ပင်မအကြောင်းအရာသို့ ကျော်သွားရန်
Multinook

LLM တိုကင်ရေတွက်ကိရိယာ - အခမဲ့ AI ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ

RAM ထဲတွင် GPT-5၊ GPT-4.1၊ o3၊ Claude 4.6၊ Gemini 3.1/2.5၊ DeepSeek၊ Grok 4 နှင့် Llama 4 တို့အတွက် တိုကင်များ၊ စာလုံးများ၊ စကားလုံးများ၊ ဆက်စပ် ဝင်းဒိုး အသုံးပြုမှုနှင့် API ကုန်ကျစရိတ်များကို ရေတွက်ပါ

સ્થાનတွင်း RAM တွင် လုပ်ဆောင်နေသည်...

နောက်ထပ် အကြံပြုထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များ

အမြန်လုပ်ငန်းစဉ်များ
ဝှက်ထားသော ပရမ့်ပ် ရေစက်များကို သန့်စင်ပါ

BPE တိုကင် အရေအတွက်ကို မြင့်တက်စေသော မမြင်ရသော ယူနီကုဒ် စာလုံးများကို ဖယ်ရှားပါ။

ဖွင့်မည် မမြင်ရသော စာလုံး သန့်စင်စနစ်
သော့ချက်စာလုံးနှင့် စာသား သိပ်သည်းဆကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ

AI ဖန်တီးထားသော ဇာတ်ညွှန်းများအတွက် CPS ဖတ်နှုန်းနှင့် CPL လိုင်း ကန့်သတ်ချက်များကို စစ်ဆေးပါ။

ဖွင့်မည် စာလုံးရေတွက်ကိရိယာ
စာတန်းထိုးနှင့် ဇာတ်ညွှန်း အချိန်ကိုက်မှုကို အတည်ပြုပါ

Check CPS reading speed and CPL line limits for AI-generated scripts.

ဖွင့်မည် စာတန်းထိုး CPS စစ်ဆေးကိရိယာ
တစ်ချက်ကြည့်ခြင်း

အမြန်အကျဉ်းချုပ်နှင့် အဓိကအချက်များ

မရှိမဖြစ် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ၊ စွမ်းဆောင်ရည် အတိုင်းအတာများနှင့် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှု အာမခံချက်များကို တစ်ချက်ကြည့်ရုံဖြင့် သိရှိနိုင်ပါသည်။

တရားဝင် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်

LLM Token Counter နှင့် AI Cost Calculator ဆိုသည်မှာ ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များတစ်လျှောက် ကွန်တက်ဝင်းဒိုး အသုံးပြုမှုနှင့် API ထည့်သွင်းမှု ကုန်ကျစရိတ်များကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် စာသားများနှင့် ရင်းမြစ်ကုဒ်များကို ဘရောက်ဆာ မှတ်ဉာဏ်အတွင်း Byte-Pair Encoding (BPE) စကားလုံးအသေးစား တိုကင်များအဖြစ် ပိုင်းခြားပေးသော ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ အသုံးအဆောင်တစ်ခု ဖြ���်ပါသည်။

အကျဉ်းချုပ်|အတည်ပြုထားသော ဘရောက်ဆာတွင်း ဗိသုကာလက်ရာ

LLM တိုကင်များကို ရေ��ွက်ရန်နှင့် AI API ပရမ့် ကုန်ကျစရိတ်များကို အွန်လိုင်းတွင် အခမဲ့ တွက်ချက်ရန် သင့်ပရမ့် သို့မဟုတ် ကုဒ်ကို Multinook ၏ LLM တိုကင်ရေတွက်ကိရိယာထဲသို့ ကူးထည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကလိုင်းယင့်ဘက် Byte-Pair Encoding (BPE) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကိရိယာသည် သင့်စာသားကို ဘရောက်ဆာ RAM ထဲတွင် ရုပ်မြင် တိုကင် ბလောက်များအဖြစ် ပိုင်းခြားပေးပြီး GPT-5၊ GPT-4.1၊ o3၊ Claude 4.6၊ Gemini 3.1/2.5၊ DeepSeek V3/R1၊ Grok 4 နှင့် Llama 4 တို့တစ်လျှောက် တိကျသော တိုကင်ရေ၊ ဆက်စပ် ဝင်းဒိုး ရာခိုင်နှုန်းများနှင့် တရားဝင် API ထည့်သွင်းမှု/ထွက်လာမှု ဈေးနှုန်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပေးပါသည်။

မော်ဒယ်စုံ နှိုင်းယှဉ်မှု

GPT-4o၊ Claude Sonnet၊ Gemini Pro/Flash နှင့် DeepSeek တို့တစ်လျှောက် တိုကင်ရေတွက်မှုများနှင့် API ကုန်ကျစရိတ်များကို တစ်ကြိမ်တည်း နှိုင်းယှဉ်ပါ။

