100X SOTA

LLM Token Hisoblagichi - Bepul sun'iy intellekt narxlari kalkulyatori

RAM'da GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 va Llama 4 uchun tokenlar, belgilar, soʻzlar, kontekst oynasidan foydalanish hamda API xarajatlarini hisoblang

Mahalliy RAM'da qayta ishlanmoqda...

Keyingi tavsiya etilgan harakatlar

Tezkor ish jarayonlari

Yashirin so'rov belgilarini tozalash

BPE tokenlari sonini oshiradigan ko'rinmas Unicode belgilarini olib tashlash.

Ishga tushirish Koʻrinmas belgilarni tozalagich

Kalit so'z va so'z zichligini tahlil qilish

So'rov uzunligi, jumhalar soni va 1x-3x iboralar chastotasini tekshirish.

Ishga tushirish Belgilar hisoblagichi

Subtitr va ssenariy vaqtini tasdiqlash

AI tomonidan yaratilgan ssenariylar uchun CPS o'qish tezligi va CPL qator chegaralarini tekshirish.

Ishga tushirish Subtitr CPS tekshirgichi

Bir qarashda

Tezkor Xulosa va Asosiy Natijalar

Muhim ma'lumotlar, unumdorlik imkoniyatlari va maxfiylik kafolatlari bir qarashda.

Rasmiy Ta'rif

LLM Token Counter va AI Cost Calculator — bu katta til modellari bo'ylab kontekst oynasi hajmi va API xarajatlarini baholash uchun matn va manba kodini brauzer xotirasida Byte-Pair Encoding (BPE) subword tokenlariga bo'luvchi dasturchi vositasi.

Umumiy ma'lumot|Tasdiqlangan mijoz tomonidagi arxitektura

LLM tokenlarini hisoblash va sun'iy intellekt API prompt xarajatlarini bepul onlayn hisoblash uchun prompt yoki kodingizni Multinook'ning LLM Token Hisoblagichiga qoʻying. Mijoz tomonida ishlaydigan Bayt juftligini kodlash (BPE) tahlilchimiz matningizni brauzer xotirasidagi vizual token bloklariga boʻladi va GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek V3/R1, Grok 4 va Llama 4 boʻyicha aniq tokenlar sonini, kontekst oynasi foizlarini hamda rasmiy API kirish/chiqish narxlarini taqqoslaydi.

Ko'p modellar taqqoslashi

GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro/Flash va DeepSeek modellarining tokenlar soni va API narxlarini bir vaqtning o'zida taqqoslang.

Vizual token ajratuvchi

Ko'p token talab qiluvchi JSON, bo'sh joy yoki kod qatorlarini aniqlash uchun aniq rangli subword token bo'laklarini ko'ring.

Paketli API narx kalkulyatori

Maxsus kirish va chiqish token slayderlari yordamida bitta va kunlik ishlab chiqarish API xarajatlarini simulyatsiya qiling.

100% lokal so'rov maxfiyligi

Maxfiy tizimli so'rovlar va xususiy manba kodini bulutga yuklamasdan lokal RAM'da tekshiring.

Yuqori unumdorlikdagi dvigatel

LLM Token Hisoblagichi - Bepul sun'iy intellekt narxlari kalkulyatori

OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 va Llama 4 uchun LLM tokenlari, belgilari va API prompt xarajatlarini bepul onlayn hisoblang.

Real vaqtda Bayt juftligini kodlash (BPE) tokenini baholash va vizual rang bilan ajratilgan token chegarasini belgilovchi

21 ta rasmiy model boʻyicha bir vaqtning oʻzida taqqoslash: 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 va Meta Llama 4

Rasmiy 1M kirish va chiqish stavkalari, kutilayotgan chiqish tokenlari va kunlik paketli API chaqiruv koeffitsientlari bilan jonli API xarajatlari kalkulyatori

128K, 164K, 200K, 400K, 500K va 1M token kontekst limitlari boʻyicha kontekst oynasidan foydalanish oʻlchagichlari

Jami belgilar, soʻzlar va soʻzosti chegaralari bilan bir qatorda aniq belgi va token nisbatini koʻrsatadi

100% ajratilgan mijoz tomonidagi operativ xotirada bajarilishi — maxfiy tizim promptlari va boshlangʻich kodlarini 0 ta serverga yuklash orqali xavfsiz tekshiring

Izolyatsiya qilingan ma'lumotlar maxfiyligi

Mutlaqo yuklashlarsiz maxfiylik

Fayllaringiz WebAssembly yordamida qat'iy ravishda qurilmangiz RAM'ida qayta ishlanadi. Bulutga yuklashlar yo'q.

