100X SOTA

د LLM ټوکن شمېرونکی - د وړیا AI لګښت محاسبه کونکی

په RAM کې د GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4 او Llama 4 لپاره ټوکنونه، کرکټرونه، کلمې، د محتوا ونډو کارول، او د API لګښتونه وشمېرئ

په محلي RAM کې پروسس کیږي...

بله وړاندیز شوي کارونه

چټک کاري بهیرونه

د پرامپټ پټ واټر مارکونه پاک کړئ

پټ یونیکوډ توري لرې کړئ چې د BPE ټوکن شمېر زیاتوي.

پیل کول نامرئي کرکټر پاکونکی

کلیمه او د کلمو کثافت تحلیل کړئ

د پرامپټ اوږدوالی، د جملو شمېر، او د 1x-3x عبارت فریکونسۍ وپلټئ.

پیل کول کرکټر شمېرونکی

د ذیلی سرلیک او متن وخت تایید کړئ

د AI لخوا جوړ شوي متنونو لپاره د CPS لوستلو سرعت او د CPL کرښې حدونه وپلټئ.

پیل کول د سبټایټل CPS چک کونکی

په یوه نظر

چټک لنډیز او مهم ټکي

په یوه نظر اړین لیدلوري، د فعالیت وړتیاوې، او د محرمیت ډاډ.

رسمي تعریف

د LLM ټوکن شمیرونکی او د AI لګښت محاسبه کونکی یو د پراختیا کونکي اسانتیا ده چې د لویو ژبو ماډلونو په اوږدو کې د کانټکټ وینډو کارولو او API انفرینس لګښتونو اټکل کولو لپاره د براوزر حافظه کې متن او سرچینه کوډ د Byte-Pair Encoding (BPE) سبورډ ټوکنونو ته ویشي.

عمومي کتنه|د پیرودونکي په اړخ کې تایید شوې معمارۍ

د LLM ټوکنونو شمېرلو او د AI API پرامپټ لګښتونو آنلاین په وړیا توګه محاسبه کولو لپاره، خپل پرامپټ یا کوډ د Multinook د LLM ټوکن شمېرونکي ته پیسټ کړئ. زموږ د پیرودونکي اړخ باټ-پیر انکوډینګ (BPE) شنونکی ستاسو متن په براوزر RAM کې د لید وړ ټوکن په بلاکونو ویشي او د ټوکن دقیق شمېر، د محتوا ونډو سلنې، او د GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek V3/R1، Grok 4، او Llama 4 ترمنځ رسمي API انپټ/آوټ‌پټ نرخونه پرتله کوي.

د څو ماډلونو پرتله کول

په یوځل د GPT-4o، Claude Sonnet، Gemini Pro/Flash، او DeepSeek په اوږدو کې د ټوکن شمیرنې او API لګښتونه پرتله کړئ.

د لیدلو وړ ټوکن هایلایټر

د ټوکن درنو JSON، سپیس، یا کوډ سټرینګونو موندلو لپاره دقیق رنګ له مخې نښه شوي سبورډ ټوکن ټوټې وګورئ.

د بیچ API لګښت محاسبه کونکی

د دودیز انپټ او آؤټ پټ ټوکن سلایډرونو سره د واحد-غوښتنلیک او ورځني تولید API لګښتونه سمولوټ کړئ.

100% سیمه ایز پرامپټ محرمیت

د صفر کلاوډ اپلوډونو سره په سیمه ایز RAM کې محرم سیستم پرامپټونه او ملکیتي سرچینه کوډ آډیټ کړئ.

د لوړ فعالیت انجن

د LLM ټوکن شمېرونکی - د وړیا AI لګښت محاسبه کونکی

د OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4، او Llama 4 لپاره د LLM ټوکنونه، کرکټرونه، او د API پرامپټ لګښتونه آنلاین په وړیا توګه وشمېرئ.

د ریښتیني وخت باټ-پیر انکوډینګ (BPE) ټوکن اټکل او د رنګ په واسطه د لید وړ ټوکن د پولو روښانه کونکی

د ۲۱ رسمي ماډلونو ترمنځ همزمان پرتله کول: 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، او Meta Llama 4

د لایو API لګښت محاسبه کونکی د رسمي فی-1M انپټ او آوټ‌پټ نرخونو، د تمې وړ آوټ‌پټ ټوکنونو، او د ورځني بیچ API زنګ ملټي پلایرز سره

د ۱۲۸K، ۱۶۴K، ۲۰۰K، ۴۰۰K، ۵۰۰K، او ۱M ټوکن محتوا حدودو په اوږدو کې د محتوا ونډو کارولو میټرونه

