100X SOTA

LLM Token Sayacı - Ücretsiz Yapay Zeka Maliyet Hesaplayıcı

RAM'de GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 ve Llama 4 için token'ları, karakterleri, kelimeleri, bağlam penceresi kullanımını ve API maliyetlerini hesaplayın

Yerel RAM'de işleniyor...

Sonraki Önerilen İşlemler

Hızlı İş Akışları

Gizli İstem Filigranlarını Temizle

BPE token sayılarını artıran görünmeyen Unicode karakterlerini kaldırın.

Başlat Görünmeyen Karakter Temizleyici

Anahtar Kelime ve Kelime Yoğunluğunu Analiz Et

İstem uzunluğunu, cümle sayısını ve %1-%3 ifade sıklığını denetleyin.

Başlat Karakter Sayacı

Altyazı ve Senaryo Zamanlamasını Doğrula

Yapay zeka tarafından oluşturulan senaryolar için CPS okuma hızını ve CPL satır sınırlarını kontrol edin.

Başlat Altyazı CPS Kontrol Cihazı

Bir Bakışta

Hızlı Özet ve Temel Çıkarımlar

Bir bakışta temel bilgiler, performans yetenekleri ve gizlilik güvenceleri.

Resmi Tanım

LLM Token Sayacı ve Yapay Zeka Maliyet Hesaplayıcısı; b��yük dil modelleri genelinde bağlam penceresi kullanımını ve API çıkarım maliyetlerini tahmin etmek için metni ve kaynak kodunu tarayıcı belleğinde Byte-Pair Encoding (BPE) alt kelime token'larına ayıran bir geliştirici aracıdır.

Genel Bakış|Doğrulanmış Tarayıcı Tabanlı Mimari

LLM token'larını saymak ve yapay zeka API komut maliyetlerini çevrim içi ve ücretsiz olarak hesaplamak için komutunuzu (prompt) veya kodunuzu Multinook'un LLM Token Sayacı'na yapıştırın. İstemci taraflı Bayt Çifti Kodlaması (BPE) analizcimiz, metninizi tarayıcı RAM'inde görsel token bloklarına ayırır ve GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 ve Llama 4 genelinde tam token sayılarını, bağlam penceresi yüzdelerini ve resmi API girdi/çıktı fiyatlandırmasını karşılaştırır.

Çoklu Model Karşılaştırması

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash ve DeepSeek genelinde token sayılarını ve API maliyetlerini tek seferde karşılaştırın.

Görsel Token Vurgulayıcı

Token ağırlıklı JSON, boşluk veya kod dizilerini tespit etmek için tam renk kodlu alt kelime token öbeklerini görün.

Toplu API Maliyet Hesaplayıcısı

Özel giriş ve çıkış token kaydırıcıları ile tek çağrılı ve günlük üretim API masraflarını simüle edin.

%100 Yerel Komut İstemi Gizliliği

Sıfır bulut yüklemesiyle gizli sistem komut istemlerini ve tescilli kaynak kodunu yerel RAM'de denetleyin.

Yüksek Performanslı Motor

LLM Token Sayacı - Ücretsiz Yapay Zeka Maliyet Hesaplayıcı

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 ve Llama 4 için LLM token'larını, karakterlerini ve API komut maliyetlerini çevrim içi olarak ücretsiz hesaplayın.

Gerçek zamanlı Bayt Çifti Kodlaması (BPE) token tahmini ve görsel renk kodlu token sınırı vurgulayıcısı

21 resmi model arasında eş zamanlı karşılaştırma: 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 ve Meta Llama 4

Resmi 1M Girdi ve Çıktı oranları, Beklenen Çıktı Token'ları ve Günlük Toplu API Çağrısı çarpanları ile canlı API maliyet hesaplayıcısı

128K, 164K, 200K, 400K, 500K ve 1M token bağlam sınırları genelinde bağlam penceresi kullanım ölçümleri

Toplam karakterler, kelimeler ve alt kelime sınırlarıyla birlikte tam Karakter/Token oranını görüntüler

0 sunucu yüklemesiyle tescilli sistem komutlarını ve kaynak kodunu güvenli bir şekilde denetleyin; %100 yalıtımlı istemci taraflı RAM yürütmesi

İnternetsiz (Air-Gapped) Veri Gizliliği

Kesinlikle Sıfır Yükleme Gizliliği

Dosyalarınız, WebAssembly kullanılarak kesinlikle cihazınızın RAM'i içinde işlenir. Sıfır bulut yüklemesi.

%100 Tarayıcı İçi RAM İşleme • Sıfır Sunucu Yüklemesi

Adım Adım Talimatlar

Çevrimiçi nasıl kullanılır: LLM Token Sayacı - Ücretsiz Yapay Zeka Maliyet Hesaplayıcı

Belgelerinizi sıfır kurulumla doğrudan tarayıcınızda işlemek için bu 3 basit adımı izleyin.

