100X SOTA

LLM टोकन काउन्टर - नि: शुल्क AI लागत क्याल्कुलेटर

RAM मा GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 र Llama 4 को लागि टोकनहरू, वर्णहरू, शब्दहरू, सन्दर्भ सञ्झ्याल प्रयोग, र API लागतहरू गणना गर्नुहोस्

स्थानीय RAM मा प्रोसेस हुँदैछ...

अर्का सिफारिस गरिएका कार्यहरू

द्रुत कार्यप्रवाह

लुकेका प्रम्प्ट वाटरमार्कहरू सफा गर्नुहोस्

BPE टोकन गणना बढाउने अदृश्य युनिकोड वर्णहरू हटाउनुहोस्।

सुरु गर्नुहोस् अदृश्य वर्ण क्लीनर

किवर्ड र शब्द घनत्व विश्लेषण गर्नुहोस्

प्रम्प्ट लम्बाइ, वाक्य गणना, र 1x-3x वाक्यांश आवृत्ति अडिट गर्नुहोस्।

सुरु गर्नुहोस् वर्ण काउन्टर

उपशीर्षक र स्क्रिप्ट समय प्रमाणीकरण गर्नुहोस्

AI-उत्पन्न स्क्रिप्टहरूका लागि CPS पढ्ने गति र CPL लाइन सीमाहरू जाँच गर्नुहोस्।

सुरु गर्नुहोस् उपशीर्षक CPS चेकर

एक नजरमा

छिटो सारांश र मुख्य निष्कर्षहरू

आवश्यक अन्तर्दृष्टि, कार्यसम्पादन क्षमताहरू, र गोपनीयता आश्वासनहरू एकै नजरमा।

आधिकारिक परिभाषा

LLM टोकन काउन्टर र AI लागत क्याल्कुलेटर एक विकासकर्ता उपयोगिता हो जसले ठूला भाषा मोडलहरूमा कन्टेट विन्डो प्रयोग र API अनुमान लागतहरू अनुमान गर्न पाठ र स्रोत कोडलाई ब्राउजर मेमोरीमा बाइट-पेयर इन्कोडिंग (BPE) सबवर्ड टोकनहरूमा विभाजन गर्दछ।

अवलोकन|प्रमाणित क्लाइन्ट-साइड आर्किटेक्चर

अनलाइन नि: शुल्क LLM टोकनहरू गणना गर्न र AI API प्रम्प्ट लागतहरू गणना गर्न, Multinook को LLM टोकन काउन्टरमा आफ्नो प्रम्प्ट वा कोड टाँस्नुहोस्। हाम्रो क्लाइन्ट-साइड Byte-Pair Encoding (BPE) विश्लेषकले ब्राउजर RAM मा तपाईंको पाठलाई भिजुअल टोकन ब्लकहरूमा विभाजन गर्दछ र GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4, र Llama 4 मा सही टोकन गणना, सन्दर्भ सञ्झ्याल प्रतिशत, र आधिकारिक API इनपुट/आउटपुट मूल्य निर्धारण तुलना गर्दछ।

बहु-मोडल तुलना

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash, र DeepSeek मा एकैचोटि टोकन गणना र API लाग��हरू तुलना गर्नुहोस्।

भिजुअल टोकन हाइलाइटर

टोकन-भारी JSON, ह्वाइटस्पेस, वा कोड स्ट्रिङहरू पत्ता लगाउन सही रङ्ग-कोडेड सबवर्ड टोकन हिस्साहरू हेर्नुहोस्।

ब्याच API लागत क्याल्कुलेटर

कस्टम इनपुट र आउटपुट टोकन स्लाइडरहरूसँग एकल-कल र दैनिक उत्पादन API खर्चहरू सिमुलेट गर्नुहोस्।

100% स्थानीय प्रम्प्ट गोपनीयता

शून्य क्लाउड अपलोडहरूसँग स्थानीय RAM मा गोप्य सिस्टम प्रम्प्टहरू र स्वामित्व स्रोत कोड अडिट गर्नुहोस्।