မြင်သာသော တိုကင် မီးမောင်းထိုးပြမှု

တိုကင် အလွန်အကျွံပါသော JSON၊ ကွက်လပ် သို့မဟုတ် ကုဒ်စာသားတန်းများကို ရှာဖွေရန် တိကျသော အရောင်ခွဲထားသော စကားလုံးအသေးစား တိုကင် အပိုင်းအစများကို ကြည့်ရှုပါ။

အုပ်စုလိုက် API ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ

စိတ်ကြိုက် ထည့်သွင်းမှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှု တိုကင် ရွှေ့တံများဖြင့် တစ်ကြိမ်ခေါ်ဆိုမှုနှင့် နေ့စဉ် ထုတ်လုပ်မှု API ကုန်ကျစရိတ်များကို သရုပ်ဖော်ပါ။

၁၀၀% ဒေသတွင်း ပရမ့် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှု

ကလောက်သို့ အပ်လုဒ်လုပ်မှု လုံးဝမပါရှိဘဲ ဒေသတွင်း RAM တွင် လျှို့ဝှက်စနစ် ပရမ့်များနှင့် မူပိုင် ရင်းမြစ်ကုဒ်များကို စာရင်းစစ်ပါ။

LLM တိုကင်ရေတွက်ကိရိယာ - အခမဲ့ AI ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ — နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ တည်ဆောက်ပုံနှင့် သတ်မှတ်ချက်များ
စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် အင်ဂျင်စနစ်

LLM တိုကင်ရေတွက်ကိရိယာ - အခမဲ့ AI ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3၊ Claude 4.6၊ Gemini 3.1/2.5၊ DeepSeek၊ Grok 4 နှင့် Llama 4 တို့အတွက် LLM တိုကင်များ၊ စာလုံးများနှင့် API ပရမ့် ကုန်ကျစရိတ်များကို အွန်လိုင်းတွင် အခမဲ့ ရေတွက်ပါ။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ Byte-Pair Encoding (BPE) တိုကင် ခန့်မှန်းချက်နှင့် အရောင်ဖြင့် ခွဲခြားထားသော ရုပ်မြင် တိုကင် နယ်နိမိတ် ഹൈလိုက်စနစ်
တရားဝင် မော်ဒယ် ၂၁ ခုတစ်လျှောက် တပြိုင်နက် နှိုင်းယှဉ်မှု: 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 နှင့် Meta Llama 4
တရားဝင် တစ်သန်းလျှင် ထည့်သွင်းမှုနှင့် ထွက်လာမှု နှုန်းထားများ၊ မျှော်မှန်းထားသော ထွက်လာမည့် တိုကင်များနှင့် နေ့စဉ် အစုလိုက် API ခေါ်ဆိုမှု မြှောက်ကိန်းများပါရှိသော တိုက်ရိုက် API ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ
128K၊ 164K၊ 200K၊ 400K၊ 500K နှင့် 1M တိုကင် ဆက်စပ် ကန့်သတ်ချက်များတစ်လျှောက် ဆက်စပ် ဝင်းဒိုး အသုံးပြုမှု မီတာများ
စုစုပေါင်း စာလုံးများ၊ စကားလုံးများနှင့် အောက်စကားလုံး နယ်နိမိတ်များနှင့်အတူ တိကျသော စာလုံးမှ တိုကင် အချိုးကို ပြသပေးခြင်း
၁၀၀% လေလုံသော ကလိုင်းယင့်ဘက် RAM လုပ်ဆောင်ချက် — ဆာဗာသို့ အချက်အလက် လုံးဝမတင်ဘဲ မူပိုင် စနစ် ပရမ့်များနှင့် ရရင်း ကုဒ်များကို လုံခြုံစွာ စာရင်းစစ်နိုင်ခြင်း
အင်တာနက်လိုင်းကင်းစင်သော ဒေတာလုံခြုံရေး

ဖိုင်တင်ရန် လုံးဝမလိုသော အမြင့်ဆုံး လျှို့ဝှက်လုံခြုံမှု

သင့်ဖိုင်များကို WebAssembly ကို အသုံးပြု၍ သင့်စက်ပစ္စည်း၏ RAM အတွင်း၌သာ တင်းကျပ်စွာ လုပ်ဆောင်သည်။ ကလောက်ဒ်သို့ ဖိုင်တင်ရန် လုံးဝမလိုပါ။

ဘရောက်ဆာတွင်း RAM ဖြင့် 100% လုပ်ဆောင်သည် • ဆာဗာသို့ ဖိုင်တင်ရန် လုံးဝမလိုပါ
အင်တာနက်လိုင်းကင်းစင်သော ဒေတာလုံခြုံရေး
အဆင့်ဆင့် ညွှန်ကြားချက်များ

