100X SOTA

Počítadlo tokenov LLM - Bezplatná kalkulačka nákladov na AI

Počítajte tokeny, znaky, slová, využitie kontextového okna a náklady na API pre GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 v RAM

Spracováva sa v lokálnej RAM...

Ďalšie odporúčané akcie

Rýchle pracovné postupy

Vyčistiť skryté vodoznaky promptu

Odstráňte neviditeľné znaky Unicode, ktoré zvyšujú počty BPE tokenov.

Spustiť Čistič neviditeľných znakov

Analyzovať hustotu kľúčových slov & slov

Skontrolujte dĺžku promptu, počet viet a frekvenciu fráz 1x-3x.

Spustiť Počítadlo znakov

Overiť načasovanie titulkov & skriptu

Skontrolujte rýchlosť čítania CPS a limity riadkov CPL pre skripty generované AI.

Spustiť Kontrola CPS titulkov

Na prvý pohľad

Rýchly prehľad a kľúčové závery

Základné poznatky, výkonnostné možnosti a záruka súkromia na jednom mieste.

Oficiálna definícia

Počítadlo LLM tokenov a kalkulačka nákladov na AI je vývojársky nástroj, ktorý delí text a zdrojový kód na tokeny podreťazcov Byte-Pair Encoding (BPE) v pamäti prehliadača s cieľom odhadnúť využitie kontextového okna a náklady na inferenciu API naprieč veľkými jazykovými modelmi.

Prehľad|Overená architektúra na strane klienta

Ak chcete online zadarmo spočítať tokeny LLM a vypočítať náklady na API prompty AI, prilepte svoj prompt alebo kód do Počítadla tokenov LLM od Multinook. Náš klientsky analyzátor Byte-Pair Encoding (BPE) segmentuje váš text na bloky vizuálnych tokenov v RAM prehliadača a porovnáva presné počty tokenov, percentá kontextového okna a oficiálne ceny vstupov/výstupov API naprieč modelmi GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 a Llama 4.

Porovnanie viacerých modelov

Porovnajte počty tokenov a náklady na API naraz v modeloch GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash a DeepSeek.

Vizu��lny zvýrazňovač tokenov

Pozrite si presné farebne odlíšené časti tokenov podreťazcov, aby ste odhalili časti JSON, biele znaky alebo reťazce kódu s vysokou spotrebou tokenov.

Dávková kalkulačka nákladov API

Simulujte výdavky na API pre jedno volanie a denné produkčné výdavky pomocou vlastných posuvníkov vstupných a výstupných tokenov.

100 % lokálne súkromie promptov

Auditujte dôverné systémové prompty a proprietárny zdrojový kód v lokálnej pamäti RAM bez nahrávania do cloudu.

Vysoko výkonný engine

Počítadlo tokenov LLM - Bezplatná kalkulačka nákladov na AI

Počítajte tokeny LLM, znaky a náklady na API prompty pre OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 a Llama 4 online zadarmo.

Odhad tokenov Byte-Pair Encoding (BPE) v reálnom čase a vizuálny farebne odlíšený zvýrazňovač hraníc tokenov

Súčasné porovnanie naprieč 21 oficiálnymi modelmi: 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 a Meta Llama 4

Živá kalkulačka nákladov na API s oficiálnymi sadzbami za 1 milión vstupných a výstupných tokenov, očakávanými výstupnými tokenmi a multiplikátormi denných dávkových volaní API

Meradlá využitia kontextového okna naprieč limitmi kontextu 128K, 164K, 200K, 400K, 500K a 1 milión tokenov

Zobrazuje presný pomer znakov k tokenom popri celkových znakoch, slovách a hraniciach podslabík

100% izolované klientske spúšťanie v RAM bez pripojenia k sieti – bezpečne auditujte proprietárne systémové prompty a zdrojový kód s 0 nahranými súbormi na server

Izolované súkromie údajov (Air-Gapped)

Úplná dôvernosť bez nahrávania

Vaše súbory sa spracúvajú výlučne v RAM vášho zariadenia pomocou WebAssembly. Žiadne nahrávanie do cloudu.