उच्च-प्रदर्शन इन्जिन

LLM टोकन काउन्टर - नि: शुल्क AI लागत क्याल्कुलेटर

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, र Llama 4 को लागि नि: शुल्क अनलाइन LLM टोकनहरू, वर्णहरू, र API प्रम्प्ट लागतहरू गणना गर्नुहोस्।

वास्तविक-समय Byte-Pair Encoding (BPE) टोकन अनुमान र भिजुअल रङ-कोडेड टोकन सीमा हाइलाइटर

२१ आधिकारिक मोडेलहरूमा एक साथ 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, र Meta Llama 4

आधिकारिक प्रति-1M इनपुट र आउटपुट दरहरू, अपेक्षित आउटपुट टोकनहरू, र दैनिक ब्याच API कल गुणकहरूसहितको प्रत्यक्ष API लागत क्याल्कुलेटर

१२८K, १६४K, २००K, ४००K, ५००K, र १M टोकन सन्दर्भ सीमाहरूमा सन्दर्भ सञ्झ्याल उपयोग मिटरहरू

कुल वर्णहरू, शब्दहरू, र सबवर्ड सीमाहरूसँगै सही वर्ण-देखि-टोकन अनुपात प्रदर्शन गर्दछ

१००% एयर-ग्यापड क्लाइन्ट-साइड RAM कार्यान्वयन — �� सर्भर अपलोडहरूसँग सुरक्षित रूपमा प्रोप्राइटरी प्रणाली प्रम्प्टहरू र स्रोत कोडको अडिट गर्नुहोस्

एयर-ग्याप गरिएको डाटा गोपनीयता

पूर्ण जिरो-अपलोड गोपनीयता

तपाईंका फाइलहरू WebAssembly प्रयोग गरेर कडाइका साथ तपाईंको उपकरणको RAM भित्र प्रोसेस हुन्छन्। जिरो क्लाउड अपलोड।

100% इन-ब्राउजर RAM प्रोसेसिङ • जिरो सर्भर अपलोड

चरण-दर-चरण निर्देशनहरू

अनलाइन कसरी प्रयोग गर्ने: LLM टोकन काउन्टर - नि: शुल्क AI लागत क्याल्कुलेटर

जिरो स्थापना बिना सिधै आफ्नो ब्राउजरमा कागजातहरू प्रोसेस गर्न यी ३ सरल चरणहरू पालना गर्नुहोस्।

आफ्नो सिस्टम प्रम्प्ट, कागजात, वा कोड टाँस्नुहोस्

तपाईंको LLM प्रम्प्ट, RAG सन्दर्भ कागजात, JSON स्किमा, वा कोड फाइललाई वर्कस्पेसमा टाँस्नुहोस्, वा ब्राउजर RAM मा सिधै नमूना TypeScript प्रम्प्ट लोड गर्नुहोस्।

रङ्ग-कोडेड टोकन सीमाहरू निरीक्षण गर्नुहोस्

BPE टोकनाइजरहरूले शब्दहरू, नम्बरहरू, र कोड इन्डेन्टेसनलाई कसरी विभाजन गर्छन् भनेर देखाउने लाइभ टोकन गणना, क्यारेक्टर-दे��ि-टोकन अनुपात, र रङ्ग-कोडेड सबवर्ड टोकन हिस्साहरू हेर्नुहोस्।

21 आधिकारिक मोडलहरू र API मूल्य निर्धारण तुलना गर्नुहोस्

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4, र Llama 4 मा सही प्रति-अनुरोध र ब्याच डलर लागत तुलना गर्न आफ्नो अपेक्षित आउटपुट टोकनहरू र दैनिक API कल भोल्युम सेट गर्नुहोस्।

सधैंको लागि 100% निःशुल्क (लगइन आवश्यक छैन)

Paid Cloud Portals

विकासकर्ता खाता आवश्यक पर्दछ

विशेषता तुलना	Multinook (इन-ब्राउजर RAM)	Paid Cloud Portals
समर्थित AI मोडलहरू	21 आधिकारिक API मोडलहरू	ओपनएआई लिगेसी मोडलहरू मात्र
भिजुअल टोकन हाइलाइटर	रङ्ग-कोडेड BPE सबवर्डहरू	साधारण नम्बर आउटपुट मात्र
API लागत र ब्याच म्याट्रिक्स	इनपुट + आउटपुट × दैनिक कलहरू	म्यानुअल गणित आवश्यक
कन्टेट विन्डो मिटर	128K / 400K / 500K / 1M	समावेश गरिएको छैन
प्रम्प्ट गोपनीयता	100% स्थानीय RAM (0 अपलोडहरू)	बाह्य API सर्भरमा पठाइन्छ
लागत र पहुँच	सधैंको लागि 100% निःशुल्क (लगइन आवश्यक छैन)	विकासकर्ता खाता आवश्यक पर्दछ