အွန်လိုင်းတွင် အသုံးပြုပုံ: LLM တိုကင်ရေတွက်ကိရိယာ - အခမဲ့ AI ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်ကိရိယာ

ဆော့ဖ်ဝဲထည့်သွင်းစရာမလိုဘဲ သင့်ဘရောက်ဆာတွင်း၌ပင် စာရွက်စာတမ်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဤရိုးရှင်းသော အဆင့် ၃ ဆင့်ကို လိုက်နာပါ။

1

၁။ သင့်စနစ်ပရမ့်၊ စာရွက်စာတမ်း သို့မဟုတ် ကုဒ်ကို ကူးထည့်ပါ

သင့် LLM ပရမ့်၊ RAG ကွန်တက် စာရွက်စာတမ်း၊ JSON schema သို့မဟုတ် ကုဒ်ဖိုင်ကို လုပ်ငန်းခွင်အတွင်းသို့ ကူးထည့်ပါ၊ သို့မဟုတ် ဘရောက်ဆာ RAM တွင် နမူနာ TypeScript ပရမ့်တစ်ခုကို တိုက်ရိုက်ဖွင့်ပါ။

2

၂။ အရောင်ခွဲထားသော တိုကင် နယ်နိမိတ်များကို စစ်ဆေးပါ

BPE တိုကင်နာများသည် စကားလုံးများ၊ နံပါတ်များနှင့် ကုဒ် အင်ဒန်တေးရှင်းများကို မည်ကဲ့သို့ ပိုင်းခြားသည်ကို ပြသနေသည့် တိုက်ရိုက်တိုကင်ရေတွက်မှုများ၊ စာလုံးနှင့်တိုကင် အချိုးများနှင့် အရောင်ခွဲထားသော အလွှာငယ် တိုကင် အပိုင်းအစများကို ကြည့်ရှုပါ။

3

၃။ တရားဝင် မော်ဒယ် ၂၁ ခုနှင့် API ဈေးနှုန်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပါ

GPT-5၊ GPT-4.1၊ o3၊ Claude 4.6၊ Gemini 3.1/2.5၊ DeepSeek၊ Grok 4 နှင့် Llama 4 တို့တစ်လျှောက် တောင်းဆိုမှုတစ်ခုချင်းစီနှင့် အုပ်စု���ိုက် ဒေါ်လာကုန်ကျစရိတ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် သင်မျှော်လင့်ထားသည့် ထုတ်လုပ်မှု တိုကင်များနှင့် နေ့စဉ် API ခေါ်ဆိုမှု ပမာဏကို သတ်မှတ်ပါ။

လုံခြုံရေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် စံညွှန်း

Multinook သည် သမားရိုးကျ ကလောက်ဒ် ပုံစံပြောင်းစက်များထက် အဘယ်ကြောင့် ပိုကောင်းသနည်း

ကလောက်ဒ်သို့ ဖိုင်တင်ရသည့် သမားရိုးကျ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဘရောက်ဆာတွင်း WebAssembly တည်ဆောက်ပုံတို့ မည်သို့ကွာခြားသည်ကို ကြည့်ပါ။

ပံ့ပိုးထားသော AI မော်ဒယ်များ

Multinook
တရားဝင် API မော်ဒယ် ၂၁ ခု
Paid Cloud Portals
OpenAI ရှေးဟောင်း မော်ဒယ်များသာ

မြင်သာသော တိုကင် မီးမောင်းထိုးပြမှု

Multinook
အရောင်ခွဲထားသော BPE စကားလုံးအသေးစားများ
Paid Cloud Portals
သာမန်နံပါတ် အထွက်ရလဒ် သက်သက်

API ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အုပ်စုလိုက် မက်ထရစ်

Multinook
ထည့်သွင်းမှု + ထုတ်လ���ပ်မှု × နေ့စဉ်ခေါ်ဆိုမှုများ
Paid Cloud Portals
လက်ဖြင့် တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သည်

ကွန်တက်ဝင်းဒိုး တိုင်းကိရိယာ

Multinook
128K / 400K / 500K / 1M
Paid Cloud Portals
မပါဝင်ပါ

ပရမ့် ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှု

Multinook
၁၀၀% ဒေသတွင်း RAM (၀ အပ်လုဒ်များ)
Paid Cloud Portals
ပြင်ပ API ဆာဗာသို့ ပို့ဆောင်သည်

ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ဝင်ရောက်အသုံးပြုမှု

Multinook
၁၀၀% အမြဲတမ်းအခမဲ့ (အကောင့်ဝင်ရန်မလို)
Paid Cloud Portals
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ အကောင့် လိုအပ်သည်
နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ တည်ဆောက်ပုံနှင့် သတ်မှတ်ချက်များ

သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ဖိုင်အမျိုးအစား ကိုက်ညီမှု

W3C WebAssembly နှင့် Typed Array သတ်မှတ်ချက်များနှင့်အညီ တင်းကျပ်စွာ တည်ဆောက်ထားသည်။

တိုကင်နိုင်းရှင်း အင်ဂျင်ကလိုင်းယင့်ဘက်မှ BPE စကားလုံးအသေးစား ပိုင်းခြားကိရိယာ (o200k_base၊ Claude BPE နှင့် SentencePiece)
ပံ့ပိုးထားသော ဂေဟစနစ်များOpenAI (GPT-5/4.1/o3)၊ Anthropic (Claude 4.6/4.5)၊ Google (Gemini 3.1/2.5)၊ DeepSeek၊ Grok 4 နှင့် Llama 4
မြင်သာသော စစ်ဆေးရေးကိရိယာအရောင်ခွဲထားသော စကားလုံးအသေးစား တိုကင် နယ်နိမိတ် မီးမောင်းထိုးပြမှု
ကုန်ကျစရိတ် မော်ဒယ်လ်တရားဝင် ထည့်သွင်းမှု ၁ သန်း + ထုတ်လုပ်မှု တိုကင် ဈေးနှုန်း × နေ့စဉ် အုပ်စုလိုက် ပမာဏ
ကွန်တက် တယ်လီမက်ထရီ128K၊ 164K၊ 200K၊ 400K၊ 500K နှင့် 1M တိ���ကင် ကွန်တက်ဝင်းဒိုး တိုင်းကိရိယာများ
ကိုယ်ရေးလုံခြုံမှု ဗိသုကာ၁၀၀% အေယား-ဂက်ပ် ဒေသတွင်း ဘရောက်ဆာ RAM (ဆာဗာသို့ အပ်လုဒ်လုပ်မှု လုံးဝမရှိပါ)
ပရိသတ်နှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များ

ပစ်မှတ်ထားသော ပရိသတ်နှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုများ

ဤဘရောက်ဆာတွင်းအသုံးအဆောင်မှ မည်သူများ အကျိုးခံစားရမည်နှင့် မည်သည့်အခါတွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။

RAG နှင့် အေးဂျင့်စနစ် ဗိသုကာပညာရှင်များ

AI အင်ဂျင်နီယာများနှင့် LLM အပလီကေးရှင်း ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ

OpenAI၊ Anthropic နှင့် Google တို့တစ်လျှောက် ပရမ့��တိုကင် အရွယ်အစားများ၊ ကွန်တက်ဝင်းဒိုး အသုံးချမှုနှင့် နေ့စဉ် API ထည့်သွင်းမှု ကုန်ကျစရိတ်များကို ဘန့်ချ်မတ် လုပ်ခြင်း။

စနစ်ပရမ့် ဒီဇိုင်နာများ

ပရမ့် အင်ဂျင်နီယာများနှင့် နည်းပညာ စာရေးဆရာများ

ရှည်လျားသော ညွှန်ကြားချက်များကို ဖိသိပ်ရန်နှင့် တိုကင် အလွန်အကျွံပါသော ဖော်မတ်လုပ်ခြင်း ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို ဖယ်ရှားရန် မြင်သာသော တိုကင် မီးမောင်းထိုးပြမှုကို အသုံးပြုခြင်း။

AI ယူနစ် စီးပွားရေး စီစဉ်သူများ

ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာများနှင့် SaaS ��ည်ထောင်သူများ

AI အင်္ဂါရပ်အသစ်များကို မစတင်မီ နေ့စဉ် တောင်းဆိုမှု ၁,၀၀၀ မှ ၁၀၀,၀၀၀ အထိ သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် လစဉ် LLM API ဘေလ်များကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်း။

ဒေတာဘေ့စ်နှင့် အသေးစိတ်ညှိနှိုင်းမှု ထိန်းသိမ်းသူများ

ဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် သုတေသီများ

ဘာသာစကားစုံ စာသားစုဆောင်းမှုများနှင့် JSONL အသေးစိတ်ညှိနှိုင်းမှု ဖိုင်များတစ်လျှောက် စာလုံးနှင့်တိုကင် အချိုးများကို တိုင်းတာခြင်း။

လက်တွေ့စမ်းသပ်ခန်း အတည်ပြုချက်

ကိုယ်တိုင်စမ်းသပ်အတည်ပြုချက်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာချက်များ

ကွန်ရက်ဒေတာ လုံးဝပေးပို့ခြင်းမရှိဘဲ ခေတ်မီဘရောက်ဆာများနှင့် Operating System များတွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သော လက်တွေ့စမ်းသပ်မှု ရလဒ်များ။

