Token Calculator: Accurately Estimate API Costs
Different models have different token calculation methods. Use professional tools to accurately calculate token counts, avoid cost overruns, and optimize input and output.
What isToken?
Tokens are the basic units for Large Language Models to process text, can be a word, part of a word, or punctuation. Different languages have different tokenization methods:
TokenExample
- • English: "Hello world" → ["Hello", " world"] = 2 tokens
- • Chinese: "你好世界" → ["你", "好", "世", "界"] = 4 tokens
- • Mixed: "AI很强大" → ["AI", "很", "强", "大"] = 4 tokens
- • Symbols: "user@email.com" → ["user", "@", "email", ".", "com"] = 5 tokens
Online Token Calculator
计算结果
42
总Token数
168
字符数
4.0
字符/Token比
预估成本: 输入 $0.0013 + 输出 $0.0025 = $0.0038
TokenOptimize技巧
📝 输入Optimize
- • using简洁明了的表达
- • 避免重复信息
- • 合理using缩写
- • 精简系统Tip词
- • 复用上下文信息
💡 输出控制
- • 设置max_tokens限制
- • usingstop sequences
- • 指定输出格式
- • 避免冗长回复
- • using结构化输出
不同语言的Token特点
| 语言 | 平均字符/Token | 1000字符Token数 | 成本系数 |
|---|---|---|---|
| 英文 | 4-5 | 200-250 | 1.0x |
| 中文 | 1.5-2 | 500-700 | 2.5x |
| 日文 | 1.2-1.8 | 550-830 | 3.0x |
| Code | 3-4 | 250-330 | 1.3x |
批量TokenAnalyze
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support .txt, .json, .csv 格式
Analyze结果预览
文件总数: 10个
总Token数: 125,432
预估总成本: $3.76
FAQ
Why中文消耗的Token更多?
大多数Model的Tokenizer是基于英文Optimize的, 中文字符通常被分割成更小的单位, 导致同样内容的中文文本need更多Token.
How to减少Tokenusing?
using简洁的表达, 避免重复, 合理using系统Tip词, 设置输出长度限制等方法都can有效减少Token消耗.
不同Model的Token计算方式一样吗?
不一样. 每个Model系列都有自己的Tokenizer, 相同文本在不同Model中的Token数可能不同.