प्राविधिक आर्किटेक्चर र विशिष्टताहरू

विशिष्टता र ढाँचा अनुकूलता

कडा रूपमा W3C WebAssembly र Typed Array विशिष्टताहरू अनुसार इन्जिनियर गरिएको।

टोकनाइजेशन इन्जिनक्लायन्ट-साइड BPE सबवर्ड सेग्मेन्टर (o200k_base, Claude BPE र SentencePiece)

समर्थित इकोसिस्टमहरूOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 र Llama 4

भिजुअल इन्स्पेक्टररङ्ग-कोडेड सबवर्ड टोकन बाउन्ड्री हाइलाइटर

लागत मोडलिंगआधिकारिक प्रति-1M इनपुट + आउटपुट टोकन मूल्य निर्धारण × दैनिक ब्याच भोल्युम

��न्टेट टेलिमेट्री128K, 164K, 200K, 400K, 500K र 1M टोकन कन्टेट विन्डो मिटरहरू

गोपनीयता वास्तुकला100% एयर-ग्याप गरिएको स्थानीय ब्राउजर RAM (शून्य सर्भर अपलोडहरू)

दर्शक र कार्यप्रवाहहरू

लक्ष्य दर्शक र व्यावहारिक प्रयोगका केसहरू

यो इन-ब्राउजर युटिलिटीबाट कसले फाइदा लिन्छ र यसलाई कहिले प्रयोग गर्ने।

RAG र एजेन्टिस सिस्टम आर्किटेक्टहरू

AI इन्जिनियरहरू र LLM अनुप्रयोग विकासकर्ताहरू

OpenAI, Anthropic, र Google मा प्रम्प्ट टोकन साइज, कन्टेट विन्डो उपयोग, र दैनिक API अनुमान लागतहरू बेञ्चमार्क गर्दै।

सिस्टम प्रम्प्ट डिजाइनरहरू

प्रम्प्ट इन्जिनियरहरू र प्राविधिक लेखकहरू

वर्बोस निर्देशनहरू कम्प्रेस गर्न र टोकन-भारी ढाँचा ओभरहेड हटाउन भिजुअल टोकन हाइलाइटिङ प्रयोग गर्दै।

AI युनिट अर्थशास्त्र योजनाकारहरू

उत्पादन प्रबन्धकहरू र SaaS संस्थापकहरू

नयाँ AI सुविधाहरू लञ्च गर्नु अघि 1,000 देखि 100,000 दैनिक अनुरोधहरूमा प्रति-प्रयोगकर्ता र मासिक LLM API बिलहरूको पूर्वानुमान गर्दै।

डेटासेट र फाइन-ट्युनिङ क्युरेटरहरू

डेटा वैज्ञानिकहरू र अनुसन्धानकर्ताहरू

बहुभाषी कर्पोरा र JSONL फाइन-ट्युनिङ फाइलहरूमा क्यारेक्टर-देखि-टोकन अनुपातहरू मापन गर्दै।

अनुभवजन्य प्रयोगशाला परीक्षण

प्रत्यक्ष प्रमाणीकरण र कार्यसम्पादन बेन्चमार्कहरू

शून्य नेटवर्क प्रसारणका साथ आधुनिक ब्राउजरहरू र अपरेटिङ सिस्टमहरूमा गरिएको अनुभवजन्य परीक्षण परिणामहरू।

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

फाइल: 120,000-क्यारेक्टर RAG सन्दर्भ कागजात (~30,000 टोकनहरू)

3.8ms BPE सबवर्ड सेग्मेन्टर र बहु-मोडल लागत तालिका0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