100% spracovanie v RAM prehliadača • Nulové nahrávanie na server

Podrobné pokyny

Ako používať online: Počítadlo tokenov LLM - Bezplatná kalkulačka nákladov na AI

Postupujte podľa týchto 3 jednoduchých krokov na spracovanie dokumentov priamo v prehliadači bez inštalácie.

Vložte svoj systémový prompt, dokument alebo kód

Vložte svoj LLM prompt, kontextový dokument RAG, schémiu JSON alebo súbor s kódom do pracovného priestoru, alebo načítajte vzorový prompt v jazyku TypeScript priamo do pamäte RAM prehliadača.

Skontrolujte farebne odlíšené hranice tokenov

Zobrazte si počty tokenov v reálnom čase, pomery znakov k tokenom a farebne odlíšené bloky podreťazcov tokenov, ktoré ukazujú, ako BPE tokenizátory delia slová, čísla a odsadenie kódu.

Porovnajte 21 oficiálnych modelov a ceny API

Nastavte očakávané výstupné tokeny a denný objem volaní API na porovnanie presných nákladov v dolároch na jedno požiadanie a v dávkach naprieč modelmi GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 a Llama 4.

100 % zadarmo navždy (bez prihlásenia)

Paid Cloud Portals

Vyžaduje si vývojársky účet

Porovnanie funkcií	Multinook (RAM v prehliadači)	Paid Cloud Portals
Podporované modely umelej inteligencie	21 oficiálnych modelov API	Iba staršie modely OpenAI
Vizuálny zvýrazňovač tokenov	Farebne odlíšené podreťazce BPE	Iba výstup v podobe čistých čísel
Matrica nákladov a dávok API	Vstup + výstup × denné volania	Vyžaduje sa manuálny výpočet
Merač kontextového okna	128K / 400K / 500K / 1M	Nie je súčasťou
Súkromie promptov	100 % lokálna RAM (0 nahraných súborov)	Odosielané na externý server API
Cena a prístup	100 % zadarmo navždy (bez prihlásenia)	Vyžaduje si vývojársky účet

Technická architektúra a špecifikácie

Špecifikácie a kompatibilita formátov

Navrhnuté striktne podľa špecifikácií W3C WebAssembly a Typed Array.

Tokenizačný engineSegmentátor podreťazcov BPE na strane klienta (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Vizuálny inšpektorFarebne odlíšený zvýrazňovač hraníc tokenov podreťazcov

Modelovanie nákladovOficiálna cena vstupných + výstupných tokenov za 1M × denný objem dávok

Kontextová telemetriaMerače kontextového okna pre 128K, 164K, 200K, 400K, 500K a 1M tokenov

Architektúra ochrany súkromia100 % lokálna RAM prehliadača (nulové nahrávanie na server)

Cieľová skupina a pracovné postupy

Cieľová skupina a praktické prípady použitia

Komu tento nástroj v prehliadači pomáha a kedy ho použiť.

Architekti RAG a agentových systémov

AI inžinieri a vývojári LLM aplikácií

Porovnávanie veľkostí promptových tokenov, využitia kontextového okna a denných nákladov na inferenciu API naprieč OpenAI, Anthropic a Google.

Návrhári systémových promptov

Prompt inžinieri a technickí redaktori

Používanie vizuálneho zvýrazňovania tokenov na kompresiu rozsiahlych inštrukcií a odstránenie formátovacej réžie náročnej na tokeny.

Plánovači jednotkovej ekonomiky AI

Produktoví manažéri a zakladatelia SaaS

Predpovedanie mesačných účtov za LLM API na jedného používateľa a celkovo pre 1 000 až 100 000 denných požiadaviek pred spustením nových funkcií AI.

Kurátori datasetov a jemného dolaďovania (fine-tuningu)

Dátoví vedci a výskumníci

Meranie pomerov znakov k tokenom naprieč multijazyčnými korpusmi a súbormi JSONL na jemné doladenie.

