100X SOTA

Contor de tokenuri LLM - Calculator costuri AI gratuit

Numărați tokenurile, caracterele, cuvintele, utilizarea ferestrei de context și costurile API pentru GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 și Llama 4 în RAM

Se procesează în RAM-ul local...

Următoarele Acțiuni Recomandate

Fluxuri Rapide

Curățarea filigranelor ascunse din prompt

Eliminați caracterele Unicode invizibile care umflă numărul de tokenuri BPE.

Lansare Curățător caractere invizibile

Analiza densității cuvintelor și a cuvintelor cheie

Auditați lungimea promptului, numărul de propoziții și frecvența frazelor de 1x-3x.

Lansare Contor de caractere

Validarea sincronizării subtitrărilor și a scenariului

Verificați viteza de citire CPS și limitele de linii CPL pentru scenariile generate de AI.

Lansare Verificator CPS subtitrări

Dintr-o privire

Rezumat rapid și concluzii cheie

Informații esențiale, capabilități de performanță și garanții privind confidențialitatea dintr-o privire.

Definiție oficială

Un contor de tokenuri LLM și calculator de costuri AI este un utilitar pentru dezvoltatori care segmentează textul și codul sursă în tokenuri de subcuvinte BPE în memoria browserului pentru a estima utilizarea ferestrei de context și costurile de inferență API pe modelele lingvistice mari.

Prezentare generală|Arhitectură verificată pe partea de client

Pentru a număra tokenurile LLM și a calcula costurile prompturilor API AI online gratuit, inserați promptul sau codul în contorul de tokenuri LLM de la Multinook. Analizorul nostru de codificare Byte-Pair (BPE) de pe partea clientului segmentează textul ��n blocuri de tokenuri vizuale în memoria RAM a browserului și compară numărul exact de tokenuri, procentele ferestrei de context și prețurile oficiale API de intrare/ieșire pentru GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 și Llama 4.

Comparație între mai multe modele

Comparați simultan numărul de tokenuri și costurile API pentru GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash și DeepSeek.

Evidențiator vizual de tokenuri

Vizualizați bucăți exacte de tokenuri de subcuvinte codificate prin culori pentru a identifica JSON-ul greu în tokenuri, spațiile albe sau șirurile de cod.

Calculator de costuri API pentru loturi

Simulați cheltuielile API de producție pentru un singur apel și zilnice cu glisoare personalizate pentru tokenurile de intrare și ieșire.

Confidențialitate locală 100% a prompturilor

Auditați prompturile de sistem confidențiale și codul sursă proprietar în memoria RAM locală fără nicio încărcare în cloud.

Motor de înaltă performanță

Contor de tokenuri LLM - Calculator costuri AI gratuit

Numărați tokenurile LLM, caracterele și costurile prompturilor API pentru OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 și Llama 4 online gratuit.

Estimare în timp real a tokenurilor prin Byte-Pair Encoding (BPE) și evidențiator vizual codat pe culori al limitelor tokenurilor

Comparare simultană între 21 de modele oficiale: 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 și Meta Llama 4

Calculator live de costuri API cu rate oficiale per 1M de intrări și ieșiri, tokenuri de ieșire așteptate și multiplicatori de apeluri API zilnice în lot

Contoare de utilizare a ferestrei de context pentru limite de context de 128K, 164K, 200K, 400K, 500K și 1M tokenuri

Afișează raportul exact Caracter-la-Token alături de caracterele totale, cuvintele și limitele sub-cuvintelor

Execuție 100% izolată în RAM pe partea clientului — auditați în siguranță prompturile de sistem proprietare și codul sursă cu 0 încărcări pe server

Confidențialitate a datelor izolată (Air-Gapped)

Confidențialitate absolută fără încărcare

Fișierele dvs. sunt procesate strict în RAM-ul dispozitivului dvs. utilizând WebAssembly. Fără încărcări în cloud.

Procesare 100% în RAM în browser • Fără încărcări pe server

Confidențialitate a datelor izolată (Air-Gapped)

Instrucțiuni pas cu pas

Cum se utilizează online: Contor de tokenuri LLM - Calculator costuri AI gratuit

Urmați these 3 pași simpli pentru a vă procesa documentele direct în browser, fără nicio instalare.