फाइल: 15,000-क्यारेक्टर TypeScript र JSON प्रम्प्ट

1.1ms लाइभ भिजुअल टोकन बाउन्ड्री रेन्डरिङ0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

फाइल: 4,000-क्यारेक्टर सिस्टम प्रम्प्ट टेम्प्लेट

0.5ms तत्काल मोबाइल टोकन र लागत गणना0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)

परीक्षण वातावरण / उपकरण	परीक्षण फाइल र जटिलता	प्रशोधन विलम्बता	नेटवर्क डाटा स्थानान्तरण
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000-क्यारेक्टर RAG सन्दर्भ कागजात (~30,000 टोकनहरू)	3.8ms BPE सबवर्ड सेग्मेन्टर र बहु-मोडल लागत तालिका	0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000-क्यारेक्टर TypeScript र JSON प्रम्प्ट	1.1ms लाइभ भिजुअल टोकन बाउन्ड्री रेन्डरिङ	0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000-क्यारेक्टर सिस्टम प्रम्प्ट टेम्प्लेट	0.5ms तत्काल मोबाइल टोकन र लागत गणना	0 KB हस्तान्तरण गरियो (100% स्थानीय उपकरण RAM)

सामान्य सोधपुछहरू

बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू

गोपनीयता, सुरक्षा, फाइल सीमा, र प्रयोगको बारेमा तपाईंले जाननुपर्ने सबै कुरा।

ठूला भाषा मोडलहरूले पाठलाई शब्द-दर-शब्द वा क्यारेक्टर-दर-शब्द पढ्दैनन्; यसको सट्टा, तिनीहरूले बाइट-पेयर इन्कोडिंग (BPE) वा सेन्टेन्सपिस प्रयोग गरेर पाठलाई टोकन भनिने सबवर्ड टुक्राहरूमा विभाजन गर्छन्। मानक अंग्रेजी पाठको लागि, 1 टोकन लगभग 4 क्यारेक्टर वा 0.75 शब्द बराबर हुन्छ। त्यसकारण, 100 टोकनहरू लगभग 75 शब्दहरू हुन्, र 1,000 शब्दहरू लगभग 1,333 टोकनहरू हुन्।

BPE टोकनाइजरहरू (`o200k_base` र `cl100k_base`) मुख्यतया सामान्य अंग्रेजी शब्दहरूमा प्रशिक्षित हुन्छन्, जसले 'application' जस्ता बारम्बार आउने शब्दहरूलाई एउटै टोकनमा फिट हुन अनुमति दिन्छ। यद्यपि, विराम चिन्हहरू, JSON ब्र्याकेटहरू, बहु-अङ्कका संख्याहरू, ह्वाइटस्पेस इन्डेन्टेसन, र गैर-ल्याटिन UTF-8 लिपिहरूलाई साना बाइट-स्तरका सबवर्डहरूमा तोडिन्छ, जसले एउटै क्यारेक्टर लम्बाइको लागि प्रायः 1.5 गुणा देखि 3 गुणा बढी टोकनहरू उपभोग गर्दछ।

AI मोडल प्रदायकहरूले इनपुट (प्रम्प्ट) टोकनहरू र आउटपुट (कम्प्लेसन र रिजनिङ) टोकनहरूको लागि छुट्टै बिल गर्छन्, जसलाई प्रति 1 मिलियन टोकन (1M) मा उद्धृत गरिएको छ। उदाहरणका लागि, OpenAI GPT-5 ले $1.25/1M इनपुट र $10.00/1M आउटपुट, GPT-4.1 ले $2.00/1M इनपुट र $8.00/1M आउटपुट, Claude Sonnet 4.6 ले $3.00/1M इनपुट र $15.00/1M आउटपुट, र Google Gemini 2.5 Flash ले $0.30/1M इनपुट र $2.50/1M आउटपुट बिल गर्छ। हाम्रो क्याल्कुलेटरले प्रत्येक मोडलको आधिकारिक कागजात गरिएको API दरको बिरूद्ध तपाईंको सही इनपुट टोकन गणना र लक्ष्य आउटपुट लम्बाइलाई गुणा गर्छ।