د ټول کرکټرونو، کلمو، او سبورډ پولو تر څنګ د کرکټر څخه تر ټوکن دقیق تناسب ښکاره کوي

د ۱۰۰٪ هوا بند پیرودونکي اړخ RAM اجرا کول - د سرور له ۰ اپلوډونو سره د ملکیت سسټم پرامپټونه او سرچینې کوډ په خوندي ډول وڅېړئ

د انټرنیټ څخه جلا (Air-Gapped) د معلوماتو محرمیت

د مطلق صفر اپلوډ محرمیت

ستاسو فایلونه په کلکه ستاسو د وسیلې په RAM کې د WebAssembly په کارولو سره پروسس کیږي. د کلاوډ صفر اپلوډونه.

۱۰۰٪ په براوزر کې د RAM پروسس • سرور ته د اپلوډونو صفر کول

د انټرنیټ څخه جلا (Air-Gapped) د معلوماتو محرمیت

ګام په ګام لارښوونې

څنګه آنلاین وکاروئ: د LLM ټوکن شمېرونکی - د وړیا AI لګښت محاسبه کونکی

خپل اسناد په مستقیم ډول په خپل براوزر کې د صفر نصبولو سره پروسس کولو لپاره دا ۳ ساده ګامونه تعقیب کړئ.

خپل سیستم پرامپټ، سند، یا کوډ پیسټ کړئ

خپل د LLM پرامپټ، RAG کانټکټ سند، د JSON سکیما، یا د کوډ فایل په کاري ساحه کې پیسټ کړئ، یا په مستقیم ډول د براوزر په RAM کې د TypeScript نمونه پرامپټ پورته کړئ.

د رنګ له مخې نښه شوي د ټوکن پولو ته کتنه وکړئ

ژوندي ټوکن شمیرنې، د کرکټر څخه تر ټوکن تناسب، او د رنګ له مخې نښه شوي سبورډ ټوکن ټوټې وګورئ چې ښیې څنګه د BPE ټوکن جوړونکي کلمې، شمیرې، او د کوډ انډینټیشن ویشي.

21 رسمي ماډلونه او د API نرخونه پرتله کړئ

د GPT-5، GPT-4.1، o3، Claude 4.6، Gemini 3.1/2.5، DeepSeek، Grok 4، او Llama 4 په اوږدو کې د دقیق فی-غوښتنې او بیچ ډالر لګښتونو پرتله کولو لپاره خپل د تمې وړ آؤټ پټ ټوکنونه او د ورځني API غوښتنې حجم تنظیم کړئ.

د تل لپاره 100% وړیا (د ننوتلو پرته)

Paid Cloud Portals

د پراختیا کونکي اکاونټ ته اړتیا لري

د ځانګړتیاوو پرتله کول	Multinook (په براوزر کې RAM)	Paid Cloud Portals
د ملاتړ شوي AI ��اډلونه	21 رسمي API ماډلونه	یوازې د OpenAI پخواني ماډلونه
د لیدلو وړ ټوکن هایلایټر	د رنګ له مخې نښه شوي BPE سبورډونه	یوازې د ساده شمیرې آؤټ پټ
د API لګښت او بیچ میټریکس	انپټ + آؤټ پټ × ورځني غوښتنې	لاسي ریاضي ته اړتیا ده
د کانټکټ وینډو میټر	128K / 400K / 500K / 1M	پکې شامل نه دی
د پرامپټ محرمیت	100% سیمه ایز RAM (0 اپلوډونه)	د بهرني API سرور ته لیږل کیږي
لګښت او لاسرسی	د تل لپاره 100% وړیا (د ننوتلو پرته)	د پراختیا کونکي اکاونټ ته اړتیا لري

تخنیکي جوړښت او مشخصات

مشخصات او د فارمیټ مطابقت

په کلکه د W3C WebAssembly او Typed Array مشخصاتو سره سم انجینر شوی.

د ټوکن کولو انجند کلائنټ اړخ BPE سبورډ برخې کوونکی (o200k_base، Claude BPE & SentencePiece)

ملاتړ شوي ایکوسیستمونهOpenAI (GPT-5/4.1/o3)، انتروپیک (Claude 4.6/4.5)، ګوګل (Gemini 3.1/2.5)، DeepSeek، Grok 4 او Llama 4

د لیدلو وړ انسپکټرد رنګ له مخې نښه شوي سبورډ ټوکن پولې هایلایټر

د لګښت ماډلینګرسمي د فی-1M انپټ + آؤټ پټ ټوکن نرخونه × د ورځني بیچ حجم

د کانټکټ ټیلیمیټری128K، 164K، 200K، 400K، 500K او 1M ټوکن کانټکټ وینډو میټرونه

د محرمیت آرکیټیکچر100% هوا-بند شوی سیمه ایز ب��اوزر RAM (د صفر سرور اپلوډونه)

لیدونکي او کاري بهیرونه

په نښه شوي لیدونکي او عملي کارونې قضیې

څوک له دې براوزر څخه د کار اخیستو وسیلې څخه ګټه پورته کوي او کله یې باید وکاروي.