Inserați promptul de sistem, documentul sau codul

Inserați promptul LLM, documentul de context RAG, schema JSON sau fișierul de cod în spațiul de lucru ori încărcați un prompt TypeScript de probă direct în memoria RAM a browserului.

Inspectați limitele de tokenuri codificate prin culori

Vizualizați numărul de tokenuri în timp real, raporturile caracter-token și bucățile de tokenuri subcuvânt codificate prin culori care arată cum împărțitoarele de tokenuri BPE despart cuvintele, numerele și indentarea codului.

Comparați 21 de modele oficiale și prețuri API

Setați tokenurile de ieșire așteptate și volumul zilnic de apeluri API pentru a compara costurile exacte în dolari pe cerere și în lot pentru GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 și Llama 4.

100% gratuit pentru totdeauna (Fără autentificare)

Paid Cloud Portals

Necesită cont de dezvoltator

Compararea caracteristicilor	Multinook (RAM în browser)	Paid Cloud Portals
Modele AI acceptate	21 de modele API oficiale	Doar modele OpenAI vechi
Evidențiator vizual de tokenuri	Subcuvinte BPE codificate prin culori	Doar ieșire numerică simplă
Matrice cost API și loturi	Intrare + Ieșire × Apeluri zilnice	Necesită calcul manual
Contor fereastră de context	128K / 400K / 500K / 1M	Neinclus
Confidențialitatea promptului	RAM locală 100% (0 încărcări)	Trimis la un server API extern
Cost și acces	100% gratuit pentru totdeauna (Fără autentificare)	Necesită cont de dezvoltator

Arhitectură tehnică și specificații

Specificații și compatibilitate a formatelor

Conceput strict conform specificațiilor W3C WebAssembly și Typed Array.

Motor de tokenizareSegmentator de subcuvinte BPE pentru partea client (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Inspector vizualEvidențiator de limite de tokenuri pentru subcuvinte codificate prin culori

Modelare a costurilorPrețuri oficiale per 1M de tokenuri de intrare + ieșire × Volumul lotului zilnic

Telemetrie de contextContoare pentru ferestre de context de 128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M tokenuri

Arhitectură de confidențialitateRAM locală a browserului izolată 100% (Fără încărcări pe server)

Public țintă și fluxuri de lucru

Public țintă și cazuri de utilizare practică

Cine beneficiază de această utilitate bazată pe browser și când să o folosiți.

Arhitecți de sisteme RAG și agenți

Ingineri AI și dezvoltatori de aplicații LLM

Evaluarea dimensiunilor tokenurilor prompturilor, a utilizării ferestrei de context și a costurilor zilnice de inferență API pe OpenAI, Anthropic și Google.

Proiectanți de prompturi de sistem

Ingineri de prompturi și scriitori tehnici

Utilizarea evidențierii vizuale a tokenurilor pentru a comprima instrucțiunile verbose și a elimina suprasolicitarea de formatare grea în tokenuri.

Planificatori de economie a unităților AI

Manageri de produs și fondatori SaaS

Prognozarea facturilor API LLM per utilizator și lunare pe o plajă de la 1.000 la 100.000 de cereri zilnice înainte de lansarea unor noi funcții AI.

Curatori de seturi de date și reglaj fin

Oameni de știință a datelor și cercetători

Măsurarea rapoartelor caracter-token în corpusuri multilingve și fișiere de reglaj fin JSONL.