Sistem Komut İstiminizi, Belgenizi veya Kodunuzu Yapıştırın

LLM komut isteminizi, RAG bağlam belgenizi, JSON şemanızı veya kod dosyanızı çalışma alanına yapıştırın ya da tarayıcı RAM'inde doğrudan örnek bir TypeScript komut istemi yükleyin.

Renk Kodlu Token Sınırlarını İnceleyin

BPE tokenizörlerinin kelimeleri, sayıları ve kod girintilerini nasıl böldüğünü gösteren canlı token sayılarını, karakter-token oranlarını ve renk kodlu alt kelime (subword) token öbeklerini görüntüleyin.

21 Resmi Modeli ve API Fiyatlandırmasını Karşılaştırın

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 ve Llama 4 genelinde istek başına ve toplu (batch) dolar maliyetlerini tam olarak karşılaştırmak için beklenen çıkış token'ı sayınızı ve günlük API çağrı hacminizi ayarlayın.

Sonsuza Dek %100 Ücretsiz (Giriş Yok)

Paid Cloud Portals

Geliştirici Hesabı Gerektirir

Özellik Karşılaştırması	Multinook (Tarayıcı İçi RAM)	Paid Cloud Portals
Desteklenen Yapay Zeka Modelleri	21 Resmi API Modeli	Yalnızca OpenAI Eski Modelleri
Görsel Token Vurgulayıcı	Renk Kodlu BPE Alt Kelimeleri	Yalnızca Düz Sayı Çıktısı
API Maliyet ve Toplu İşlem Matrisi	Giriş + Çıkış × Günlük Çağrılar	Manuel Matematik Gerekli
Bağlam Penceresi Sayacı	128K / 400K / 500K / 1M	Dahil Değil
Komut İstemi Gizliliği	%100 Yerel RAM (0 Yükleme)	Harici API Sunucusuna Gönderilir
Maliyet ve Erişim	Sonsuza Dek %100 Ücretsiz (Giriş Yok)	Geliştirici Hesabı Gerektirir

Teknik Mimari ve Özellikler

Özellikler ve Format Uyumluluğu

Kesinlikle W3C WebAssembly ve Typed Array özelliklerine göre tasarlanmıştır.

Tokenizasyon Motoruİstemci Tarafı BPE Alt Kelime Segmenteri (o200k_base, Claude BPE ve SentencePiece)

Desteklenen EkosistemlerOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 ve Llama 4

Görsel DenetleyiciRenk Kodlu Alt Kelime Token Sınırı Vurgulayıcı

Maliyet ModellemeResmi 1M Başına Giriş + Çıkış Token Fiyatlandırması × Günlük Toplu Hacim

Bağlam Telemetrisi128K, 164K, 200K, 400K, 500K ve 1M Token Bağlam Penceresi Sayaçları

Gizlilik Mimarisi%100 İzole (Air-Gapped) Yerel Tarayıcı RAM'i (Sıfır Sunucu Yüklemesi)

Kitle ve İş Akışları

Hedef Kitle ve Pratik Kullanım Senaryoları

Bu tarayıcı içi araçtan kimler, ne zaman yararlanabilir?

RAG ve Ajan Tabanl�� Sistem Mimarileri

Yapay Zeka Mühendisleri ve LLM Uygulama Geliştiricileri

OpenAI, Anthropic ve Google genelinde komut istemi token boyutlarını, bağlam penceresi kullanımını ve günlük API çıkarım maliyetlerini kıyaslama.

Sistem Komut İstemi Tasarımcıları

Komut İstemi Mühendisleri ve Teknik Yazarlar

Ayrıntılı talimatları sıkıştırmak ve token ağırlıklı biçimlendirme yükünü ortadan kaldırmak için görsel token vurgulamayı kullanma.

Yapay Zeka Birim Ekonomisi Planlayıcıları

Ürün Yöneticileri ve SaaS Kurucuları

Yeni yapay zeka özellikleri sunmadan önce günlük 1.000 ila 100.000 istek genelinde kullanıcı başına ve aylık LLM API faturalarını tahmin etme.

Veri Seti ve İnce Ayar (Fine-Tuning) Sorumluları

Veri Bilimcileri ve Araştırmacılar

Çok dilli derlemler ve JSONL ince ayar dosyaları genelinde karakter-token oranlarını ölçme.