د RAG او اجنټیک سیستم معماران

د AI انجینران او د LLM غوښتنلیک پراختیا کونکي

د OpenAI، انتروپیک، او ګوګل په اوږدو کې د پرامپټ ټوکن اندازې، کانټکټ وینډو کارولو، او ورځني API انفرینس لګښتونو معیار کول.

د سیستم پرامپټ ډیزاینران

د پرامپټ انجینران او تخنیکي لیکوالان

د لفظي لارښوونو لنډولو او د ټوکن درنو فارمیټ کولو سر په لرې کولو لپاره د لیدلو وړ ټوکن هایلایټ کارول.

د AI واحد اقتصاد پل��ن جوړونکي

د محصول مدیران او د SaaS بنسټ ایښودونکي

د نویو AI ځانګړتیاو له پیل کولو دمخه د 1,000 څخه تر 100,000 ورځنیو غوښتنلیکونو په اوږدو کې د فی-کاروونکي او میاشتني LLM API بیلونو پیشو کول.

د ډیټاسیټ او فاین-ټیونینګ ساتونکي

د ډیټا ساینس پوهان او څیړونکي

په څو ژبو کارپورا او JSONL فاین-ټیونینګ فایلونو کې د کرکټر څخه تر ټوکن تناسب اندازه کول.

تجربوي لابراتوري ازموینه

لومړۍ لاس تصدیق او د فعالیت معیارونه

تجربوي ازموینې پایلې چې په عصري براوزرونو او عملیاتي سیسټمونو کې د صفر شبکې لیږد سره ترسره شوې.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

دوتنه: 120,000-کرکټره RAG کانټکټ سند (~30,000 ټوکنونه)

3.8ms د BPE سبورډ برخې کول او د څو ماډلونو لګښت جدول0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

دوتنه: 15,000-کرکټره TypeScript او JSON پرامپټ

1.1ms ژوندی لیدلو وړ ټوکن پولې رینډر کول0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

دوتنه: 4,000-کرکټره سیستم پرامپټ ټیمپلیټ

0.5ms فوري موبایل ټوکن او لګښت محاسبه0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)

د ازموینې چاپیریال / وسیله	د ازموینې دوتنه او پیچلتیا	د پروسس ځنډ	د شبکې ډیټا لیږد
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120,000-کرکټره RAG کانټکټ سند (~30,000 ټوکنونه)	3.8ms د BPE سبورډ برخې کول او د څو ماډلونو لګښت جدول	0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15,000-کرکټره TypeScript او JSON پرامپټ	1.1ms ژوندی لیدلو وړ ټوکن پولې رینډر کول	0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4,000-کرکټره سیستم پرامپټ ټیمپلیټ	0.5ms فوري موبایل ټوکن او لګښت محاسبه	0 KB لیږدول شوی (100% سیمه ایز وسیله RAM)

عامې پوښتنې

ډیری پوښتل شوي پوښتنې

هرڅه چې تاسو اړتیا لرئ د محرمیت، امنیت، د فایل محدودیتونو، او کارولو په اړه پوه شئ.

لوی ژبني ماډلونه متن په کلمه-په-کلمه یا کرکټر-په-کرکټر نه لولي؛ پرځای یې، دوی متن د Byte-Pair Encoding (BPE) یا SentencePiece په کارولو سره د ټوکن په نوم سبورډ ټوټو ویشي. د معیاري انګلیسي متن لپاره، 1 ټوکن تقریبا د 4 کرکټرونو یا 0.75 کلمو سره مساوي دی. له همدې امله، 100 ټوکنونه نږدې 75 کلمې دي، او 1,000 کلمې تقریبا 1,333 ټوکنونه دي.

د BPE ټوکن جوړونکي (`o200k_base` او `cl100k_base`) په عمده توګه په عامو انګلیسي کلمو روزل شوي، چې د 'application' په څیر پرله پسې کلمو ته اجازه ورکوي چې په یو واحد ټوکن کې ځای پرځای شي. په هرصورت، د پنسچویشن نښې، د JSON بریکٹونه، څو رقمی شمیرې، د سپیس انډینټیشن، او غیر لاتیني UTF-8 سکریپټونه په کوچنیو بایت کچې سبورډونو ویشل کیږي، چې ډیری وختونه د ورته کرکټر اوږدوالي لپاره 1.5x څخه تر 3x ډیر ټوکنونه مصرفوي.

