वेळी तुलना: 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, आणि Meta Llama 4
अधिकृत प्रति-1M इनपुट ���णि आउटपुट दर, अपेक्षित आउटपुट टोकन्स आणि दैनिक बॅच API कॉल मल्टिप्लायसह थेट API खर्च कॅल्क्युलेटर
128K, 164K, 200K, 400K, 500K, आणि 1M टोकन संदर्भ मर्यादेवर संदर्भ विंडो युटिलायझेशन मीटर
एकूण अक्षरे, शब्द आणि सबवर्ड सीमांसह अचूक अक्षर-ते-टोकन गुणोत्तर प्रदर्शित करते
100% एअर-गॅप क्लायंट-साइड RAM अंमलबजावणी—मालकीचे सिस्टम प्रॉम्प्ट्स आणि स्त्रोत कोड 0 सर्व्हर अपलोडसह सुरक्षितपणे ऑडिट करा
एयर-गॅप डेटा गोपनीयता

पूर्ण झिरो-अपलोड गोपनीयता

तुमच्या फाइल्स WebAssembly वापरून केवळ तुमच्या डिव्हाइसच्या RAM मध्येच प्रोसेस केल्या जातात. झिरो क्लाउड अपलोड्स.

100% इन-ब्राउझर RAM प्रोसेसिंग • झिरो सर्व्हर अपलोड्स
एयर-गॅप डेटा गोपनीयता
टप्प्याटप्प्याने सूचना

ऑनलाइन कसे वापरावे: LLM टोकन काउंटर - विनामूल्य AI खर्च कॅल्क्युलेटर

कोणतेही इन्स्टॉलेशन न करता तुमच्या दस्तऐवजांवर थेट तुमच्या ब्राउझरमध्ये प्रक्रिया करण्यासाठी या 3 सोप्या पायऱ्या फॉलो करा.

1

तुमचा सिस्टम प्रॉम्प्ट, दस्तऐवज किंवा कोड पेस्ट करा

तुमचा LLM प्रॉम्प्ट, RAG संदर्भ दस्तऐवज, JSON स्कीमा किंवा कोड फाईल वर्कस्पेसमध्ये पेस्ट करा किंवा ब्राउझर RAM मध्ये थेट एक नमुना TypeScript प्रॉम्प्ट लोड करा.

2

रंग-कोडेड टोकन सीमा तपासा

लाइव्ह टोकन संख्या, वर्ण-ते-टोकन गुणोत्तर आणि रंग-कोडेड सबवर्ड टोकन तुकडे पहा जे BPE टोकनायझर्स शब्द, संख्या आणि कोड इंडेंटेशन कसे विभाजि�� करतात हे दर्शवतात.

3

21 अधिकृत मॉडेल आणि API किंमतींची तुलना करा

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 आणि Llama 4 मधील अचूक प्रति-विनंती आणि बॅच डॉलर खर्च मोजण्यासाठी तुमचे अपेक्षित आउटपुट टोकन्स आणि दररोजचे API कॉल व्हॉल्यूम सेट करा.

गोपनीयता आणि कामगिरी बेंचमार्क

Multinook पारंपारिक क्लाउड कन्व्हर्टर्सपेक्षा उत्तम का कामगिरी करतो

क्लायंट-साइड WebAssembly आर्किटेक्चर पारंपारिक क्लाउड अपलोड सेवांशी कसे जुळते ते पहा.

समर्थित AI मॉडेल्स

Multinook
21 अधिकृत API मॉडेल्स
Paid Cloud Portals
फक्त OpenAI लेगसी मॉडेल्स

व्हिज्युअल टोकन हायलाइट्टर

Multinook
रंग-कोडेड BPE सबवर्ड्स
Paid Cloud Portals
फक्त साधे नंबर आउटपुट

API खर्च आणि बॅच मॅट्रिक्स

Multinook
इनपुट + आउटपुट × दैनिक कॉल्स
Paid Cloud Portals
मॅन्युअल गणनेची आवश्यकता