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

ဖိုင်: ၁၂၀,၀၀၀-စာလုံး RAG ကွန်တက် စာရွက်စာတမ်း (~၃၀,၀၀၀ တိုကင်)

3.8ms BPE စကားလုံးအသေးစား ပိုင်းခြားမှုနှင့် မော်ဒယ်စုံ ကုန်ကျစရိတ် ဇယား၀ KB လွှဲပြောင်းပြီး (၁၀၀% ဒေသတွင်း စက်ပစ္စည်း RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

ဖိုင်: ၁၅,၀၀၀-စာလုံး TypeScript နှင့် JSON ပရမ့်

1.1ms တိုက်ရိုက် မြင်သာသော တိုကင် နယ်နိမိတ် ဖော်ပြခြင်း၀ KB လွှဲပြောင်းပြီး (၁၀၀% ဒေသတွင်း စက်ပစ္စည်း RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

ဖိုင်: ၄,၀၀၀-စာလုံး စနစ်ပရမ့် ပုံစံခွက်

0.5ms လက်င��်း မိုဘိုင်း တိုကင်နှင့် ကုန်ကျစရိတ် တွက်ချက်မှု၀ KB လွှဲပြောင်းပြီး (၁၀၀% ဒေသတွင်း စက်ပစ္စည်း RAM)
အများစု မေးမြန်းလေ့ရှိသည်များ

မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

လုံခြုံရေး၊ ဖိုင်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အသုံးပြုမှုတို့နှင့် ပတ်သက်၍ သင်သိလိုသမျှ။

ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များသည် စာသားများကို စကားလုံးတစ်လုံးချင်း သို့မဟုတ် စာလုံးတစ်လုံးချင်း မဖတ်ပါ။ ယင်းအစား Byte-Pair Encoding (BPE) သို့မဟုတ် SentencePiece ကို အသုံးပြု၍ စာသားများကို တိုကင်များဟုခေါ်သော စကားလုံးအသေးစား အပိုင်းအစများအဖြစ် ပိုင်းခြားကြသည်။ ပုံမှန် အင်္ဂလိပ်စာသားအတွက် တိုကင် ၁ ခုသည် စာလုံးရေ ၄ လုံး သို့မဟုတ် စကားလုံး ၀.၇၅ လုံးနှင့် ညီမျှသည်။ ထို့ကြောင့် တိုကင် ၁၀၀ သည် စကားလုံး ၇၅ လုံးခန့်ဖြစ်ပြီး၊ စကားလုံး ၁,၀၀၀ သည် တိုကင် ၁,၃၃၃ လုံးခန့် ဖြစ်ပ��သည်။
BPE တိုကင်နာများ (`o200k_base` နှင့် `cl100k_base`) သည် အဓိကအားဖြင့် အင်္ဂလိပ်စကားလုံးများဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး 'application' ကဲ့သို့သော မကြာခဏသုံးသော စကားလုံးများကို တိုကင်တစ်ခုတည်းအတွင်းသို့ ဝင်ရောက်စေသည်။ သို့သော် ရပ်တန့်သင်္ကေတများ၊ JSON ကွင်းစကွင်းပိတ်များ၊ဂဏန်းပေါင်းစုံနံပါတ်များ၊ ကွက်လပ် အင်ဒန်တေးရှင်းများနှင့် Latin မဟုတ်သော UTF-8 စာမူများကို ဘိုက်အဆင့် စကားလုံးအသေးစားများအဖြစ် ပိုင်း��ြားထားပြီး တူညီသောစာလုံးအရှည်အတွက် တိုကင် ၁.၅ ဆမှ ၃ ဆအထိ ပိုမိုစားသုံးတတ်ပါသည်။
AI မော်ဒယ် ပံ့ပိုးပေးသူများသည် ထည့်သွင်းမှု (ပရမ့်) တိုကင်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှု (ပြီးမြောက်မှုနှင့် ဆင်ခြင်သုံးသပ်မှု) တိုကင်များအတွက် သီးခြားစီ ကောက်ခံပြီး တိုကင် ၁ သန်း (1M) လျှင် နှုန်းထားဖြင့် ဖော်ပြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် OpenAI GPT-5 သည် ထည့်သွင်းမှုအတွက် $1.25/1M နှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် $10.00/1M ကောက်ခံပြီး၊ GPT-4.1 သည် ထည့်သွင်းမှုအတွက် $2.00/1M နှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် $8.00/1M ကောက်ခံကာ၊ Claude Sonnet 4.6 သည် ထည့်သွင်းမှုအတွက် $3.00/1M နှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် $15.00/1M ကောက်ခံပြီး Google Gemini 2.5 Flash သည် ထည့်သွင်းမှုအတွက် $0.30/1M နှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် $2.50/1M ကောက်ခံပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ တွက်ချက်ကိရိယာသည် သင့်၏ တိကျသော ထည့်သွင်းမှု တိုကင်ရေတွက်မှုနှင့် ပစ်မှတ် ထုတ်လုပ်မှု အရှည်တို့ကို မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီ၏ တရားဝင် မှတ်တမ်းတင်ထားသော API နှုန်းထားနှင့် မြှောက်ပေးပါသည်။
`cl100k_base` (ဝေါဟာရအရွယ်အစား ၁၀၀,၀��၀) ကို ရှေးဟောင်း GPT-4 နှင့် GPT-3.5-Turbo တို့အတွက် အသုံးပြုခဲ့သည်။ GPT-5၊ GPT-4.1၊ o3၊ o4-mini နှင့် GPT-4o အပါအဝင် ခေတ်မီ OpenAI မော်ဒယ်များသည် အင်္ဂလိပ်မဟုတ်သော စာသားများ၊ ရရင်းမြစ်ကုဒ်နှင့် အများသုံး စကားလုံးပေါင်းစပ်မှုများကို တိုကင် ၁၀% မှ ၂၅% အထိ လျော့နည်းအောင် ဖိသိပ်ပေးသော `o200k_base` (ဝေါဟာရအရွယ်အစား ၂၀၀,၀၀၀) ကို အသုံးပြုကြသည်။
တရားဝင် API စာရွက်စာတမ်းများအရ - OpenAI GPT-5 / mini / nano သည် တိုကင် ၄၀၀,၀၀၀ (400K) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ GPT-4.1 / mini သည် ��ိုကင် ၁,၀၄၇,၅၇၆ (1M) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ OpenAI o3 နှင့် o4-mini သည် တိုကင် ၂၀၀,၀၀၀ (200K) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ Claude Opus 4.6 နှင့် Sonnet 4.6 သည် တိုကင် ၁,၀၀၀,၀၀၀ (1M) အထိ ပံ့ပိုးပေးသည်၊ Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash နှင့် 2.5 Pro/Flash သည် တိုကင် ၁,၀၀၀,၀၀၀ (1M) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ xAI Grok 4 သည် တိုကင် ၅၀၀,၀၀၀ (500K) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ DeepSeek V3 သည် တိုကင် ၁၆၄,၀၀၀ (164K) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ နှင့် Meta Llama 4 Maverick သည် တိုကင် ၁,၀၄၈,၅၇၆ (1M) ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
မလိုအပ်သော JSON ကွက်လပ်များကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် (ပရမ့်များထဲသို့ မထည့်မီ JSON ကို အသေးစားပြုလုပ်ခြင်း)၊ ရှည်လျားသော XML တက်ဂ်များကို ကျစ်လစ်သော Markdown သို့မဟုတ် CSV ဇယားများဖြင့် အစားထိုးခြင်း၊ မမြင်နိုင်သော Unicode စာလုံးများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် ထပ်နေသော ညွှန်ကြားချက်များကို ပယ်ဖျက်ခြင်းတို့ဖြင့် တိုကင်သုံးစွဲမှုကို ၂၀% မှ ၄၀% အထိ လျှော့ချနိုင်ပါသည်။
တိကျသော အရောင်ခွဲထားသော တိုကင် နယ်နိမိတ်များကို မ��င်တွေ့ရခြင်းက LLM များသည် စာလုံးအဆင့် လုပ်ဆောင်စရာများကို (စကားလုံးများကို ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း သို့မဟုတ် စာလုံးရေရေတွက်ခြင်းကဲ့သို့သော) အဘယ်ကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံ ရုန်းကန်ရသည်ကို ဖော်ပြပေးပြီး - UUIDs, Base64 blobs, သို့မဟုတ် ကုဒ်အသေးစားမလုပ်ရသေးသော ကုဒ်များကဲ့သို့သော - တိုကင် ဒါဇင်ပေါင်းများကို တိတ်တဆိတ် လောင်ကျွမ်းစေသော ထိရောက်မှုမရှိသော စာသားတန်းများကို မီးမောင်းထိုးပြပေးပါသည်။
ဘ���်တော့မှ မပို့ပါ။ Multinook သည် သင့်ဘရောက်ဆာ၏ မတည်ငြိမ်သော RAM အတွင်းတွင် ၁၀၀% ဒေသတွင်း၌ လည်ပတ်ပါသည်။ သင့်စနစ်ပရမ့်များ၊ RAG စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ရင်းမြစ်ကုဒ်များသည် သင့်စက်ပစ္စည်းမှ လုံးဝမထွက်ခွာပါ။
စံနှုန်းများနှင့် သက်သေအထောက်အထားများ

တရားဝင်စံနှုန်းများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကိုးကားချက်များ

ဤအင်ဂျင်ကို အလုပ်လုပ်စေသော တရားဝင် လုပ်ငန်းသုံး သတ်မှတ်ချက်များ၊ ဝဘ်စံနှုန်းများနှင့် ကုဒ်ဝှက်စနစ် ကိုးကားချက်များ။

ကွန်ပြူတာ ဘာသာစကားဗေဒ အသင်း (ACL / Sennrich et al.)