د AI ماډل چمتو کونکي د انپټ (پرامپټ) ټوکنونو او آؤټ پټ (تکمیل او دلیل) ټوکنونو لپاره په جلا توګه بیلونه صادروي، چې د هر 1 ملیون ټوکنونو (1M) قیمت ورکول کیږي. د مثال په توګه، د OpenAI GPT-5 د 1.25 ډالرو/1M انپټ او 10.00 ډالرو/1M آؤټ پټ بیل کوي، GPT-4.1 د 2.00 ډالرو/1M انپټ او 8.00 ډالرو/1M آؤټ پټ بیل کوي، Claude Sonnet 4.6 د 3.00 ډالرو/1M انپټ او 15.00 ډالرو/1M آؤټ پټ بیل کوي، او د ګوګل Gemini 2.5 Flash د 0.30 ډالرو/1M انپټ او 2.50 ډالرو/1M آؤټ پټ بیل کوي. زموږ محاسبه کونکی ستاسو د انپټ ټوکن دقیق شمیر او د هدف آؤټ پټ اوږدوالی د هر ماډل د رسمي لاساوي شوي API نرخ په وړاندې ضربوي.

`cl100k_base` (د 100,000 لغتونو اندازه) د پخواني GPT-4 او GPT-3.5-Turbo لپاره کارول کیده. د عصري OpenAI ماډلونه—د GPT-5، GPT-4.1، o3، o4-mini، او GPT-4o په شمول—`o200k_base` (د 200,000 لغتونو اندازه) کاروي، کوم چې غیر انګلیسي متن، سرچینه کوډ، او عام څو کلمیز عبارتونه په 10% څخه تر 25% لږو ټوکنونو کې لنډوي.

د رسمي API اسنادو له مخې: د OpenAI GPT-5 / mini / nano د 400,000 ټوکنونو (400K) ملاتړ کوي؛ GPT-4.1 / mini د 1,047,576 ټوکنونو (1M) ملاتړ کوي؛ د OpenAI o3 او o4-mini د 200,000 ټوکنونو (200K) ملاتړ کوي؛ Claude Opus 4.6 او Sonnet 4.6 تر 1,000,000 ټوکنونو (1M) پورې ملاتړ کوي؛ د ګوګل Gemini 3.1 Pro، 3 Flash او 2.5 Pro/Flash د 1,000,000 ټوکنونو (1M) ملاتړ کوي؛ د xAI Grok 4 د 500,000 ټوکنونو (500K) ملاتړ کوي؛ DeepSeek V3 د 164,000 ټوکنونو (164K) ملاتړ کوي؛ ا�� د Meta Llama 4 Maverick د 1,048,576 ټوکنونو (1M) ملاتړ کوي.

تاسو کولی شئ د اضافي JSON سپیس په لرې کولو سره (مخکې له دې چې پرامپټونو ته یې ولیږئ د JSON لنډول)، د زاړه XML ټاګونو ځای په ځای کولو سره د کمپیکٹ مارکډاون یا CSV جدولونو په واسطه، د نه لیدو وړ یونیکوډ کرکټرونو په لرې کولو سره، او د تکرار شوي لارښوونو په کمولو سره د ټوکن مصرف 20% څخه تر 40% پورې راکم کړئ.

د رنګ له مخې نښه شوي د ټوکن پولو لیدل څرګندوي چې ولې LLM ځله ناځله د کرکټر په کچه دندو سره (لکه د کلمو بدلول یا د لیکونو شمیرل) مبارزه کوي او غیر مؤثره سټرینګونه روښانه کوي—لکه UUIDs، Base64 بلاکونه، یا غیر لنډ شوي کوډ—چې په پټه توګه لسګونه ټوکنونه سوځوي.

هیڅکله نه. Multinook ستاسو د براوزر په بې ثباته RAM کې 100% په سیمه ایز ډول کار کوي. ستاسو سیستم پرامپټونه، RAG اسناد، او سرچینه کوډ هیڅکله ستاسو له ماشین څخه نه وځي.

معیارونه او شواهد

باوري معیارونه او تخنیکي حوالې

د صنعت رسمي مشخصات، د ویب معیارونه، او د کریپټوګرافیک حوالې چې دا انجن پیاوړی کوي.

د کمپیوټري ژبپوهنې ټولنه (ACL / Sennrich et al.)