Testare empirică în laborator

Verificare directă și benchmark-uri de performanță

Rezultate ale testelor empirice efectuate în browsere moderne și sisteme de operare, fără nicio transmisie de date prin rețea.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Fișier: Document de context RAG de 120.000 de caractere (~30.000 de tokenuri)

Segmentare subcuvinte BPE în 3,8 ms și tabel de costuri multi-model0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Fișier: Prompt TypeScript & JSON de 15.000 de caractere

Randare live a limitelor vizuale ale tokenurilor în 1,1 ms0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Fișier: Șablon de prompt de sistem de 4.000 de caractere

Calcul instantaneu pe mobil al tokenurilor și costurilor în 0,5 ms0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)

Mediu de testare / Dispozitiv	Fișier de test și complexitate	Latență de procesare	Transfer de date în rețea
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	Document de context RAG de 120.000 de caractere (~30.000 de tokenuri)	Segmentare subcuvinte BPE în 3,8 ms și tabel de costuri multi-model	0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	Prompt TypeScript & JSON de 15.000 de caractere	Randare live a limitelor vizuale ale tokenurilor în 1,1 ms	0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	Șablon de prompt de sistem de 4.000 de caractere	Calcul instantaneu pe mobil al tokenurilor și costurilor în 0,5 ms	0 KB transferați (RAM locală a dispozitivului 100%)

Întrebări frecvente

Tot ce trebuie să știți despre confidențialitate, securitate, limite de fișiere și utilizare.

Modelele lingvistice mari nu citesc textul cuvânt cu cuvânt sau caracter cu caracter; în schimb, ele împart textul în bucăți de subcuvinte numite tokenuri folosind codarea Byte-Pair Encoding (BPE) sau SentencePiece. Pentru textul standard în limba engleză, 1 token este egal cu aproximativ 4 caractere sau 0,75 cuvinte. Prin urmare, 100 de tokenuri înseamnă aproximativ 75 de cuvinte, iar 1.000 de cuvinte înseamnă aproximativ 1.333 de tokenuri.

Împărțitoarele de tokenuri BPE (`o200k_base` și `cl100k_base`) sunt antrenate în principal pe cuvinte uzuale în limba engleză, permițând ca termenii frecvenți precum „application” să se încadreze într-un singur token. Cu toate acestea, semnele de punctuație, parantezele JSON, numerele cu mai multe cifre, indentarea cu spații albe și scripturile UTF-8 non-latine sunt descompuse în subcuvinte de nivel de octet mai mici, consumând adesea de 1,5x până la 3x mai multe tokenuri pentru aceeași lungime de caractere.

Furnizorii de modele AI facturează separat pentru tokenurile de intrare (prompt) și tokenurile de ieșire (finalizare și raționament), cotate la 1 milion de tokenuri (1M). De exemplu, OpenAI GPT-5 facturează 1,25 USD/1M intrare și 10,00 USD/1M ieșire, GPT-4.1 facturează 2,00 USD/1M intrare și 8,00 USD/1M ieșire, Claude Sonnet 4.6 facturează 3,00 USD/1M intrare și 15,00 USD/1M ieșire, iar Google Gemini 2.5 Flash facturează 0,30 USD/1M intrare și 2,50 USD/1M ieșire. Calculatorul nostru înmulțește numărul exact de tokenuri de intrare și lungimea ��intă de ieșire cu tariful API oficial documentat al fiecărui model.

`cl100k_base` (dimensiune de vocabular de 100.000) a fost folosit pentru vechile modele GPT-4 și GPT-3.5-Turbo. Modelele OpenAI moderne—inclusiv GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini și GPT-4o—folosesc `o200k_base` (dimensiune de vocabular de 200.000), care comprimă textul non-englez, codul sursă și expresiile obișnuite formate din mai multe cuvinte în tokenuri cu 10% până la 25% mai puține.

Conform documentației API oficiale: OpenAI GPT-5 / mini / nano acceptă 400.000 de tokenuri (400K); GPT-4.1 / mini acceptă 1.047.576 de tokenuri (1M); OpenAI o3 & o4-mini acceptă 200.000 de tokenuri (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 acceptă până la 1.000.000 de tokenuri (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash acceptă 1.000.000 de tokenuri (1M); xAI Grok 4 acceptă 500.000 de tokenuri (500K); DeepSeek V3 acceptă 164.000 de tokenuri (164K); iar Meta Llama 4 Maverick acceptă 1.048.576 de tokenuri (1M).