Deneysel Laboratuvar Testleri

Birinci El Doğrulama ve Performans Kıyaslamaları

Sıfır ağ iletimiyle modern tarayıcılarda ve işletim sistemlerinde gerçekleştirilen ampirik test sonuçları.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Dosya: 120.000 Karakterlik RAG Bağlam Belgesi (~30.000 Token)

3,8ms BPE alt kelime segmentasyonu ve çoklu model maliyet tablosu0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Dosya: 15.000 Karakterlik TypeScript ve JSON Komut İstemi

1,1ms canlı görsel token sınırı işleme0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Dosya: 4.000 Karakterlik Sistem Komut İstemi Şablonu

0,5ms anında mobil token ve maliyet hesaplaması0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)

Test Ortamı / Cihaz	Test Dosyası ve Karmaşıklığı	İşleme Gecikmesi	Ağ Veri Aktarımı
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120.000 Karakterlik RAG Bağlam Belgesi (~30.000 Token)	3,8ms BPE alt kelime segmentasyonu ve çoklu model maliyet tablosu	0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15.000 Karakterlik TypeScript ve JSON Komut İstemi	1,1ms canlı görsel token sınırı işleme	0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4.000 Karakterlik Sistem Komut İstemi Şablonu	0,5ms anında mobil token ve maliyet hesaplaması	0 KB Aktarıldı (%100 Yerel Cihaz RAM'i)

Sıkça Sorulan Sorular

Gizlilik, güvenlik, dosya sınırları ve kullanım hakkında bilmeniz gereken her şey.

Büyük Dil Modelleri metinleri kelime kelime veya karakter karakter okumaz; bunun yerine, metinleri Byte-Pair Encoding (BPE) veya SentencePiece kullanarak token adı verilen alt kelime öbeklerine böler. Standart İngilizce metinler için 1 token yaklaşık 4 karaktere veya 0,75 kelimeye eşittir. Bu nedenle 100 token yaklaşık 75 kelime, 1.000 kelime ise yaklaşık 1.333 tokendir.

BPE tokenizörleri (`o200k_base` ve `cl100k_base`) ağırlıklı olarak yaygın İngilizce kelimeler üzerinde eğitilmiştir; bu da 'application' gibi sık kullanılan kelimelerin tek bir token'a sığmasını sağlar. Bununla birlikte, noktalama işaretleri, JSON köşeli parantezleri, çok haneli sayılar, boşluk girintileri ve Latin alfabesinden farklı UTF-8 betikleri daha küçük bayt düzeyinde alt kelimelere bölünür ve aynı karakter uzunluğu için genellikle 1,5 kat ila 3 kat daha fazla token tüketir.

Yapay zeka model sağlayıcıları, Giriş (Prompt) token'ları ve Çıkış (Tamamlama ve Akıl Yürütme) token'ları için ayrı ayrı faturalandırma yapar ve fiyatlar Milyon token başına (1M) verilir. Örneğin, OpenAI GPT-5 1M giriş için 1,25$ ve 1M çıkış için 10,00$, GPT-4.1 1M giriş için 2,00$ ve 1M çıkış için 8,00$, Claude Sonnet 4.6 1M giriş için 3,00$ ve 1M çıkış için 15,00$, Google Gemini 2.5 Flash ise 1M giriş için 0,30$ ve 1M çıkış için 2,50$ ücret alır. Hesaplayıcımız, tam giriş token'ı sayınızı ve hedef çıkış uzunluğunuzu her modelin resmi belgelerindeki API ücretine göre çarpar.

`cl100k_base` (100.000 kelime dağarcığı boyutu) eski GPT-4 ve GPT-3.5-Turbo için kullanılıyordu. GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini ve GPT-4o dahil modern OpenAI modelleri, İngilizce dışındaki metinleri, kaynak kodunu ve yaygın çok kelimeli ifadeleri %10 ila %25 daha az token'da sıkıştıran `o200k_base` (200.000 kelime dağarcığı boyutu) kullanır.

Resmi API belgelerine göre: OpenAI GPT-5 / mini / nano 400.000 token (400K) destekler; GPT-4.1 / mini 1.047.576 token (1M) destekler; OpenAI o3 ve o4-mini 200.000 token (200K) destekler; Claude Opus 4.6 ve Sonnet 4.6 1.000.000 token'a (1M) kadar destekler; Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash ve 2.5 Pro/Flash 1.000.000 token (1M) destekler; xAI Grok 4 500.000 token (500K) destekler; DeepSeek V3 164.000 token (164K) destekler; Meta Llama 4 Maverick ise 1.048.576 token (1M) destekler.

Gereksiz JSON boşluklarını temizleyerek (komut istemlerine iletmeden önce JSON'ı küçülterek), ayrıntılı XML etiketlerini kompakt Markdown veya CSV tablolarıyla değiştirerek, görünmez Unicode karakterlerini kaldırarak ve yinelenen talimatları ortadan kaldırarak token tüketimini %20 ila %40 oranında azaltabilirsiniz.

