100X SOTA

Лічильник Токенів LLM - Безкоштовний Калькулятор Вартості ШІ

Рахуйте токени, символи, слова, використання вікна контексту та вартість API для GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 та Llama 4 в оперативній пам'яті

Обробка в локальній оперативній пам'яті...

Рекомендовані подальші дії

Швидкі робочі процеси

Очистити приховані водяні знаки промптів

Видаліть невидимі символи Unicode, які збільшують кількість токенів BPE.

Запустити Очищувач невидимих символів

Проаналізувати щільність ключових слів і слів

Проведіть аудит довжини промпту, кількості речень та частоти фраз 1x-3x.

Запустити Лічильник символів

Перевірити таймінг субтитрів і сценарію

Перевірте швидкість читання за шкалою CPS та ліміти рядків CPL для сценаріїв, створених ШІ.

Запустити Перевірка CPS субтитрів

Короткий огляд

Короткий огляд та ключові висновки

Основні відомості, можливості продуктивності та гарантії конфіденційності з першого погляду.

Офіційне визначення

Лічильник токенів LLM і калькулятор витрат на AI — це утиліта для розробників, яка сегментує текст і вихідний код на підсловні токени Byte-Pair Encoding (BPE) у пам'яті браузера для оцінки використання контекстного вікна та витрат на вивід API для великих мовних моделей.

Огляд|Перевірена клієнтська архітектура

Щоб безкоштовно порахувати токени LLM та обчислити вартість API-промптів ШІ онлайн, вставте свій промпт або код у лічильник токенів LLM від Multinook. Наш аналізатор байт-парного кодування (BPE) на стороні клієнта сегментує ваш текст на візуальні блоки токенів в оперативній пам'яті браузера та порівнює точну кількість токенів, відсотки вікна контексту та офіційні ціни вводу/виводу API для GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 та Llama 4.

Порівняння кількох моделей

Порівнюйте кількість токенів і витрати на API для GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash і DeepSeek одночасно.

Візуальний підсвічувач токенів

Переглядайте точні кольорові фрагменти підсловних токенів, щоб виявити перенасичені токенами JSON, пробіли або рядки коду.

Калькулятор пакетних витрат API

Симулюйте витрати на API для одного виклику та щоденного виробництва за допомогою спеціальних повзунків вхідних і вихідних токенів.

100% локальна конфіденційність промптів

Перевіряйте конфіденційні системні промпти та пропрієтарний вихідний код у локальній оперативній пам'яті без вивантажень у хмару.

Високопродуктивний двигун

Лічильник Токенів LLM - Безкоштовний Калькулятор Вартості ШІ

Безкоштовно рахуйте токени LLM, символи та вартість API-промптів для OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 та Llama 4 онлайн.

Оцінка токенів байт-парного кодування (BPE) у реальному часі та візуальний підсвічувач меж токенів з кодовою кольоровою гамою

Одночасне порівняння 21 офіційної моделі: 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 та Meta Llama 4

Калькулятор вартості API в реальному часі з офіційними тарифами за 1M вхідних і вихідних токенів, очікуваними вихідними токенами та множниками щоденних пакетних викликів API

Лічильники використання вікна контексту для лімітів контексту 128K, 164K, 200K, 400K, 500K та 1M токенів

Відображення точного співвідношення символів до токенів поряд із загальною кількістю символів, слів і меж субтокенів

100% ізольоване виконання в оперативній пам'яті на стороні клієнта — безпечно перевіряйте пропрієтарні системні промпти та вихідний код з 0 завантажень на сервер

Ізольована конфіденційність даних

Абсолютна конфіденційність без завантажень

Ваші файли обробляються суворо в оперативній пам'яті вашого пристрою за допомогою WebAssembly. Жодних завантажень у хмару.

Обробка в оперативній пам'яті браузера на 100% • Жодних завантажень на сервер

Покрокові інструкції

Як користуватися онлайн: Лічильник Токенів LLM - Безкоштовний Калькулятор Вартості ШІ

Виконайте ці 3 прості кроки, щоб обробити ваші документи безпосередньо у браузері без встановлення програм.

Вставте свій системний промпт, документ або код

Вставте свій промпт LLM, документ контексту RAG, схему JSON або файл коду в робочу область або завантажте зразок промпту TypeScript безпосередньо в оперативну пам'ять браузера.

Перевірте кольорові межі токенів

Переглядайте кількість токенів у реальному часі, співвідношення символів до токенів і кольорові фрагменти підсловних токенів, які показують, як BPE-токенайзери розділяють слова, числа та відступи коду.

Порівняйте 21 офіційну модель і ціни API

Встановіть очікувану кількість токенів виведення та щоденний обсяг викликів API, щоб порівняти точні витрати в доларах за запит і паке��но для GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 та Llama 4.