संदर्भ विंडो मीटर

Multinook
128K / 400K / 500K / 1M
Paid Cloud Portals
समाविष्ट नाही

प्रॉम्प्ट गोपनीयता

Multinook
100% स्थानिक RAM (0 अपलोड)
Paid Cloud Portals
बाह्य API सर्व्हरवर पाठवले जाते

किंमत आणि प्रवेश

Multinook
100% नेहमीसाठी मोफत (कोणतेही लॉगिन नाही)
Paid Cloud Portals
विकसक खात्याची आवश्यकता आहे
तांत्रिक आर्किटेक्चर आणि तपशील

तपशील आणि फॉरमॅट सुसंगतता

केवळ W3C WebAssembly आणि टाईप्ड ॲरे तपशीलांनुसार इंजिनिअर केलेले.

टोकनायझेशन इंजिनक्ला라이언트-साइड BPE सबवर्ड सेगमेंटर (o200k_base, Claude BPE आण��� SentencePiece)
समर्थित इकोसिस्टम्सOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 आणि Llama 4
व्हिज्युअल इन्स्पेक्टररंग-कोडेड सबवर्ड टोकन बाउंड्री हायलाइट्टर
खर्च मॉडेलिंगअधिकृत प्रति-1M इनपुट + आउटपुट टोकन किंमत × दैनिक बॅच व्हॉल्यूम
संदर्भ टेलिमेट्री128K, 164K, 200K, 400K, 500K आणि 1M टोकन संदर्भ विंडो मीटर
गोपनीयता आर्किटेक्चर100% एअर-गॅप लोकल ब्राउझर RAM (शून्य सर्व्हर अपलोड)
प्रेक्षक वर्ग आणि कार्यप्रवाह

लक्ष्यित प्रेक्षक वर्ग आणि प्रत्यक्ष वापराची उदाहरणे

या इन-ब्राउझर युटिलिटीचा कोणाला फायदा होतो आणि ती कधी वापरावी.

RAG आणि एजंट सिस्टीम आर्किटेक्ट्स

AI अभियंता आणि LLM ॲप्लिकेशन डेव्हलपर्स

OpenAI, Anthropic आणि Google मधील प्रॉम्प्ट टोकन आकार, संदर्भ विंडो वापर आणि दैनिक API अनुकरण खर्चाचे बेंचमार्क करणे.

सिस्टम प्रॉम्प्ट डिझायर्स

प्रॉम्प्ट इंज���निअर्स आणि टेक्निकल रायटर्स

वर्बोस सूचना संकुचित करण्यासाठी आणि टोकन-जड फॉरमॅटिंग ओव्हरहेड दूर करण्यासाठी व्हिज्युअल टोकन हायलाइटिंग वापरणे.

AI युनिट इकॉनॉमिक्स प्लॅनर्स

उत्पादक व्यवस्थापक आणि SaaS संस्थापक

नवीन AI वैशिष्ट्ये लॉन्च करण्यापूर्वी प्रति-वापरकर्ता आणि मासिक LLM API बिलांचा अंदाज लावणे.

डेटासेट आणि फाईन-ट्यूनिंग क्युरेटर्स

डेटा सायंटिस्ट्स आणि संशोधक

बहुभाषिक कॉर्पोरा आणि JSONL फाईन-ट्यू���िंग फाईल्समधील वर्ण-ते-टोकन गुणोत्तरांचे मोजमाप करणे.

अनुभवजन्य लॅब चाचणी

प्रत्यक्ष पडताळणी आणि कामगिरीचे बेंचमार्क

कोणत्याही नेटवर्क प्रसाराशिवाय आधुनिक ब्राउझर आणि ऑपरेटिंग सिस्टमवर केलेले अनुभवजन्य चाचणी परिणाम.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

फाइल: 120,000-वर्णांचा RAG संदर्भ दस्तऐवज (~30,000 टोकन्स)

3.8ms BPE सबवर्ड सेगमेंटेशन आणि बहु-मॉडेल किंमत तक्ता0 KB हस्तांतरित (100% स्थानिक डिव्हाइस RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