Empirické laboratórne testovanie

Overenie z prvej ruky a výkonnostné benchmarky

Výsledky empirických testov vykonaných v moderných prehliadačoch a operačných systémoch bez akéhokoľvek sieťového prenosu.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Súbor: 120 000-znakový kontextový dokument RAG (~30 000 tokenov)

3,8 ms segmentácia podreťazcov BPE a tabuľka nákladov viacerých modelov0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Súbor: 15 000-znakový prompt TypeScript & JSON

1,1 ms živé vykresľovanie hraníc vizuálnych tokenov0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Súbor: 4 000-znaková šablóna systémového promptu

0,5 ms okamžitý výpočet mobilných tokenov a nákladov0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)

Testovacie prostredie / Zariadenie	Testovací súbor a zložitosť	Latencia spracovania	Prenos dát v sieti
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120 000-znakový kontextový dokument RAG (~30 000 tokenov)	3,8 ms segmentácia podreťazcov BPE a tabuľka nákladov viacerých modelov	0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15 000-znakový prompt TypeScript & JSON	1,1 ms živé vykresľovanie hraníc vizuálnych tokenov	0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4 000-znaková šablóna systémového promptu	0,5 ms okamžitý výpočet mobilných tokenov a nákladov	0 KB prenesených (100 % lokálna RAM zariadenia)

Bežné dotazy

Často kladené otázky

Všetko, čo potrebujete vedieť o súkromí, bezpečnosti, limitoch súborov a používaní.

Veľké jazykové modely nečítajú text slovo po slove ani znak po znaku; namiesto toho delia text na menšie časti nazývané tokeny pomocou kódovania Byte-Pair Encoding (BPE) alebo SentencePiece. Pre štandardný anglický text sa 1 token rovná približne 4 znakom alebo 0,75 slovám. 100 tokenov je teda zhruba 75 slov a 1 000 slov je približne 1 333 tokenov.

BPE tokenizátory (`o200k_base` a `cl100k_base`) sú trénované prevažne na bežných anglických slovách, čo umožňuje, aby sa časté slová ako „application“ zmestili do jedinečného tokenu. Interpunkčné znamienka, zátvorky JSON, viacciferné čísla, odsadenie bielymi znakmi a ne-latinské skripty UTF-8 sú však rozdelené na menšie subbajtové časti, ktoré pre rovnakú dĺžku znakov často spotrebujú 1,5× až 3× viac tokenov.

Poskytovatelia modelov umelej inteligencia účtujú zvlášť vstupné tokeny (prompt) a výstupné tokeny (dokončenie a uvažovanie), uvádzané na 1 milión tokenov (1M). Napríklad OpenAI GPT-5 stojí 1,25 $/1M vstupov a 10,00 $/1M výstupov, GPT-4.1 stojí 2,00 $/1M vstupov a 8,00 $/1M výstupov, Claude Sonnet 4.6 stojí 3,00 $/1M vstupov a 15,00 $/1M výstupov a Google Gemini 2.5 Flash stojí 0,30 $/1M vstupov a 2,50 $/1M výstupov. Naša kalkulačka vynásobí váš presný počet vstupných tokenov a cieľovú dĺžku výstupu oficiálnou zdokumentovanou sadzbou API každého modelu.

`cl100k_base` (veľkosť slovníka 100 000) sa používal pre staršie modely GPT-4 a GPT-3.5-Turbo. Moderné modely OpenAI – vrátane GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini a GPT-4o – používajú `o200k_base` (veľkosť slovníka 200 000), ktorý komprimuje neanglický text, zdrojový kód a bežné viacviacslovné výrazy do o 10 % až 25 % menšieho počtu tokenov.

Podľa oficiálnej dokumentácie API: OpenAI GPT-5 / mini / nano podporujú 400 000 tokenov (400K); GPT-4.1 / mini podporujú 1 047 576 tokenov (1M); OpenAI o3 & o4-mini podporujú 200 000 tokenov (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 podporujú až 1 000 000 tokenov (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash podporujú 1 000 000 tokenov (1M); xAI Grok 4 podporuje 500 000 tokenov (500K); DeepSeek V3 podporuje 164 000 tokenov (164K); a Meta Llama 4 Maverick podporuje 1 048 576 tokenov (1M).