100% Brauzer RAM'ida ishlash • Serverga yuklashlar yo'q

Izolyatsiya qilingan ma'lumotlar maxfiyligi

Bosqichma-bosqich ko'rsatmalar

Onlayn foydalanish: LLM Token Hisoblagichi - Bepul sun'iy intellekt narxlari kalkulyatori

Hujjatlaringizni hech qanday o'rnatishlarsiz to'g'ridan-to'g'ri brauzeringizda qayta ishlash uchun ushbu 3 ta oddiy qadamni bajaring.

Tizimli So'rovingizni, Hujjatni yoki Kodni Qo'ying

LLM so'rovingizni, RAG kontekst hujjatini, JSON sxemasini yoki kod faylini ishchi maydoniga qo'ying yoxud brauzer xotirasiga TypeScript namuna so'rovini to'g'ridan-to'g'ri yuklang.

Rangli Token Chegaralarini Ko'zdan Kechiring

Jonli tokenlar sonini, belgi va token nisbatlarini hamda BPE tokenizatorlari so'zlarni, raqamlarni va kod bo'shliqlarini qanday bo'lishini ko'rsatuvchi rangli so'z osti token qismlarini ko'ring.

21 ta Rasmiy Model va API Narxlarini Taqqoslang

GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude 4.6, Gemini 3.1/2.5, DeepSeek, Grok 4 va Llama 4 modellari bo'yicha kutilayotgan chiqish tokenlari va kunlik API so'rovlari hajmini belgilab, har bir so'rov va paket narxlarini taqqoslang.

Mablag' talab etilmaydi (Ro'yxatdan o'tish shart emas)

Paid Cloud Portals

Dasturchi hisobini talab qiladi

Funksiyalar taqqoslanishi	Multinook (Brauzer RAM'ida)	Paid Cloud Portals
Qo'llab-quvvatlanadigan AI modellari	21 ta rasmiy API modeli	Faqat OpenAI eski modellari
Vizual token ajratuvchi	Rangli BPE subword'lar	Faqat oddiy raqamli natija
API narxi va paket matritsasi	Kirish + Chiqish × Kunlik so'rovlar	Qo'lda hisoblash talab etiladi
Kontekst oynasi o'lchagichi	128K / 400K / 500K / 1M	Kiritilmagan
So'rov maxfiyligi	100% lokal RAM (0 ta yuklash)	Tashqi API serveriga yuboriladi
Narx va foydalanish	Mablag' talab etilmaydi (Ro'yxatdan o'tish shart emas)	Dasturchi hisobini talab qiladi

Texnik arxitektura va spetsifikatsiyalar

Spetsifikatsiyalar va format mosligi

Qat'iy ravishda W3C WebAssembly va Typed Array spetsifikatsiyalariga muvofiq ishlab chiqilgan.

Tokenizatsiya dvigateliLokal BPE Subword Segmenter (o200k_base, Claude BPE & SentencePiece)

Qo'llab-quvvatlanadigan ekotizimlarOpenAI (GPT-5/4.1/o3), Anthropic (Claude 4.6/4.5), Google (Gemini 3.1/2.5), DeepSeek, Grok 4 & Llama 4

Vizual tekshirgichRangli Subword Token Chegaralarini Ajratuvchi

Narxlarni modellashtirishRasmiy 1M Kirish + Chiqish Token Narxi × Kunlik Paket Hajmi

Kontekst telemetriyasi128K, 164K, 200K, 400K, 500K & 1M Token Kontekst Oynasi O'lchagichlari

Maxfiylik arxitekturasi100% Lokal Brauzer RAM (Serverga yuklashlar yo'q)

Auditoriya va Ish Jarayonlari

Maqsadli Auditoriya va Amaliy Qo'llanish Ssenariylari

Ushbu brauzer vositasidan kimlar va qachon foydalanishi kerak.