100% Безкоштовно назавжди (без входу)

Paid Cloud Portals

Потребує облікового запису розробника

Порівняння функцій	Multinook (оперативна пам'ять браузера)	Paid Cloud Portals
Підтримувані моделі AI	21 Офіційна модель API	Лише застарілі моделі OpenAI
Візуальний підсвічувач токенів	Кольорові підслова BPE	Лише виведення звичайних чисел
Матриця вартості та пакетів API	Введення + Виведення × Щоденні виклики	Потрібні ручні обчислення
Лічильник контекстного вікна	128K / 400K / 500K / 1M	Не входить до комплекту
Конфіденційність промптів	100% Локальна RAM (0 завантажень)	Надсилається на зовнішній сервер API
Вартість і доступ	100% Безкоштовно назавжди (без входу)	Потребує облікового запису розробника

Технічна архітектура та специфікації

Специфікації та сумісність форматів

Розроблено суворо відповідно до специфікацій W3C WebAssembly та Typed Array.

Механізм токенізаціїКлієнтський сегментатор підслов BPE (o200k_base, Claude BPE та SentencePiece)

Підтримувані екосистемиOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 та Llama 4

Візуальний інспекторПідсвічувач меж підсловних токенів з кодуванням кольором

Моделювання витратОфіційні ціни на введення + виведення токенів за 1M × Щоденний пакетний обсяг

Телеметрія контекстуЛічильники контекстного вікна на 128K, 164K, 200K, 400K, 500K та 1M токенів

Архітектура конфіденційності100% ізол��ована локальна RAM браузера (нуль вивантажень на сервер)

Цільова аудиторія та робочі процеси

Цільова аудиторія та практичні сценарії використання

Хто отримує вигоду від цієї утиліти в браузері та коли її застосовувати.

Архітектори систем RAG та агентів

Інженери AI та розробники додатків LLM

Бенчмаркінг розмірів токенів промптів, використання контекстного вікна та щоденних витрат на вивід API для OpenAI, Anthropic і Google.

Дизайнери системних промптів

Інженери промптів і технічні письменники

Використання візуального підсвічування токенів для стиснення багатослівних інструкцій та усунення накладних витрат на форматування, що містить багато токенів.

Планувальники економіки одиниць AI

Менеджери продуктів і засновники SaaS

Прогнозування щомісячних рахунків за API LLM на одного користувача та загалом для від 1 000 до 100 000 щоденних запитів перед запуском нових функцій AI.

Куратори набора даних і налаштування

Спеціалісти з обробки даних і дослідники

Вимірювання співвідношення символів до токенів у багатомовних корпусах і файлах точного настроювання JSONL.

Емпіричне лабораторне тестування

Практична перевірка та тести продуктивності

Результати емпіричних тестів, проведених у сучасних браузерах та операційних системах без передачі даних через мережу.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Файл: Контекстний документ RAG на 120 000 символів (~30 000 токенів)

Сегментація підслов BPE за 3.8 мс та таблиця витрат для кількох моделей0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Файл: Промпт TypeScript і JSON на 15 000 символів

Рендеринг меж візуальних токенів у реальному часі за 1.1 мс0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Файл: Шаблон системного промпту на 4 000 символів

Миттєвий розрахунок токенів та витрат на мобільному пристрої за 0.5 мс0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)

Тестове середовище / Пристрій	Тестовий файл і складність	Затримка обробки	Передача даних мережею
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	Контекстний документ RAG на 120 000 символів (~30 000 токенів)	Сегментація підслов BPE за 3.8 мс та таблиця витрат для кількох моделей	0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	Промпт TypeScript і JSON на 15 000 символів	Рендеринг меж візуальних токенів у реальному часі за 1.1 мс	0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	Шаблон системного промпту на 4 000 символів	Миттєвий розрахунок токенів та витрат на мобільному пристрої за 0.5 мс	0 КБ передано (100% локальна оперативна пам'ять пристрою)

Поширені запити

Поширені запитання

Усе, що вам потрібно знати про конфіденційність, безпеку, ліміти файлів та використання.

Великі мовні моделі не читають текст слово за словом або символ за символом; натомість вони розбивають текст на підсловні фрагменти, які називаються токенами, за допомогою Byte-Pair Encoding (BPE) або SentencePiece. Для стандартного англійського тексту 1 токен дорівнює приблизно 4 символам або 0.75 слова. Отже, 100 токенів — це приблизно 75 слів, а 1 000 слів — приблизно 1 333 токени.

BPE-токенайзери (`o200k_base` та `cl100k_base`) натреновані переважно на звичайних англійських словах, що дозволяє частим словам, таким як 'application', вміщуватися в один токен. Однак розділові знаки, дужки JSON, багатозначні числа, відступи пробілами та нелатинські скрипти UTF-8 розбиваються на менші підслова на рівні байтів, часто споживаючи в 1.5–3 рази більше токенів для тієї ж довжини символів.

Провайдери моделей AI нараховують плату окремо за токени введення (промпту) та виведення (завершення та міркування), зазначені за 1 мільйон токенів (1M). Наприклад, OpenAI GPT-5 коштує $1.25/1M за введення та $10.00/1M за виведення, GPT-4.1 коштує $2.00/1M за введення та $8.00/1M за виведен��я, Claude Sonnet 4.6 коштує $3.00/1M за введення та $15.00/1M за виведення, а Google Gemini 2.5 Flash коштує $0.30/1M за введення та $2.50/1M за виведення. Наш калькулятор множить вашу точну кількість токенів введення та цільову довжину виведення на офіційно задокументовану ставку API кожної моделі.