`cl100k_base` (100,000 शब्दावली आकार) लिगेसी GPT-4 र GPT-3.5-Turbo को लागि प्रयोग गरिएको थियो। आधुनिक OpenAI मोडलहरू—जसमा GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini, र GPT-4o समावेश छन्—ले `o200k_base` (200,000 शब्��ावली आकार) प्रयोग गर्दछ, जसले गैर-अंग्रेजी पाठ, स्रोत कोड, र सामान्य बहु-शब्द अभिव्यक्तिहरूलाई 10% देखि 25% कम टोकनहरूमा कम्प्रेस गर्दछ।

आधिकारिक API कागजात अनुसार: OpenAI GPT-5 / mini / nano ले 400,000 टोकनहरू (400K) समर्थन गर्दछ; GPT-4.1 / mini ले 1,047,576 टोकनहरू (1M) समर्थन गर्दछ; OpenAI o3 र o4-mini ले 200,000 टोकनहरू (200K) समर्थन गर्दछ; Claude Opus 4.6 र Sonnet 4.6 ले 1,000,000 टोकनहरू (1M) सम्म समर्थन गर्दछ; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash र 2.5 Pro/Flash ले 1,000,000 टोकनहरू (1M) समर्थन गर्दछ; xAI Grok 4 ले 500,000 टोकनहरू (500K) समर्थन गर्दछ; DeepSeek V3 ले 164,000 टोकनहरू (164K) समर्��न गर्दछ; र Meta Llama 4 Maverick ले 1,048,576 टोकनहरू (1M) समर्थन गर्दछ।

तपाईंले अनावश्यक JSON ह्वाइटस्पेस हटाएर (प्रम्प्टमा पास गर्नु अघि JSON लाई मिनिify गरेर), वर्बोस XML ट्यागहरूलाई कम्प्याक्ट Markdown वा CSV तालिकाले प्रतिस्थापन गरेर, अदृश्य युनिकोड क्यारेक्टरहरू हटाएर, र दोहोरिएका निर्देशनहरूलाई डिडुप्लिकेट गरेर टोकन खपतलाई 20% देखि 40% सम्म कटौती गर्न सक्नुहुन्छ।

सटीक रङ्ग-कोडेड टोकन सीमाहरू हेर्दा LLM हरूलाई किन कहिलेकाहीँ क्यारेक्टर-स्तरका कार्यहरू (जस्तै शब्दहरू उल्टो पार्ने वा अक्षरहरू गणना गर्ने) मा कठिनाई हुन्छ भन्ने कुरा प्रकट हुन्छ र असक्षम स्ट्रिङहरू—जस्तै UUIDs, Base64 ब्लबहरू, वा मिनिफाइड नगरिएको कोड—जसले चुपचाप दर्जनौं टोकनहरू जलाउँछन्, तिनलाई हाइलाइट गर्दछ।

कहिल्यै पनि छैन। Multinook तपाईंको ब्राउजरको भोलाटाइल RAM भित्र 100% स्थानीय रूपमा चल्छ। तपाईंको सिस्टम प्रम्प��टहरू, RAG कागजातहरू, र स्रोत कोड तपाईंको मेसिनबाट कहिल्यै बाहिर जाँदैनन्।

मानक र प्रमाण

प्रामाणिक मापदण्ड र प्राविधिक उद्धरणहरू

यस इन्जिनलाई सञ्चालन गर्ने आधिकारिक उद्योग विशिष्टताहरू, वेब मानकहरू, र क्रिप्टोग्राफिक सन्दर्भहरू।

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

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

तन्त्रिका भाषा मोडलहरूको लागि बाइट-पेयर इन्कोड��ंग (BPE) सबवर्ड टोकनाइजेशन प्रस्तुत गर्ने आधारभूत अनुसन्धान पत्र।

निर्दिष्टीकरण हेर्नुहोस्

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

आधुनिक बाइट-स्तर BPE टोकनाइजरहरूको आधार तहको रूपमा प्रयोग हुने UTF-8 बाइट स्ट्रिम इन्कोडिंगलाई नियन्त्रण गर्ने आधिकारिक वेब मानक।

निर्दिष्टीकरण हेर्नुहोस्

बाइट-पेयर इन्कोडिंग (BPE) को भित्र: LLM हरूले क्यारेक्टरहरूलाई सबवर्ड टोकनहरूमा कसरी विभाजन गर्छन्

