100X SOTA

LLM-tokenräknare - Gratis AI-kostnadskalkylator

Räkna tokens, tecken, ord, kontextfönsteranvändning och API-kostnader för GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 & Llama 4 i RAM

Bearbetar i lokalt RAM...

Nästa rekommenderade åtgärder

Snabba arbetsflöden

Rengör dolda promptvattenstämplar

Ta bort osynliga Unicode-tecken som blåser upp BPE-tokenantalet.

Starta Osynlig teckenrenoverare

Analysera sökords- och ordtäthet

Granska promptens längd, antal meningar och 1x-3x frasfrekvens.

Starta Teckenräknare

Validera undertext- och manustiming

Kontrollera CPS-läshastighet och CPL-radgränser för AI-genererade manus.

Starta Undertext-CPS-kontroll

I korthet

Snabb sammanfattning och viktiga slutsatser

Viktiga insikter, prestandaförmågor och integritetsgarantier i korthet.

Officiell definition

En LLM Token Counter och AI Cost Calculator är ett utvecklarverktyg som segmenterar text och källkod i Byte-Pair Encoding (BPE)-delordstokens i webbläsarens minne för att uppskatta användning av kontextfönster och API-inferenskostnader över stora språkmodeller.

Översikt|Verifierad arkitektur på klientsidan

För att räkna LLM-tokens och beräkna AI-API-promptkostnader online gratis, klistra in din prompt eller kod i Multinooks LLM-tokenräknare. Vår BPE-analysator (Byte-Pair Encoding) på klientsidan segmenterar din text i visuella tokenblock i webbläsarens RAM-minne och jämför exakta tokenantal, kontextfönsterprocent och officiell API-prissättning för indata/utdata över GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 och Llama 4.

Jämförelse av flera modeller

Jämför tokenantal och API-kostnader över GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash och DeepSeek på en gång.

Visuell tokenmarkering

Se exakta färgkodade delordstokenklumpar för att upptäcka tunga JSON-objekt, blanksteg eller kodsträngar.

API-kostnadskalkylator för batcher

Simulera API-utgifter för enskilda anrop och daglig produktion med anpassningsbara reglage för in- och utdatatokens.

100% lokal promptintegritet

Granska konfidentiella systemprompter och proprietär källkod i det lokala RAM-minnet utan molnuppladdningar.

Högpresterande motor

LLM-tokenräknare - Gratis AI-kostnadskalkylator

Räkna LLM-tokens, tecken och API-promptkostnader för OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 och Llama 4 online gratis.

BPE-tokenuppskattning (Byte-Pair Encoding) i realtid och visuellt färgkodat verktyg för att markera tokengränser

Samtidig jämförelse över 21 officiella modeller: 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 och Meta Llama 4

Live API-kostnadskalkylator med officiella priser per 1M indata och utdata, förväntade utdata-tokens och multiplikatorer för dagliga batch-API-anrop

Mätare för kontextfönsteranvändning över 128K, 164K, 200K, 400K, 500K och 1M token-kontextgränser

Visar exakt förhållande mellan tecken och token bredvid totala tecken, ord och underordsgränser

100 % isolerad (air-gapped) körning på klientsidan i RAM – granska på ett säkert sätt egna systemprompter och källkod med 0 serveruppladdningar

Luftisolerad datasekretess

Absolut sekretess utan uppladdningar

Dina filer bearbetas uteslutande i enhetens RAM-minne med hjälp av WebAssembly. Noll molnuppladdningar.

100% RAM-bearbetning i webbläsaren • Noll serveruppladdningar

Steg-för-steg-instruktioner

Så här använder du online: LLM-tokenräknare - Gratis AI-kostnadskalkylator

Följ dessa 3 enkla steg för att behandla dina dokument direkt i din webbläsare utan installationer.

Klistra in din systemprompt, ditt dokument eller din kod

Klistra in din LLM-prompt, ditt RAG-kontextdokument, ditt JSON-schema eller din kodfil i arbetsytan, eller ladda in en exempeltips-prompt direkt i webbläsarens RAM-minne.

Inspektera färgkodade tokengränser

Se live-tokenantal, förhållanden mellan tecken och tokens samt färgkodade subword-tokenklumpar som visar hur BPE-tokenizer delar upp ord, siffror och kodindrag.

Jämför 21 officiella modeller & API-priser

Ställ in ditt förväntade antal utdatatokens och dagliga API-anropsvolym för att jämföra exakta dollarkostnader per förfrågan och batch över GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 och Llama 4.