`cl100k_base` (розмір словника 100 000) використовувався для застарілих GPT-4 та GPT-3.5-Turbo. Сучасні моделі OpenAI, зокрема GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini та GPT-4o, використовують `o200k_base` (розмір словника 200 000), який стискає неанглійський текст, вихідний код і звичайні багатослівні вирази до кількості токенів, що на 10–25% менша.

Згідно з офіційною документацією API: OpenAI GPT-5 / mini / nano підтримують 400 000 токенів (400K); GPT-4.1 / mini підтримують 1 047 576 токенів (1M); OpenAI o3 та o4-mini підтримують 200 000 токенів (200K); Claude Opus 4.6 та Sonnet 4.6 підтримують до 1 000 000 токенів (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash та 2.5 Pro/Flash підтримують 1 000 000 токенів (1M); xAI Grok 4 підтримує 500 000 токенів (500K); DeepSeek V3 підтримує 164 000 токенів (164K); а Meta Llama 4 Maverick підтримує 1 048 576 токенів (1M).

Ви можете скоротити споживання токенів на 20–40%, видаливши зайві пробіли JSON (мінімізуючи JSON перед передачею в промпти), замінивши багатослівні теги XML на компактні таблиці Markdown або CSV, видаливши невидимі символи Unicode та усунувши дублювання повторюваних інс��рукцій.

Побачити точні кольорові межі токенів допомагає зрозуміти, чому LLM іноді мають труднощі із завданнями на рівні символів (як-от реверсування слів або підрахунок літер), і висвітлює неефективні рядки — такі як UUID, блоби Base64 або немінімізований код — які непомітно спалюють десятки токенів.

Ніколи. Multinook працює на 100% локально у змінній оперативній пам'яті вашого браузера. Ваші системні промпти, документи RAG і вихідний код ніколи не покидають ваш пристрій.

Стандарти та докази

Авторитетні стандарти та технічні цитування

Офіційні галузеві специфікації, вебстандарти та криптографічні посилання, на яких працює цей рушій.

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

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

Фундаментальна наукова робота, що представляє токенізацію підслов Byte-Pair Encoding (BPE) для нейронних мовних моделей.

Переглянути специфікацію

WHATWG Encoding Living Standard

Специфікація веб-API UTF-8 TextEncoder

Офіційний веб-стандарт, що регулює кодування потоку байтів UTF-8, яке використовується як базовий шар сучасних байтових токенайзерів BPE.

Переглянути специфікацію

Всередині Byte-Pair Encoding (BPE): як LLM сегментують символи на підсловні токени

Сучасні архітектури трансформерів, зокрема серії OpenAI GPT-5 та GPT-4.1, Anthropic Claude 4.6, Google Gemini 3.1 та 2.5, xAI Grok 4, Meta Llama 4 та DeepSeek V3/R1, обробляють текст за допомогою детерміністичних алгоритмів токенізації підслов, таких як Byte-Pair Encoding (BPE) та SentencePiece. Замість того, щоб підтримувати нескінченний словник кожного слова кожної мови, BPE починає з окремих байтів UTF-8 і ітеративно об'єднує найчастіше суміжні пари символів у підсловні токени.

У результаті звичайне англійське слово з пробілом на початку, наприклад ` intelligence`, кодується як один цілочисельний ідентифікатор токена, тоді як незнайомий складений термін, шістнадцятковий хеш або блок Python із сильним відступом розбивається на десятки окремих токенів. Візуальний токенайзер Multinook відновлює ці підсловні межі в реальному часі всередині оперативної пам'яті вашого браузера.

Оптимізація економіки контекстного вікна в GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 та DeepSeek

У виробничих додатках AI та конвеєрах пошуково-доповненої генерації (RAG) кількість токенів безпосередньо визначає як щомісячні рахунки за хмару, так і затримку часу до першого токена (TTFT). Оскільки складність самозвернення масштабується квадратично залежно від довжини послідовності, завантаження неоптимізованих документів на 50 000 токенів у кожен виклик API швидко виснажує бюджети.

Порівнюючи ваш промпт одночасно для передових флагманських моделей (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) та високопродуктивних моделей міркувань/швидких моделей (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick), інженерні команди можуть порівняти точну вартість 1 000 викликів і підібрати правильний розмір маршрутизації моделей.

100% ізольований аудитинг промптів для корпоративних команд AI

Системні промпти та контексти корпоративного RAG становлять основну інтелектуальну власність. Вставлення пропрієтарних шаблонів промптів або набора даних клієнтів у сторонні хмарні токенайзери створює ризик витоку конфіденційної бізнес-логіки. Multinook виконує всю сегментацію BPE та моделювання витрат суворо всередині локальної пам'яті браузера без пере��ачі даних через мережу.

Перевірена безпека в оперативній пам'яті браузера на 100%

Оновлено для вебстандартів 2026 року