在 RAM 中统计 GPT-5、GPT-4.1、o3、Claude 4.6、Gemini 3.1/2.5、DeepSeek、Grok 4 和 Llama 4 的 Token、字符、单词、上下文窗口使用量及 API 成本
一眼掌握核心洞察、性能表现与隐私保障。
LLM Token 计数器和 AI 成本计算器是一种开发人员实用工具，可在浏览器内存中将文本和源代码分割为字节对编码（BPE）子词 Token，从而估算各大语言模型的上下文窗口使用情况和 API 推理成本。
要免费在线统计 LLM Token 并计算 AI API 提示词成本，请将您的提示词或代码粘贴到 Multinook 的 LLM Token 计数器中。我们的客户端 Byte-Pair Encoding (BPE) 分析器会在浏览器 RAM 中将您的文本分段为可视化 Token 块，并比较 GPT-5、GPT-4.1、o3、Claude 4.6、Gemini 3.1/2.5、DeepSeek V3/R1、Grok 4 和 Llama 4 之间的精确 Token 计数、上下文窗口百分比和官方 API 输入/输出定价。
免费在线统计 OpenAI GPT-5/GPT-4.1/o3、Claude 4.6、Gemini 3.1/2.5、DeepSeek、Grok 4 和 Llama 4 的 LLM Token、字符和 API 提示词成本。
您的文件完全在您的设备 RAM 中使用 WebAssembly 进行处理。零云端上传。
只需按照以下 3 个简单步骤，即可直接在浏览器中处理您的文档，无需安装任何软件。
了解客户端 WebAssembly 架构与传统云端上传服务的对比。
| 功能对比：Multinook 对比传统云端门户 | Multinook（浏览器内 RAM） | Paid Cloud Portals |
|---|---|---|
| 支持的 AI 模型 | 21 种官方 API 模型 | 仅支持 OpenAI 传统模型 |
| 可视化 Token 高亮显示 | 颜色编码的 BPE 子词 | 仅输出纯数字 |
| API 成本与批量矩阵 | 输入 + 输出 × 每日调用次数 | 需要手动计算 |
| 上下文窗口度量 | 128K / 400K / 500K / 1M | 不包含 |
| 提示词隐私 | 100% 本地 RAM（零上传） | 发送至外部 API 服务器 |
| 成本与访问权限 | 永久 100% 免费（无需登录） | 需要开发者账户 |
严格按照 W3C WebAssembly 和 Typed Array 规范设计。
谁适合使用此浏览器端实用工具以及适用的时机。
在现代浏览器和操作系统上进行的实证测试结果，数据传输量为零。
| 测试环境 / 设备 | 测试文件与复杂度 | 处理延迟 | 网络数据传输 |
|---|---|---|---|
| Google Chrome 128 (Apple M3 Max) | 120,000 字符 RAG 上下文文档 (~30,000 Token) | 3.8 毫秒 BPE 子词分割和多模型成本表 | 传输 0 KB（100% 本地设备 RAM） |
| Microsoft Edge 126 (Windows 11 x64 Intel i7) | 15,000 字符 TypeScript 和 JSON 提示词 | 1.1 毫秒实时可视化 Token 边界渲染 | 传输 0 KB（100% 本地设备 RAM） |
| Mobile Safari (iOS 18 / iPhone 15 Pro) | 4,000 字符系统提示词模板 | 0.5 毫秒即时移动端 Token 和成本计算 | 传输 0 KB（100% 本地设备 RAM） |
您需要了解的关于隐私、安全、文件限制和使用的所有信息。
驱动此引擎的官方行业规范、Web 标准和加密参考资料。
现代 Transformer 架构——包括 OpenAI 的 GPT-5 和 GPT-4.1 系列、Anthropic 的 Claude 4.6、Google 的 Gemini 3.1 和 2.5、xAI 的 Grok 4、Meta 的 Llama 4 以及 DeepSeek V3/R1——通过诸如字节对编码（BPE）和 SentencePiece 等确定性子词分词算法来处理文本。BPE 不维护每种语言中每个单词的无限字典，而是从单个 UTF-8 字节开始，迭代地将最频繁相邻的字符对合并为子词 Token。
因此，像 ` intelligence` 这样带有前导空格的常见英文单词会被编码为单个整数 Token ID，而不熟悉的复合词、十六进制哈希或高度缩进的 Python 块则会被拆分为数十个独立的 Token。Multinook 的可视化分词器会在浏览器内存��实时重建这些子词边界。
在生产 AI 应用和检索增强生成（RAG）管道中，Token 数量直接决定了每月的云服务账单和首字延迟（TTFT）。由于自注意力机制的复杂度随序列长度呈二次方增长，将未经优化的 50,000 Token 文档塞进每次 API 调用中会迅速耗尽预算。
通过在旗舰前沿模型（GPT-5、GPT-4.1、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、Grok 4）与高效推理/闪电模型（GPT-5 mini/nano、o4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite、DeepSeek V3/R1、Llama 4 Maverick）之间同时对比您的提示词，工程团队可以基准测试每 1,000 次调用的确切成本，并选择合适大小的模型路由。
系统提示词和企业 RAG 上下文代表了核心知识产权。将专有提示词模板或客户数据集粘贴到第三方云分词器中，存在泄露机密商业逻辑的风险。Multinook 严格在本地浏览器内存中执行所有 BPE 分割和成���建模，零网络传输。