د سبورډ واحدونو سره د نادرو کلمو عصري ماشین ژباړه (BPE)

بنسټیز څیړنیز سند چې د عصري ژبني ماډلونو لپاره د Byte-Pair Encoding (BPE) سبورډ ټوکن کول معرفي کوي.

مشخصات ولرئ

WHATWG د انکوډ کولو ژوند معیار

د UTF-8 TextEncoder ویب API مشخصات

رسمي ویب معیار چې د UTF-8 بایت سټریم انکوډینګ اداره کوي چې د عصري بایت کچې BPE ټوکن جوړونکو د بنسټ پرت ��ه توګه کارول کیږي.

مشخصات ولرئ

د Byte-Pair Encoding (BPE) دننه: څنګه LLMونه کرکټرونه په سبورډ ټوکنونو ویشي

د عصري ټرانسفارمر آرکیټیکچرونه—د OpenAI د GPT-5 او GPT-4.1 لړۍ، د انتروپیک Claude 4.6، د ګوګل Gemini 3.1 او 2.5، د xAI Grok 4، د میټا Llama 4، او DeepSeek V3/R1 په شمول—متن د ټاکونکو سبورډ ټوکن کولو الګوریتمونو لکه Byte-Pair Encoding (BPE) او SentencePiece له لارې پروسس کوي. د دې پرځای چې په هរ ژبه کې د هرې کلمې لامحدود لغت وساتي، BPE د انفرادي UTF-8 بایتونو سره پیل کوي او په تک��اري توګه تر ټولو پرله پسې نږدې کرکټر جوړه په سبورډ ټوکنونو کې سره یوځای کوي.

د پایلې په توګه، یوه عامه انګلیسي کلمه چې د مخکینۍ تشې سره وي لکه ` intelligence` د یو واحد انټیجر ټوکن ID په توګه کوډ کیږي، په داسې حال کې چې یو نامعلومه مرکب اصطلاح، هیکساډیسیمل هش، یا سخت انډینټ شوی پایتون بلاک په لسګونو انفرادي ټوکنونو ماتیږي. د Multinook لیدلو وړ ټوکن جوړونکی ستاسو د براوزر RAM دننه په ریښتیني وخت کې دا سبورډ پولې بیا رغوي.

د GPT-5، GPT-4.1، Claude 4.6، Gemini 3.1، او DeepSeek په اوږدو کې د کانټکټ وینډو اقتصاد اصلاح کول

د تولید AI غوښتنلیکونو او د Retrieval-Augmented Generation (RAG) پایپ لاینونو کې، د ټوکن شمیر مستقیم د میاشتني کلاوډ بیلونه او د Time-To-First-Token (TTFT) ځنډ کنټرولوي. ځکه چې د ځان-پاملرنې پیچلتیا د ترتیب اوږدوالي سره په مربع ډول اندازه کیږي، په هر API غوښتنلیک کې د نااصلاح شوي 50,000 ټوکن اسنادو ډکول په چټکۍ سره بودیجه ختموي.

د مخکښو فلیګ شپ ماډلونو (GPT-5، GPT-4.1، Claude Opus 4.6، Claude Sonnet 4.6، Gemini 3.1 Pro، Grok 4) او لوړ موثریت دلیل/فلیش ماډلونو (GPT-5 mini/nano، o4-mini، Claude Haiku 4.5، Gemini 3 Flash، Gemini 2.5 Flash-Lite، DeepSeek V3/R1، Llama 4 Maverick) په اوږدو کې په ورته وخت کې ستاسو د پرامپټ پرتله کولو سره، انجینري ټیمونه کولی شي د هر 1,000 غوښتنلیکونو دقیق لګښت معیار کړي او د دوی د ماډل لارې چارې سمه اندازه کړي.

د تصدۍ AI ټیمونو لپاره 100% هوا-بند شوي پرامپټ آډیټ کول

سیستم پرامپټونه او د تصدۍ RAG کانټکټونه د اصلي فکري ملکیت استازیتوب کوي. د دریمې ډلې کلاوډ ټوکن جوړونکو ته د محرم پرامپټ ټیمپلیټونو یا پیرودونکو ډیټاسیټونو پیسټ کول د محرم سوداګریز منطق د لیکیدو خطر رامینځته کوي. Multinook د سیمه ایز براوز�� حافظې دننه په کلکه د صفر شبکې لیږدونو سره ټول BPE برخې کول او د لګښت ماډلینګ ترسره کوي.

تایید شوی ۱۰۰٪ په براوزر کې د RAM امنیت

د ۲۰۲۶ ویب معیارونو لپاره تازه شوی