100% gratis för alltid (ingen inloggning)

Paid Cloud Portals

Kräver utvecklarkonto

Funktionsjämförelse	Multinook (RAM i webbläsare)	Paid Cloud Portals
AI-modeller som stöds	21 officiella API-modeller	Endast äldre OpenAI-modeller
Visuell tokenmarkering	Färgkodade BPE-subwords	Endast ren sifferutmatning
API-kostnad & batch-matris	Indata + utdata × dagliga anrop	Manuell uträkning krävs
Kontextfönstermätare	128K / 400K / 500K / 1M	Ingår ej
Integritet för prompter	100% lokalt RAM (0 uppladdningar)	Skickas till extern API-server
Kostnad & åtkomst	100% gratis för alltid (ingen inloggning)	Kräver utvecklarkonto

Teknisk arkitektur och specifikationer

Specifikationer och formatkompatibilitet

Utvecklat strikt efter W3C WebAssembly- och Typed Array-specifikationer.

TokeniseringsmotorKlientsidig BPE-delordssegmenterare (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

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

Visuell inspektörFärgkodad markering för delordstokengränser

KostnadsmodelleringOfficiell prissättning per 1M indata- + utdatatokens × daglig batchvolym

KontexttelemetriKontextfönstermätare för 128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M tokens

Integritetsarkitektur100% lokal webbläsarminne utan internetåtkomst (noll serveruppladdningar)

Målgrupp och arbetsflöden

Målgrupp och praktiska användningsområden

Vem som har nytta av detta webbläsarverktyg och när det bör användas.

Arkitekter för RAG- och agentsystem

AI-ingenjörer & LLM-applikationsutvecklare

Utvärdering av promptstorlekar, användning av kontextfönster och dagliga API-inferenskostnader över OpenAI, Anthropic och Google.

Designer av systemprompter

Prompt-ingenjörer & tekniska skribenter

Använda visuell tokenmarkering för att komprimera ordrika instruktioner och eliminera tung tokenformatering.

Planerare av AI-enhetsekonomi

Produktchefer & SaaS-grundare

Prognostisera LLM-API-fakturor per användare och månad över 1 000 till 100 000 dagliga förfrågningar innan lansering av nya AI-funktioner.

Kuratörer av datamängder & finjustering

Dataanalytiker & forskare

Mäta förhållanden mellan tecken och tokens över flerspråkiga korpusar och JSONL-finjusteringsfiler.

Empiriska laboratorietester

Förstahandsverifiering och prestandamått

Empiriska testresultat utförda i moderna webbläsare och operativsystem utan nätverksöverföring.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Fil: RAG-kontextdokument på 120 000 tecken (~30 000 tokens)

3,8 ms BPE-delordssegmentering & flermodells kostnadstabell0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Fil: TypeScript- och JSON-prompt på 15 000 tecken

1,1 ms live-rendering av visuella tokengränser0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Fil: Systempromptmall på 4 000 tecken

0,5 ms omedelbar beräkning av mobila tokens och kostnader0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)

Testmiljö / Enhet	Testfil och komplexitet	Bearbetningslatens	Nätverksdataöverföring
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	RAG-kontextdokument på 120 000 tecken (~30 000 tokens)	3,8 ms BPE-delordssegmentering & flermodells kostnadstabell	0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	TypeScript- och JSON-prompt på 15 000 tecken	1,1 ms live-rendering av visuella tokengränser	0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	Systempromptmall på 4 000 tecken	0,5 ms omedelbar beräkning av mobila tokens och kostnader	0 KB överfört (100% lokalt enhets-RAM)

Vanliga frågor

Allt du behöver veta om sekretess, säkerhet, filgränser och användning.

Stora språkmodeller läser inte text ord för ord eller tecken för tecken; istället delar de upp text i delordsbitar som kallas tokens med hjälp av Byte-Pair Encoding (BPE) eller SentencePiece. För vanlig engelsk text motsvarar 1 token ungefär 4 tecken eller 0,75 ord. Därför är 100 tokens ungefär 75 ord, och 1 000 ord är ungefär 1 333 tokens.

BPE-tokenizers (`o200k_base` och `cl100k_base`) tränas främst på vanliga engelska ord, vilket gör att frekventa ord som 'application' ryms i en enda token. Skiljetecken, JSON-klamrar, flersiffriga tal, blankstegsindrag och icke-latinska UTF-8-skript bryts dock ner till mindre byte-nivå-delord, vilket ofta förbrukar 1,5x till 3x fler tokens för samma teckenlängd.

AI-modellleverantörer debiterar separat för Indata- (Prompt-) tokens och Utdata- (Fullföljande & Resonemang-) tokens, prissatta per 1 miljon tokens (1M). Till exempel debiterar OpenAI GPT-5 $1,25/1M indata och $10,00/1M utdata, GPT-4.1 debiterar $2,00/1M indata och $8,00/1M utdata, Claude Sonnet 4.6 debiterar $3,00/1M indata och $15,00/1M utdata, och Google Gemini 2.5 Flash debiterar $0,30/1M indata och $2,50/1M utdata. Vår kalkylator multiplicerar ditt exakta antal indatatokens och målutdatalängd mot varje modells officiellt dokumenterade API-taxa.