फाइल: 15,000-वर्णांचा TypeScript आणि JSON प्रॉम्प्ट

1.1ms लाईव्ह व्हिज्युअल टोकन बाउंड्री रेंडरिंग0 KB हस्तांतरित (100% स्थानिक डिव्हाइस RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

फाइल: 4,000-वर्णांचा सिस्टम प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट

0.5ms त्वरित मोबाईल टोकन आणि खर्च गणना0 KB हस्तांतरित (100% स्थानिक डिव्हाइस RAM)
सामान्य प्रश्न

सतत विचारले जाणारे प्रश्न

गोपनीयता, सुरक्षितता, फाइल मर्यादा आणि वापराविषयी तुम्हाला माहित असणे आवश्यक असलेले सर्व काही.

लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स टेक्स्ट शब्दशः किंवा वर्णशः वाचत नाहीत; त्याऐवजी, ते बाइट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) किंवा सेन्टेन्सपीस वापरून टेक्स्टला टोकन्स नावाच्या सबवर्ड तुकड्यांमध्ये विभाजित करतात. मानक इंग्रजी टेक्स्टसाठी, 1 टोकन अंदाजे 4 वर्ण किंवा 0.75 शब्दांच्या बरोबरीचे असते. म्हणून, 100 टोकन्स हे अंदाजे 75 शब्द असतात, आणि 1,000 शब्द हे अंदाजे 1,333 टोकन्स असतात.
BPE टोकनायझर्स (`o200k_base` आणि `cl100k_base`) प्रामुख्याने सामान्य इंग्रजी शब्दांवर प्रशिक्षित केले जातात, ज्यामुळे 'application' सारख्या वारंवार येणारे शब्द ए��ाच टोकनमध्ये बसू शकतात. तथापि, विरामचिन्हे, JSON ब्रॅकेट्स, बहु-अंकी संख्या, व्हाइटस्पेस इंडेंटेशन आणि बिगर-लॅटिन UTF-8 स्क्रिप्ट्स लहान बाइट-स्तरीय सबवर्ड्समध्ये मोडल्या जातात, ज्यासाठी समान वर्ण लांबीसाठी अनेकदा 1.5x ते 3x अधिक टोकन्स लागतात.
AI मॉडेल प्रदाता इनपुट (प्रॉम्प्ट) टोकन्स आणि आउटपुट (कम्पुलेशन आणि रीझनिंग) टोकन्ससाठी स्वतंत्रपणे बिलिंग करतात, ज्याची किंमत प्रति 1 दशलक्ष टोकन्स (1M) दिली जाते. उदाहरणार्थ, OpenAI GPT-5 $1.25/1M इनपुट आणि $10.00/1M आउटपुटचे बिल आकारते, GPT-4.1 $2.00/1M इनपुट आणि $8.00/1M आउटपुटचे बिल आकारते, Claude Sonnet 4.6 $3.00/1M इनपुट आणि $15.00/1M आउटपुटचे बिल आकारते, आणि Google Gemini 2.5 Flash $0.30/1M इनपुट आणि $2.50/1M आउटपुटचे बिल आकारते. आमचे कॅल्क्युलेटर प्रत्येक मॉडेलच्या अधिकृत दस्तऐवजीकरण केलेल्या API दराच्या आधारे तुमच्या अचूक इनपुट टोकन संख्येची आणि लक्ष्यित आउटपुट लांबीची गणना करते.
`cl100k_base` (100,000 व्होकॅब्युलेरी आकार) लेगसी GPT-4 आणि GPT-3.5-Turbo साठी वापरला गेला होता. आधुनिक OpenAI मॉडेल्स—GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini आणि GPT-4o सह—`o200k_base` (200,000 व्होकॅब्युलेरी आकार) वापरतात, जे बिगर-इंग्र���ी टेक्स्ट, सोर्स कोड आणि सामान्य बहु-शब्द अभिव्यक्तींना 10% ते 25% कमी टोकन्समध्ये संकुचित करते.
अधिकृत API कागदपत्रांनुसार: OpenAI GPT-5 / mini / nano 400,000 टोकन्स (400K) चे समर्थन करतात; GPT-4.1 / mini 1,047,576 टोकन्स (1M) चे समर्थन करतात; OpenAI o3 आणि o4-mini 200,000 टोकन्स (200K) चे समर्थन करतात; Claude Opus 4.6 आणि Sonnet 4.6 1,000,000 टोकन्स (1M) पर्यंत समर्थन करतात; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash आणि 2.5 Pro/Flash 1,000,000 टोकन्स (1M) चे समर्थन करतात; xAI Grok 4 500,000 टोकन्स (500K) चे समर्थन करतात; DeepSeek V3 164,000 टोकन्स (164K) चे समर्थन करतात; आणि Meta Llama 4 Maverick 1,048,576 टोकन्स (1M) चे समर्थन करते.
अनावश्यक JSON व्हाइटस्पेस काढून टाकून (प्रॉम्प्टमध्ये पास करण्यापूर्वी JSON लहान करून), व्हर्बोस XML टॅग्ज कॉम्पॅक्ट Markdown किंवा CSV टेबलसह बदलून, अदृश्य Unicode वर्ण काढून टाकून आणि पुनरावृत्ती सूचना काढून टाकून तुम्ही टोकन वापर 20% ते 40% ने कमी करू शकता.
अचूक रंग-कोडेड टोकन सीमा पाहिल्याने LLMs कधीकधी वर्ण-स्तरीय कामांमध्ये (शब्द उलट करणे किंवा अक्षरे मोजणे यांसारख्या) का संघर्ष करतात हे उघड होते आणि अकार्यक्षम स्ट्रिंग्स हायलाइट होतात— जसे की UUIDs, Base64 ब्लॉब्स किंवा अनमिनिफाइड कोड—जे नकळत डझनभर टोकन्स जाळून टाकतात.
कधीही नाही. Multinook तुमच्या ब्राउझरच्या व्हॅलटाईल RAM मध्ये 100% स्थानिक पातळीवर चालते. तुमचे सिस्टम प्रॉम्प्ट्स, RAG दस्तऐवज आणि सोर्स कोड कधीही तुमचे मशीन सोडत नाहीत.
मानके आणि पुरावे