စကားလုံးအသေးစား ယူနစ်များဖြင့် ရှားပါးစကားလုံးများကို အာရုံကြောစက်ဖြင့် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (BPE)

အာရုံကြော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များအတွက် Byte-Pair Encoding (BPE) စကားလုံးအသေးစား တိုကင်နိုင်းရှင်းကို မိတ်ဆက်ပေးသည့် အခြေခံ သုတေသနစာတမ်း။

သတ်မှတ်ချက်များကို ကြည့်ရန်
WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder ဝက်ဘ် API သတ်မှတ်ချက်

ခေတ်မီ ဘိုက်အဆင့် BPE တိုကင်နာများ၏ အခြေခံအလွှာအဖြစ် အသုံးပြုသည့် UTF-8 ဘိုက် စီးရီး ကုဒ်လုပ်ခြင်းကို အုပ်ချုပ်သည့် တရားဝင် ဝက်ဘ် စံနှုန်း။

သတ်မှတ်ချက်များကို ကြည့်ရန်

Byte-Pair Encoding (BPE) အတွင်းပိုင်း - LLM များသည် စာလုံးများကို စကားလုံးအသေးစား တိုကင်များအဖြစ် မည်သို့ ပိုင်းခြားကြသနည်း

OpenAI ၏ GPT-5 နှင့် GPT-4.1 စီးရီးများ၊ Anthropic ၏ Claude 4.6၊ Google ၏ Gemini 3.1 နှင့် 2.5၊ xAI ၏ Grok 4၊ Meta ၏ Llama 4 နှင့် DeepSeek V3/R1 အပါအဝင် ခေတ်မီ ထရန်စဖော်မာ ဗိသုကာများသည် စာသားများကို Byte-Pair Encoding (BPE) နှင့် SentencePiece က���့သို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် စကားလုံးအသေးစား တိုကင်နိုင်းရှင်း အယ်လဂိုရီသမ်များမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ဘာသာစကားတိုင်းရှိ စကားလုံးတိုင်း၏ အဆုံးမရှိသော အဘိဓာန်တစ်ခုကို ထိန်းသိမ်းမည့်အစား BPE သည် တစ်ဦးချင်းစီ UTF-8 ဘိုက်များဖြင့် စတင်ပြီး အများဆုံး အကြိမ်ကြိမ် ဘေးချင်းယှဉ်နေသော စာလုံးအတွဲများကို စကားလုံးအသေးစား တိုကင်များထဲသို့ ထပ်ခါတလဲလဲ ပေါင်းစပ်သည်။

ရလဒ်အနေဖြင့် ` intelligence` ကဲ့သို့သော ရှေ့တွင် ကွက်လပ်ပါရှိသည့် အများသုံး အင်္ဂလိပ်စကားလုံးတစ်လုံးကို ကိန်းပြည့် တိုကင် ID တစ်ခုအနေဖြင့် ကုဒ်လ���ပ်ထားပြီး၊ မရင်းနှီးသော ပေါင်းစပ်ဝေါဟာရ၊ ဟက်ဆီဒက်ဆီမယ် ဟက်ရှ် သို့မဟုတ် အင်ဒန်တေးရှင်းအများဆုံးပါသော Python ဘလောက်တစ်ခုကိုမူ တိုကင် တစ်ဦးချင်းစီ ဒါဇင်ပေါင်းများစွာအဖြစ် ကွဲထွက်စေသည်။ Multinook ၏ မြင်သာသော တိုကင်နာသည် သင့်ဘရောက်ဆာ RAM အတွင်း အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဤစကားလုံးအသေးစား နယ်နိမိတ်များကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ပေးပါသည်။

GPT-5၊ GPT-4.1၊ Claude 4.6၊ Gemini 3.1 နှင့် DeepSeek တို့တစ်လျှောက် ကွန်တက်ဝင်းဒိုး စီးပွားရေးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း

ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် AI အပလီကေးရှင်းများ���ှင့် Retrieval-Augmented Generation (RAG) ပိုက်လိုင်းများတွင် တိုကင်ရေတွက်မှုသည် လစဉ် မိုးကုတ်စက်ဝိုင်း ဘေလ်များနှင့် Time-To-First-Token (TTFT) နှောင့်နှေးမှု နှစ်ခုစလုံးကို တိုက်ရိုက် ထိန်းချုပ်သည်။ ကိုယ်တိုင်အာရုံစိုက်မှု ရှုပ်ထွေးမှုသည် အစီအစဉ်အလျားနှင့်အတူ နှစ်ထပ်ကိန်းအလိုက် အတိုင်းအတာပြောင်းလဲသောကြောင့်၊ API ခေါ်ဆိုမှုတိုင်းတွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မလုပ်ဆောင်ရသေးသော တိုကင် ၅၀,၀၀၀ ပါ စာရွက်စာတမ်းများကို ထည့်သွင်းခြင်းသည် ဘတ်ဂျက်များကို လျင်မြန်စွာ ကုန်ခန်းစေသည်။

သင့်ပရမ့်ကို ထိပ်တန်း အဓိက မော်ဒယ်များ (GPT-5၊ GPT-4.1၊ Claude Opus 4.6၊ Claude Sonnet 4.6၊ Gemini 3.1 Pro၊ Grok 4) နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ဆင်ခြင်သုံးသပ်မှု/ဖလက်ရှ် မော်ဒယ်များ (GPT-5 mini/nano၊ o4-mini၊ Claude Haiku 4.5၊ Gemini 3 Flash၊ Gemini 2.5 Flash-Lite၊ DeepSeek V3/R1၊ Llama 4 Maverick) တစ်လျှောက် တစ်ပြိုင်နက် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များသည် ခေါ်ဆိုမှု ၁,၀၀၀ လျှင် ကုန်ကျစရိတ်ကို တိကျစွာ ဘန့်ချ်မတ် လုပ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ် လမ်းကြောင်းချებას သင့်လျော်သော အရွယ်အစားသို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

လုပ်ငန်းသုံး AI အဖွဲ့များအတွက် ၁၀၀% အေယား-ဂက်ပ် ပရမ့် စာရင်းစစ်ခြင်း

စနစ်ပရမ့်များနှင့် လုပ်ငန်းသုံး RAG ���ွန်တက်များသည် အဓိက ဉာဏပစ္စည်းဥစ္စာများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ မူပိုင်ပရမ့် ပုံစံခွက်များ သို့မဟုတ် ဖောက်ទွဲ ဒေတာဘေ့စ်များကို ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း ကလောက် တိုကင်နာများထဲသို့ ကူးထည့်ခြင်းသည် လျှို့ဝှက် စီးပွားရေး منط (logic) ကို ပေါက်ကြားစေနိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိသည်။ Multinook သည် BPE ပိုင်းခြားမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ် မော်ဒယ်လ်လုပ်ခြင်းအားလုံးကို ကွန်ရက်ထုတ်လွှင့်မှု လုံးဝမပါရှိဘဲ ဒေသတွင်း ဘရောက်ဆာ မှတ်ဉာဏ်အတွင်း၌သာ တင်းတင်းကျပ်ကျပ် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

၁၀% ဘရောက်ဆာတွင်း RAM လုံခြုံရေးကို အတည်ပြုပြီး
၂၀၂၆ ဝဘ်စံနှုန်းများအတွက် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသည်

ဆက်စပ်ကိရိယာများ

အမျိုးအစားအလိုက် ကိရိယာအားလုံးကို ကြည့်ရန် →
COUNT
ရေပန်းစားသည်

စာလုံးရေတွက်ကိရိယာ

ဘရောက်ဆာ RAM ထဲတွင် စာလုံးများ၊ စကားလုံးများ၊ စာကြောင်းများ၊ UTF-8 ဘိုက်များ၊ ဖတ်ရှုချိန်နှင့် 1x-3x သော့ချက်စာလုံး သိပ်သည်းဆကို ရေတွက်ပါ

ပရိုဂရမ်မာ ကိရိယာများ→
X-RAY
၂၀၂၆ အသစ်

မမြင်ရသော စာလုံး သန့်စင်စနစ်

ဘရောက်ဆာ RAM တွင် မမြင်ရသော Unicode စာလုံး ၃၅+ ခု၊ သုည-အကျယ် နေရာလွတ်များနှင့် AI ရေစက်များကို ရှာဖွေဖယ်ရှားပါ

ပရိုဂရမ်မာ ကိရိယာများ→
GSM-7
၂၀၂၆ အသစ်

SMS ရေတွက်ကိရိယာ

GSM-7 (စာလုံး ၁၆၀) နှင့် UCS-2 Unicode (စာလုံး ၇၀) SMS အပိုင်းများကို တွက်ချက်ပါ၊ GSM မဟုတ်သော စာလုံးများကို ရှာဖွေပါနှင့် မက်ဆေ့ချ် စရိတ်ကို လျှော့ချပါ

ပရိုဂရမ်မာ ကိရိယာများ→