RAG va Agent Tizimlari Arxitektorlari

Sun'iy Intellekt Muhandislari va LLM Ilova Dasturchilari

OpenAI, Anthropic va Google modellarida so'rov tokenlari hajmini, kontekst oynasidan foydalanishni va kunlik API xarajatlarini baholash.

Tizimli So'rov Dizaynerlari

So'rov Muhandislari va Texnik Yozuvchilar

Batafsil ko'rsatmalarni qisqartirish va ko'p token talab qiluvchi formatlash xarajatlarini yo'q qilish uchun vizual tokenlarni ajratishdan foydalanish.

AI Birlik Iqtisodiyoti Rejalashtiruvchilari

Mahsulot Menejerlari va SaaS Asoschilari

Yangi sun'iy intellekt funksiyalarini ishga tushirishdan oldin har bir foydalanuvchi va oylik LLM API xarajatlarini kunlik 1000 dan 100 000 gacha so'rovlar uchun prognoz qilish.

Ma'lumotlar To'plami va Sozlash Kuratorlari

Ma'lumotlar Mutaxassislari va Tadqiqotchilar

Ko'p tilli korpuslar va JSONL sozlash fayllari bo'ylab belgi va token nisbatlarini o'lchash.

Ampirik Laboratoriya Sinovi

Birlamchi Tekshiruv va Unumdorlik Ko'rsatkichlari

Tarmoqqa ma'lumot uzatmagan holda zamonaviy brauzerlar va operatsion tizimlarda o'tkazilgan ampirik sinov natijalari.

Google Chrome 128 (Apple M3 Max)

Fayl: 120 000 belgidan iborat RAG kontekst hujjati (~30 000 Token)

3.8ms BPE subword segmentatsiyasi va ko'p model narxlar jadvali0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)

Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)

Fayl: 15 000 belgidan iborat TypeScript va JSON so'rovi

1.1ms jonli vizual token chegarasini render qilish0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)

Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)

Fayl: 4 000 belgidan iborat tizimli so'rov shabloni

0.5ms tezkor mobil token va narx hisoblashi0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)

Sinov muhiti / Qurilma	Sinov fayli va murakkabligi	Ishlov berish kechikishi	Tarmoq ma'lumotlarini uzatish
Google Chrome 128 (Apple M3 Max)	120 000 belgidan iborat RAG kontekst hujjati (~30 000 Token)	3.8ms BPE subword segmentatsiyasi va ko'p model narxlar jadvali	0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)
Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7)	15 000 belgidan iborat TypeScript va JSON so'rovi	1.1ms jonli vizual token chegarasini render qilish	0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)
Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro)	4 000 belgidan iborat tizimli so'rov shabloni	0.5ms tezkor mobil token va narx hisoblashi	0 KB o'tkazildi (100% Lokal Qurilma RAM)

Umumiy savollar

Tez-tez beriladigan savollar

Maxfiylik, xavfsizlik, fayl cheklovlari va foydalanish haqida bilishingiz kerak bo'lgan hamma narsa.

Katta til modellari matnni so'zma-so'z yoki belgi-belgi o'qimaydi; buning o'rniga ular Byte-Pair Encoding (BPE) yoki SentencePiece yordamida matnni token deb nomlanuvchi subword bo'laklarga ajratadi. Standart ingliz tili matni uchun 1 ta token taxminan 4 ta belgiga yoki 0.75 ta so'zga teng. Shuning uchun 100 ta token taxminan 75 ta so'zni, 1000 ta so'z esa taxminan 1333 ta tokenni tashkil qiladi.

