大模型 Token 计算器与成本估算

这个工具能做什么

大模型（LLM）按 token 而非字数计费和限制上下文长度。这个工具帮你在把文本发给模型之前，先在本地算清楚：

• 这段文本是多少 token
• 每个 token 是怎么切分的（分词可视化）
• 会占用模型上下文窗口的多大比例
• 按各家单价大概要花多少钱

全部在浏览器本地完成，文本不会上传服务器，适合处理含密钥、隐私的 prompt。

如何使用

1. 在左侧输入框粘贴你的 prompt 或任意文本
2. 在顶部选择目标模型（GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek、通义、文心等）
3. 右侧实时显示 token 数、字符/汉字/词数、上下文占用
4. 在「API 成本估算」中填入预计输出 token 数，即可得到输入、输出与合计费用
5. 输入/输出单价可直接修改，浏览器会按模型分别记住你填的价格；点「恢复默认价」可还原
6. 下方「分词可视化」用不同颜色标出每个分词单元，帮助你直观感受分词粒度

关于计价货币

• 国外模型（OpenAI、Claude、Gemini）按美元计价，单位为 $ / 100 万 token
• 国产模型（DeepSeek、通义千问、文心一言、智谱 GLM）按人民币计价，单位为 ¥ / 100 万 token
• 两种货币不做汇率换算——汇率一直在变动，直接用各家原生计价更准确，也避免误导

什么是 token

token 是模型处理文本的最小单位，由分词器（tokenizer）用 BPE 算法切出。它既不是字符也不是单词：一个常见英文词往往是 1 个 token，标点、空格也可能单独成 token。

为什么中文更费 token

主流分词器以英文语料为主训练，对中文的切分更细——一个汉字常占 1~2 个甚至更多 token。所以相同"字数"下，中文的 token 数和费用通常明显高于英文。这也是为什么中文 prompt 更容易触及上下文上限。

精确 vs 估算

• OpenAI 系（GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5 等）：使用官方 tiktoken 词表（o200k_base / cl100k_base），结果精确。
• Claude、Gemini、DeepSeek、通义、文心、GLM 等：官方没有公开可在浏览器运行的分词器，本工具用 o200k_base 近似估算，界面会标注「估算值」。这些模型之间切换时 token 数相同（共用同一近似分词器），差异体现在价格与上下文窗口上；实际计费请以各厂商官方为准。

省 token 的小技巧

• 精简系统提示与示例，去掉冗余客套
• 用结构化格式（如紧凑 JSON、或 TOON）代替啰嗦的自然语言描述
• 对长文档先做检索/摘要，只把相关片段放进上下文
• 中文场景尤其注意：能用短表达就别堆砌修饰

隐私说明

分词与计算基于内置词表在你的浏览器本地运行，输入文本不会发送到任何服务器。