Puteți reduce consumul de tokenuri cu 20% până la 40% prin eliminarea spațiilor albe JSON redundante (minimizarea JSON-ului înainte de a-l trece în prompturi), înlocuirea etichetelor XML verbose cu tabele Markdown sau CSV compacte, eliminarea caracterelor Unicode invizibile și deduplicarea instrucțiunilor repetate.

Vizualizarea limitelor exacte ale tokenurilor codificate prin culori dezvăluie de ce LLM-urile întâmpină uneori dificultăți cu sarcinile la nivel de caracter (cum ar fi inversarea cuvintelor sau numărarea literelor) și scoate în evidență șirurile ineficiente—cum ar fi UUID-urile, blob-urile Base64 sau codul neminimizat—care consumă în tăcere zeci de tokenuri.

Niciodată. Multinook rulează 100% local în memoria RAM volatilă a browserului dvs. Prompturile dvs. de sistem, documentele RAG și codul sursă nu părăsesc niciodată mașina dvs.

Standarde și dovezi

Standarde autorizate și citate tehnice

Specificații oficiale din industrie, standarde web și referințe criptografice care alimentează acest motor.

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

Traducerea automată neurală a cuvintelor rare cu unități de subcuvinte (BPE)

Lucrare de cercetare fundamentală care introduce tokenizarea subcuvintelor Byte-Pair Encoding (BPE) pentru modelele lingvistice neurale.

Vezi specificațiile

WHATWG Encoding Living Standard

Specificația API Web UTF-8 TextEncoder

Standard web oficial care guvernează codificarea fluxului de octeți UTF-8 utilizată ca strat de bază al tokenizatoarelor moderne BPE la nivel de octet.

Vezi specificațiile

În culisele codării Byte-Pair Encoding (BPE): Cum segmentează LLM-urile caracterele în tokenuri de subcuvinte

Arhitecturile moderne de tip transformer — inclusiv seriile OpenAI GPT-5 și GPT-4.1, Anthropic Claude 4.6, Google Gemini 3.1 și 2.5, xAI Grok 4, Meta Llama 4 și DeepSeek V3/R1 — procesează textul prin algoritmi determiniști de tokenizare a subcuvintelor, cum ar fi Byte-Pair Encoding (BPE) și SentencePiece. În loc să mențină un dicționar infinit al fiecărui cuviu în fiecare limbă, BPE pornește de la octeți UTF-8 individuali și combină iterativ perechile de caractere cel mai frecvent adiacente în tokenuri de subcuvinte.

Ca rezultat, un cuviu comun în limba engleză cu un spațiu inițial precum ` intelligence` este codificat ca un singur ID de token întreg, în timp ce un termen compus nefamiliar, un hash hexazecimal sau un bloc Python puternic indentat este fracturat în zeci de tokenuri individuale. Tokenizatorul vizual de la Multinook reconstruiește aceste limite de subcuvinte în timp real în memoria RAM a browserului.

Optimizarea economiei ferestrei de context pentru GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 și DeepSeek

În aplicațiile AI de producție și conductele RAG (Retrieval-Augmented Generation), numărul de tokenuri guvernează direct atât facturile lunare decloud, cât și latența de tip Time-To-First-Token (TTFT). Deoarece complexitatea de auto-atenție se scalează pătratic cu lungimea secvenței, introducerea unor documente de 50.000 de tokenuri neoptimizate în fiecare apel API epuizează rapid bugetele.

Comparând promptul dvs. simultan între modelele emblematice de frontieră (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) și modelele de raționament/flash de înaltă eficiență (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), echipele de inginerie pot evalua costul exact pe 1.000 de apeluri și pot dimensiona corect rutarea modelelor.

Auditarea prompturilor complet izolată pentru echipele AI din întreprinderi

Prompturile de sistem și contextele RAG ale întreprinderilor reprezintă proprietate intelectuală de bază. Lipirea șabloanelor de prompt proprietare sau a seturilor de date ale clienților în tokenizatori cloud terți riscă să divulge logica comercială confidențială. Multinook efectuează toată segmentarea BPE și modelarea costurilor strict în memoria locală a browserului, fără nicio transmisie de rețea.

Securitate RAM 100% în browser verificată

Actualizat pentru standardele web din 2026