Spotrebu tokenov môžete znížiť o 20 % až 40 % odstránením nadbytočných bielych znakov v JSON (minifikáciou JSON pred jeho odoslaním do promptov), nahradením obsiahlych značiek XML kompaktnými tabuľkami Markdown alebo CSV, odstránením neviditeľných znakov Unicode a odstránením duplicitných opakujúcich sa inštrukcií.

Zobrazenie presných farebne odlíšených hraníc tokenov odhaľuje, prečo majú LLM niekedy problémy s úlohami na úrovni znakov (ako je otáčanie slov alebo počítanie písmen) a poukazuje na neefektívne reťazce – ako sú UUID, objekty Base64 alebo neminifikovaný kód –, ktoré potichu spotrebúvajú desiatky tokenov.

Nikdy. Multinook funguje 100 % lokálne v nestálej pamäti RAM vášho prehliadača. Vaše systémové prompty, dokumenty RAG a zdrojový kód nikdy neopustia váš počítač.

Normy a dôkazy

Autoritatívne normy a technické citácie

Oficiálne priemyselné špecifikácie, webové štandardy a kryptografické odkazy poháňajúce tento engine.

Association for Computational Linguistics (ACL / Sennrich a kol.)

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

Základný výskumný dokument, ktorý uvádza tokenizáciu podreťazcov Byte-Pair Encoding (BPE) pre neurónové jazykové modely.

Zobraziť špecifikácie

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Oficiálny webový štandard upravujúci kódovanie prúdu bajtov UTF-8 používaný ako základná vrstva moderných bajtových BPE tokenizátorov.

Zobraziť špecifikácie

Analýza Byte-Pair Encoding (BPE): Ako LLM delia znaky na subbajtové tokeny

Moderné architektúry transformátorov – vrátane série GPT-5 a GPT-4.1 od OpenAI, Claude 4.6 od Anthropic, Gemini 3.1 a 2.5 od Google, Grok 4 od xAI, Llama 4 od Meta a DeepSeek V3/R1 – spracovávajú text prostredníctvom deterministických algoritmov tokenizácie podreťazcov, ako sú Byte-Pair Encoding (BPE) a SentencePiece. Namiesto udržiavania nekonečného slovníka každého slova v každom jazyku začína BPE s jednotlivými bajtmi UTF-8 a iteratívne zlučuje najčastejšie susediace páry znakov do tokenov podreťazcov.

Výsledkom je, že bežné anglické slovo s úvodnou medzerou ako ` intelligence` je zakódované ako jediné celočíselné ID tokenu, zatiaľ čo neznámy zložený výraz, hexadecimálny hash alebo silne odsadený blok Pythonu je rozbitý na desiatky jednotlivých tokenov. Vizuálny tokenizátor Multinook rekonštruuje tieto hranice subbajtov v reálnom čase v pamäti RAM vášho prehliadača.

Optimalizácia ekonomiky kontextového okna pre modely GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 a DeepSeek

V produkčných aplikáciách umelej inteligencie a kanáloch RAG (Retrieval-Augmented Generation) počet tokenov priamo ovplyvňuje mesačné poplatky za cloud aj latenciu času do prvého tokenu (TTFT). Keďže komplexnosť vlastnej pozornosti rastie kvadraticky s dĺžkou sekvencie, vkladanie neoptimalizovaných dokumentov s 50 000 tokenmi do každého volania API rýchlo vyčerpáva rozpočty.

Porovnaním vášho promptu súčasne naprieč špičkovými vlajkovými modelmi (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) a vysoko efektívnymi modelmi pre uvažovanie/bleskovými modelmi (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) môžu inžinierske tímy porovnať presné náklady na 1 000 volaní a prispôsobiť smerovanie modelov.

100 % izolované auditovanie promptov pre podnikové tímy AI

Systémové prompty a podnikové kontexty RAG predstavujú kľúčové duševné vlastníctvo. Vkladanie proprietárnych šablón promptov alebo zákazníckych datasetov do cloudových tokenizátorov tretích strán riskuje únik dôvernej obchodnej logiky. Multinook vykonáva celú segmentáciu BPE a modelovanie nákladov výhradne v lokálnej pamäti prehliadača bez akýchkoľvek sieťových prenosov.

Overená 100% bezpečnosť RAM v prehliadači

Aktualizované pre webové štandardy 2026