BPE tokenizatorlari (`o200k_base` va `cl100k_base`) asosan keng tarqalgan inglizcha so'zlar asosida o'qitilgan bo'lib, 'application' kabi ko'p ishlatiladigan so'zlarni bitta tokenga sig'dirishga imkon beradi. Biroq tinish belgilari, JSON qavslari, ko'p xonali raqamlar, bo'sh joylar va lotin yozuviga kirmaydigan UTF-8 skriptlari kichikroq bayt darajasidagi bo'laklarga bo'linib, ko'pincha bir xil belgi uzunligi uchun 1.5x dan 3x gacha ko'proq token sarflaydi.

Sun'iy intellekt modeli provayderlari Kirish (So'rov) tokenlari va Chiqish (Javob va Muhokama) tokenlari uchun alohida haq oladilar va narx 1 million token (1M) uchun ko'rsatiladi. Masalan, OpenAI GPT-5 1M kirish uchun $1.25 va 1M chiqish uchun $10.00, GPT-4.1 1M kirish uchun $2.00 va 1M chiqish uchun $8.00, Claude Sonnet 4.6 1M kirish uchun $3.00 va 1M chiqish uchun $15.00, Google Gemini 2.5 Flash esa 1M kirish uchun $0.30 va 1M chiqish uchun $2.50 narx belgilaydi. Bizning kalkulyatorimiz kiritilgan aniq tokenlar soni va mo'ljallangan chiqish uzunligini har bir modelning rasmiy hujjatlashtirilgan API stavkasiga ko'paytiradi.

`cl100k_base` (100 000 lug'at hajmi) eski GPT-4 va GPT-3.5-Turbo modellari uchun ishlatilgan. Zamonaviy OpenAI modellari, jumladan GPT-5, GPT-4.1, o3, o4-mini va GPT-4o `o200k_base` (200 000 lug'at hajmi) dan foydalanadi, bu esa ingliz tilidan boshqa tillarni, manba kodini va ko'p so'zli iboralarni 10% dan 25% gacha kamroq tokenlarga siqib chiqaradi.

Rasmiy API hujjatlariga ko'ra: OpenAI GPT-5 / mini / nano 400 000 tokenni (400K); GPT-4.1 / mini 1 047 576 tokenni (1M); OpenAI o3 & o4-mini 200 000 tokenni (200K); Claude Opus 4.6 & Sonnet 4.6 1 000 000 tokenagacha (1M); Google Gemini 3.1 Pro, 3 Flash & 2.5 Pro/Flash 1 000 000 tokenni (1M); xAI Grok 4 500 000 tokenni (500K); DeepSeek V3 164 000 tokenni (164K); Meta Llama 4 Maverick esa 1 048 576 tokenni (1M) qo'llab-quvvatlaydi.

Ortiqcha JSON bo'shliqlarini olib tashlash (so'rovlarga yuborishdan oldin JSON'ni qisqartirish), batafsil XML teglarini ixcham Markdown yoki CSV jadvallari bilan almashtirish, ko'rinmas Unicode belgilarni olib tashlash va takroriy ko'rsatmalarni kamaytirish orqali token sarfini 20% dan 40% gacha qisqartirishingiz mumkin.

Aniq rangli token chegaralarini ko'rish LLM'lar nima uchun ba'zida belgi darajasidagi vazifalarni bajarishda (masalan, so'zlarni teskari o'girish yoki harflarni sanashda) qiynalishini ko'rsatib beradi va o'nlab tokenlarni sezilmasdan yo'q qiladigan samarasiz qatorlarni — masalan, UUID'lar, Base64 ma'lumotlari yoki qisqartirilmagan kodlarni aniqlab beradi.

Aslo yo'q. Multinook brauzeringizning tezkor xotirasida 100% lokal tarzda ishlaydi. Tizimli so'rovlaringiz, RAG hujjatlaringiz va manba kodingiz qurilmangizdan hech qachon chiqib ketmaydi.

Standartlar va Dalillar

Nufuzli Standartlar va Texnik Manbalar

Ushbu dvigatelni quvvatlovchi rasmiy sanoat spetsifikatsiyalari, veb-standartlar va kriptografik havolalar.