Renk kodlu tam token sınırlarını görmek, LLM'lerin neden karakter düzeyindeki görevlerde (kelimeleri ters çevirmek veya harfleri saymak gibi) bazen zorlandığını ortaya çıkarır ve onlarca token'ı sessizce harcayan UUID'ler, Base64 öbekleri veya küçültülmemiş (minified) kodlar gibi verimsiz dizeleri vurgular.

Asla. Multinook, tarayıcınızın geçici RAM'inde %100 yerel olarak çalışır. Sistem komut istemleriniz, RAG belgeleriniz ve kaynak kodunuz asla makinenizden çıkmaz.

Standartlar ve Kanıtlar

Yetkili Standartlar ve Teknik Atıflar

Bu motoru çalıştıran resmi endüstri spesifikasyonları, web standartları ve kriptografik referanslar.

Hesaplamalı Dilbilim Derneği (ACL / Sennrich ve diğerleri)

Alt Kelime Birimleriyle Nadir Kelimelerin Sinirsel Makine Çevirisi (BPE)

Sinirsel dil modelleri için Byte-Pair Encoding (BPE) alt kelime tokenizasyonunu tanıtan temel araştırma makalesi.

Özellikleri Görüntüle

WHATWG Kodlama Yaşayan Standardı

UTF-8 TextEncoder Web API Şartnamesi

Modern bayt tabanlı BPE tokenizörlerinin temel katmanı olarak kullanılan UTF-8 bayt akışı kodlamasını yöneten resmi web standardı.

Özellikleri Görüntüle

Byte-Pair Encoding (BPE) İç Yüzü: LLM'ler Karakterleri Alt Kelime Token'larına Nasıl Bölüyor?

OpenAI'nin GPT-5 ve GPT-4.1 serisi, Anthropic'in Claude 4.6'sı, Google'ın Gemini 3.1 ve 2.5 sürümleri, xAI'nin Grok 4'ü, Meta'nın Llama 4'ü ve DeepSeek V3/R1 dahil olmak üzere modern transformatör mimarileri, metinleri Byte-Pair Encoding (BPE) ve SentencePiece gibi belirleyici alt kelime tokenizasyon algoritmaları aracılığıyla işler. BPE, her dildeki her kelimenin sonsuz bir sözlüğünü tutmak yerine ayrı ayrı UTF-8 baytlarıyla başlar ve en sık bitişik olan karakter çiftlerini yinelemeli olarak alt kelime token'larında birleştirir.

Sonuç olarak, başında boşluk olan yaygın bir İngilizce kelime (` intelligence` gibi) tek bir tamsayı token kimliği (ID) olarak kodlanırken; tanıdık olmayan bir bileşik terim, onaltılık bir hash veya yoğun bir şekilde girintilenmiş bir Python bloğu düzinelerce ayrı token'a bölünür. Multinook'un görsel tokenizörü, bu alt kelime sınırlarını tarayıcı RAM'inizde gerçek zamanlı olarak yeniden oluşturur.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 ve DeepSeek Genelinde Bağlam Penceresi Ekonomisini Optimize Etme

Üretim yapay zeka uygulamalarında ve Alım Destekli Üretim (RAG) işlem hatlarında token sayısı, hem aylık bulut faturalarını hem de İlk Token'a Kadar Geçen Süre (TTFT) gecikmesini doğrudan yönetir. Öz-dikkat (self-attention) karmaşıklığı dizi uzunluğuyla karesel olarak ölçeklendiğinden, her API çağrısına optimize edilmemiş 50.000 token'lık belgeler doldurmak bütçeleri hızla tüketir.

Komut isteminizi öncü amiral gemisi modeller (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) ve yüksek verimlilik sağlayan akıl yürütme/flash modelleri (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) arasında aynı anda karşılaştırarak mühendislik ekipleri 1.000 çağrı başına düşen tam maliyeti kıyaslayabilir ve model yönlendirmelerini ideal boyuta getirebilir.

Kurumsal Yapay Zeka Ekipleri İçin %100 İzole (Air-Gapped) Komut İstemi Denetimi

Sistem komut istemleri ve kurumsal RAG bağlamları temel fikri mülkiyeti temsil eder. Tescilli komut istemi şablonlarını veya müşteri veri setlerini üçüncü taraf bulut tokenizörlerine yapıştırmak, gizli iş mantığını sızdırma riskini beraberinde getirir. Multinook, tüm BPE segmentasyonunu ve maliyet modellemesini sıfır ağ aktarımıyla kesinlikle yerel tarayıcı belleği içinde gerçekleştirir.

Doğrulanmış %100 Tarayıcı İçi RAM Güvenliği

2026 Web Standartları için Güncellendi