आधुनिक ट्रान्सफर्मर आर्किटेक्चरहरू—जसमा OpenAI को GPT-5 र GPT-4.1 शृङ्खला, Anthropic को Claude 4.6, Google को Gemini 3.1 र 2.5, xAI को Grok 4, Meta को Llama 4, र DeepSeek V3/R1 समावेश छन्—ले बाइट-पेयर इन्कोडिंग (BPE) र सेन्टेन्सपिस जस्ता निधारित सबवर्ड टोकनाइजेशन एल्गोरिदमहरू मार्फत पाठ प्रशोधन गर्छन्। प्रत्येक भाषाका प्रत्येक शब्दको अनन्त शब्दकोश कायम राख्नुको सट्टा, BPE ��े व्यक्तिगत UTF-8 बाइटहरूबाट सुरु गर्छ र बारम्बार आउने छेउछाउका क्यारेक्टर जोडीहरूलाई सबवर्ड टोकनहरूमा पुनरावृत्तिपूर्वक मर्ज गर्दछ।

नतिजाको रूपमा, अग्रणी स्पेस भएको सामान्य अंग्रेजी शब्द जस्तै ` intelligence` लाई एकल पूर्णाङ्क टोकन ID को रूपमा इन्कोड गरिन्छ, जबकि अपरिचित यौगिक शब्द, हेक्सामिडेसिमल ह्यास, वा अत्यधिक इन्डेन्ट गरिएको Python ब्लक दर्जनौं व्यक्तिगत टोकनहरूमा विभाजित हुन्छ। Multinook को भिजुअल टोकनाइजरले तपाईंको ब्राउजर RAM भित्र वास्तविक समयमा यी सबवर्ड सीमाहरूलाई पुनर्संरचना गर्दछ।

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1, र DeepSeek मा कन्टेट विन्डो अर्थशास्त्रलाई अप्टिमाइज गर्दै

उत्पादन AI अनुप्रयोगहरू र Retrieval-Augmented Generation (RAG) पाइपलाइनहरूमा, टोकन गणनाले मासिक क्लाउड बिलहरू र Time-To-First-Token (TTFT) विलम्बता दुवैलाई प्रत्यक्ष रूपमा नियन्त्रण गर्दछ। किनभने सेल्फ-एटेन्सन जटिलता अनुक्रम लम्बाइको साथ चौकोस रूपमा मापन हुन्छ, प्रत्येक API कलमा अप्टिमाइज नगरिएका 50,000-टोकन कागजातहरू भर्दै जाँदा बजेट तुरुन्तै समाप्त हुन्छ।

सीमावर्ती फ्ल्यागशिप मोडलहरू (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) र उच्च-दक्षता रिजनिङ/फ्ल्यास मोडलहरू (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) मा एकै साथ आफ्नो प्रम्प्ट तुलना गरेर, इन्जिनियरिङ टोलीहरूले प्रति-1,000-कलहरूको सही लागत बेञ्चमार्क गर्न र तिनीहरूको मोडल रुटिङलाई सही आकार दिन सक्छन्।

इन्टरप्राइज AI टोलीहरूको लागि 100% एयर-ग्याप गरिएको प्रम्प्ट अडिटिङ

सिस्टम प्रम्प्टहरू र इन्टरप्राइज RAG सन्दर्भहरूले कोर बौद्धिक सम्पत्ति प्रतिनिधित्व गर्छन्। स्वामित्व प्रम्प्ट टेम्प्लेटहरू वा ग्राहक डेटासेटहरू तेस्रो-पक्ष क्लाउड टोकनाइजरहरूमा टाँस्दा गोप्य व्यापार तर्क चुहावट हुने जोखिम हुन्छ। Multinook ले शून्य ��ेटवर्क प्रसारणहरू सहित स्थानीय ब्राउजर मेमोरी भित्र मात्र सबै BPE विभाजन र लागत मोडलिंग गर्दछ।

प्रमाणित १००% इन-ब्राउजर RAM सुरक्षा

२०२६ वेब मापदण्डका लागि अद्यावधिक गरिएको