Hisoblash lingvistikasi assotsiatsiyasi (ACL / Sennrich va boshq.)

Subword birliklari yordamida kam uchraydigan so'zlarni neyron mashina tarjimasi (BPE)

Neyron til modellari uchun Byte-Pair Encoding (BPE) subword tokenizatsiyasini tanishtiruvchi fundamental tadqiqot ishi.

Texnik tavsifni koʻrish

WHATWG Encoding Living Standard

UTF-8 TextEncoder Veb API spetsifikatsiyasi

Zamonaviy bayt darajasidagi BPE tokenizatorlarining asosiy qatlami sifatida ishlatiladigan UTF-8 bayt oqimini kodlashni tartibga soluvchi rasmiy veb standarti.

Texnik tavsifni koʻrish

Byte-Pair Encoding (BPE) ichki tuzilishi: LLM'lar belgilarni subword tokenlarga qanday bo'ladi

Zamonaviy transformer arxitekturasi, jumladan OpenAI'ning GPT-5 va GPT-4.1 seriyalari, Anthropic'ning Claude 4.6, Google'ning Gemini 3.1 va 2.5, xAI'ning Grok 4, Meta'ning Llama 4 va DeepSeek V3/R1 modellari Byte-Pair Encoding (BPE) va SentencePiece kabi deterministik subword tokenizatsiya algoritmlari yordamida matnni qayta ishlaydi. Har bir tildagi har bir so'zning cheksiz lug'atini saqlash o'rniga, BPE alohida UTF-8 baytlaridan boshlaydi va eng ko'p ishlatiladigan qo'shni belgi juftliklarini subword tokenlarga ketma-ket birlashtirib boradi.

Natijada, ` intelligence` kabi oldida bo'sh joy bo'lgan keng tarqalgan inglizcha so'z bitta butun token identifikatori sifatida kodlanadi, notanish murakkab atama, o'n oltilik xesh yoki qalin indentatsiyalangan Python bloki esa o'nlab alohida tokenlarga bo'linib ketadi. Multinook'ning vizual tokenizatori ushbu subword chegaralarini brauzer xotirasida real vaqt rejimida qayta tiklaydi.

GPT-5, GPT-4.1, Claude 4.6, Gemini 3.1 va DeepSeek bo'ylab kontekst oynasi iqtisodiyotini optimallashtirish

Sun'iy intellektning amaliy ilovalarida va Retrieval-Augmented Generation (RAG) quvurlarida tokenlar soni ham oylik bulut to'lovlarini, ham Time-To-First-Token (TTFT) kechikishini bevosita belgilaydi. O'z-o'zidan e'tibor murakkabligi ketma-ketlik uzunligiga nisbatan kvadratik ravishda oshgani sababli, har bir API chaqiruviga optimallashtirilmagan 50 000 tokenlik hujjatlarni tiqish budjetni tezda tugatadi.

So'rovingizni flagman modellar (GPT-5, GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4) hamda yuqori samarali muhokama/flesh modellar (GPT-5 mini/nano, o4-mini, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, DeepSeek V3/R1, Llama 4 Maverick) bo'ylab bir vaqtning o'zida taqqoslash orqali muhandislik guruhlari har 1000 ta so'rov uchun aniq narxni baholashi va model marshrutini to'g'ri sozlashi mumkin.

Korporativ AI jamoalari uchun 100% himoyalangan so'rovlarni tekshirish

Tizimli so'rovlar va korporativ RAG kontekstlari asosiy intellektual mulkni tashkil qiladi. Maxfiy so'rov shablonlarini yoki mijozlar ma'lumotlar bazalarini uchinchi tomon bulut tokenizatorlariga kiritish maxfiy biznes mantiqini sizdirib yuborish xavfini tug'diradi. Multinook barcha BPE segmentatsiyasi va narxlarni modellashtirish ishlarini tarmoqqa uzatmasdan, qat'iy ravishda lokal brauzer xotirasida amalga oshiradi.

100% tasdiqlangan brauzer RAM xavfsizligi

2026 yilgi veb standartlari uchun yangilangan