अधिकृत मानके आणि तांत्रिक संदर्भ

या इंजिनला चालना देणाऱ्या अधिकृत उद्योग स्पेसिफिकेशन्स, वेब मानके आणि क्रिप्टोग्राफिक संदर्भ.

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

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

न्यूरल भाषा मॉडेल्ससाठी बाइट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) सबवर्ड टोकनायझेशनची ओळख करून देणारा मूलभूत संशोधन पेपर.

तपशील पहा
WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

आधुनिक बाइट-स्तरीय BPE टोकनायझर्सचा पाया म्हणून वापरल्या जाणाऱ्या UTF-8 बाइट स्ट्रीम एन्कोडिंगचे नियमन करणारे अधि��ृत वेब मानक.

तपशील पहा

बाइट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) च्या आत: LLMs वर���णांना सबवर्ड टोकन्समध्ये कसे विभाजित करतात

OpenAI चे GPT-5 आणि GPT-4.1 मालिका, Anthropic चे Claude 4.6, Google चे Gemini 3.1 आणि 2.5, xAI चे Grok 4, Meta चे Llama 4 आणि DeepSeek V3/R1 यासह आधुनिक ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर्स—बाताईट-पेअर एन्कोडिंग (BPE) आणि सेन्टेन्सपीस सारख्याDeterministic सबवर्ड टोकनायझेशन अल्गोरिदमद्वारे टेक्स्ट प्रक्रिया करतात. प्रत्येक भाषेतील प्रत्येक शब्दाचा अमर्याद शब्दकोश राखण्याऐवजी, BPE वैयक्तिक UTF-8 बाइट्सपासून सुरू होते आणि सर्वात वारंवार लगतच्या वर्ण जोड्यांना सबवर्ड टोकन्समध्ये पुनरावृत्तीने एकत्र करते.