`cl100k_base` (ordförrådsstorlek på 100 000) användes för äldre GPT-4 och GPT-3.5-Turbo. Moderna OpenAI-modeller – inklusive GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini och GPT-4o – använder `o200k_base` (ordförrådsstorlek på 200 000), vilket komprimerar icke-engelsk text, källkod och vanliga flerordsuttryck till 10% till 25% färre tokens.

Enligt officiell API-dokumentation: OpenAI GPT-5 / mini / nano stöder 400 000 tokens (400K); GPT-4.1 / mini stöder 1 047 576 tokens (1M); OpenAI o3 & o4-mini stöder 200 000 tokens (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 stöder upp till 1 000 000 tokens (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash stöder 1 000 000 tokens (1M); xAI Grok 4 stöder 500 000 tokens (500K); DeepSeek V3 stöder 164 000 tokens (164K); och Meta Llama 4 Maverick stöder 1 048 576 tokens (1M).

Du kan kapa tokenförbrukningen med 20% till 40% genom att ta bort redundant JSON-blanksteg (minimera JSON innan det skickas till prompter), ersätta ordrika XML-taggar med kompakta Markdown- eller CSV-tabeller, ta bort osynliga Unicode-tecken och deduplicera upprepade instruktioner.

Genom att se exakta färgkodade tokengränser upptäcker man varför LLM-modeller ibland kämpar med teckenbaserade uppgifter (som att kasta om ord eller räkna bokstäver) och det belyser ineffektiva strängar – som UUID:er, Base64-blobbar eller ominimiserad kod – som i tysthet förbränner dussintals tokens.

Aldrig. Multinook körs till 100% lokalt i webbläsarens flyktiga RAM-minne. Dina systemprompter, RAG-dokument och din källkod lämnar aldrig din maskin.

Standarder och bevis

Auktoritativa standarder och tekniska referenser

Officiella branschspecifikationer, webbstandarder och kryptografiska referenser som driver denna motor.

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

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

Grundläggande forskningsartikel som introducerar subword-tokenisering med Byte-Pair Encoding (BPE) för neurala språkmodeller.

Visa specifikation

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Web API Specification

Officiell webbstandard som styr UTF-8-byteströmskodning som används som grundlager i moderna BPE-tokenizers på bytenivå.

Visa specifikation

Inuti Byte-Pair Encoding (BPE): Hur LLM-modeller segmenterar tecken till delordstokens

Moderna transformerarkitekturer – inklusive OpenAIs GPT-5- och GPT-4.1-serier, Anthropics Claude 4.6, Googles Gemini 3.1 och 2.5, xAI:s Grok 4, Metas Llama 4 samt DeepSeek V3/R1 – bearbetar text genom deterministiska subword-tokeniseringsalgoritmer som Byte-Pair Encoding (BPE) och SentencePiece. Istället för att upprätthålla en oändlig ordlista över varje ord på varje språk, börjar BPE med enskilda UTF-8-byten och sammanslår iterativt de mest frekvent intilliggande teckenparen till delordstokens.

Som ett resultat kodas ett vanligt engelskt ord med ett inledande blanksteg som ` intelligence` som ett enda heltals-token-ID, medan en okänd sammansatt term, en hexadecimal hash eller ett kraftigt indenterat Python-block bryts sönder i dussintals enskilda tokens. Multinooks visuella tokenizer återskapar dessa delordsgränser i realtid direkt i webbläsarens RAM-minne.

Optimering av kontextfönstrets ekonomi över GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 och DeepSeek

I produktionssatta AI-applikationer och RAG-pipelines (Retrieval-Augmented Generation) styr tokenantalet direkt både månatliga molnräkningar och svarstiden (Time-To-First-Token, TTFT). Eftersom self-attention-komplexiteten skalas kvadratiskt med sekvenslängden töms budgetarna snabbt om man matar ooptimeringade dokument på 50 000 tokens i varje API-anrop.

Genom att jämföra din prompt parallellt över ledande flaggskeppsmodeller (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) och högeffektiva resonemangs-/flash-modeller (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) kan teknikteam utvärdera den exakta kostnaden per 1 000 anrop och anpassa sin modellrutt.

100% isolerad promptgranskning för företagets AI-team

Systemprompter och RAG-kontexter för företag representerar central immateriell egendom. Att klistra in patentsökta promptmallar eller kunddatauppsättningar i molntokenizers från tredje part riskerar att läcka konfidentiell affärslogik. Multinook utför all BPE-segmentering och kostnadsmodellering strikt inuti det lokala webbläsarminnet med noll nätverksöverföringar.

Verifierad 100% RAM-säkerhet i webbläsare

Uppdaterad för webbstandarder 2026