परिणामस्वरूप, अग्रेषित जागेसह एक सामान्य इंग्रजी शब्द जसे की ` intelligence` एकाच पूर्णांक टोकन आयडी म्हणून एनकोड केला जातो, तर एक अपरिचित कंपाऊंड टर्म, हेक्साडेसिमल हॅश, किंवा अत्यंत इंडेंटेड पायथन ब्लॉक डझनभर वैयक्तिक टोकन्समध्ये मोडला जातो. Multinook चा व्हिज्युअल टोकनायझर तुमच्या ब्राउझर RAM च्या आत रिअल टाइममध्ये या सबवर्ड सीमांची पुनर्रचना करतो.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 आणि DeepSeek मधील संदर्भ विंडो इकॉनॉमिक्स ऑप्टिमाइझ करणे

उत्पादन AI अनुप्रयोगांमध्ये आणि Retrieval-Augmented Generation (RAG) पायपलाइनमध्ये, टोकन संख्या थेट मासिक क्लाउड बिल आणि Time-To-First-Token (TTFT) लेटन्सी नियंत्रित करते. स्वयंप्रतिबिंबित जटिलता अनुक्रम लांबीसह द्विघात प्रमाणामध्ये मोजली जात असल्याने, प्रत्येक API कॉलमध्ये ऑप्टिमाइझ न केलेले 50,000-टोकन दस्तऐवज भरल्याने बजेट वेगाने संपते.

अग्रणी फ्लॅगशिप मॉडेल्स (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) आणि उच्च-कार्यक्षमता रीझनिंग/फ्लॅश मॉडेल्स (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) मधील तुमच्या प्रॉम्प्टची एकाच वेळी तुलना करून, अभियांत्रिकी संघ अचूक प्रति-1000-कॉल खर्च बेंचमार्क करू शकतात आणि त्यांच्या मॉडेल रूटिंगचा योग्य आकार ठरवू शकतात.

एं���रप्राइझ AI संघांसाठी 100% एअर-गॅप प्रॉम्प्ट ऑडिटिंग

सिस्टम प्रॉम्प्ट्स आणि एंटरप्राइझ RAG संदर्भ हे मुख्य बौद्धिक संपत्तीचे प्रतिनिधित्व करतात. मालकीचे प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट्स किंवा ग्राहक डेटासेट तृतीय-पक्ष क्लाउड टोकनायझर्समध्ये पेस्ट केल्याने गोपनीय व्यावसायिक तर्क लीक होण्याचा धोका असतो. Multinook सर्व BPE विभागणी आणि खर्च मॉडेलिंग कठोरपणे स्थानिक ब्राउझर मेमरीमध्ये शून्य नेटवर्क ट्रान्समिशनसह करते.

सत्यापित 100% इन-ब्राउझर RAM सुरक्षा
2026 वेब मानकांसाठी अपडेट केलेले

संबंधित टूल

सर्व कॅटेगरी टूल पहा →
COUNT
लोकप्रिय

अक्षर मोजणी

ब्राउझर RAM मध्ये अक्षरे, शब्द, वाक्ये, UTF-8 बाइट्स, वाचण्याची वेळ आणि 1x-3x कीवर्ड घनता मोजा

डेव्हलपर टूल→
X-RAY
2026 नवीन

अदृश्य अक्षर क्लिनर

ब्राउझर RAM मध्ये 35+ लपलेली युनिकोड अक्षरे, शून्य-रुंदीचे स्पेसेस आणि AI वॉटरमार्क शोधा आणि काढून टाका

डेव्हलपर टूल→
GSM-7
2026 नवीन

SMS काउंटर

GSM-7 (160 अक्षरे) विरुद्ध UCS-2 युनिकोड (70 अक्षरे) SMS विभाग कॅल्क्युलेट करा, गैर-GSM अक्षरे ओळखा आणि मेसेजिंग खर्च कमी करा

डेव्हलपर टूल→