Token カウンター
オンラインで利用可能なTokenカウンター。インストール不要。OpenAIモデルのToken数の計算やAPIコストの推定機能付き。
Token Counter について
Token Counter は、主要な LLM と同じトークン化方式を使用して、テキストのトークンを正確にカウントします。API コーストの見積もり、コンテキストウィンドウの管理、プロンプトの最適化に不可欠です。
エンコーディングの選択
対象の LLM に合ったエンコーディングモデルを選択します：古いモデルには GPT-2 Legacy、GPT-3 には GPT-3 DaVinci、GPT-4 モデルには GPT-4、最新の OpenAI モデルには GPT-4o を使用します。
トークン化の理解
トークンは LLM によって処理されるテキストの塊です。単語や文字とは異なり、トークンの長さは異なります。一般的な単語は単一のトークンですが、長い単語や珍しい単語は複数のトークンになることがあります。
提供される統計情報
このツールは、トークンの総数、文字数、単語数、行数を表示します。これらの情報を活用して、モデルの制限やコスト効率に合わせたプロンプトを最適化できます。
結果の活用
トークン数は API コーストの見積もり（LLM Cost Calculator を参照）や、プロンプトがモデルのコンテキストウィンドウ内に収まるようにするために役立ちます。AI 開発にはトークン数の理解が不可欠です。
▶エンコーディングの違いは何ですか？
異なるモデルは異なるトークン化を使用します。GPT-4 と GPT-4o は、GPT-2/GPT-3 よりも新しいトークナイザーを使用しています。正確なカウントを得るには、対象モデルに一致するエンコーディングを選んでください。
▶トークンと単語の関係はどうなりますか？
平均的には、1 トークン ≈ 0.75 語または 4 文字です（英語基準）。ただし、これは変動します——短く一般的な単語は 1 トークン未満になることもあれば、専門用語は複数のトークンになることもあります。
▶同じテキストなのにトークン数が異なるのはなぜですか？
エンコーディングが異なるとトークン化も異なります。GPT-4o のトークナイザーは GPT-2 よりも効率的なため、同じテキストでも新しいエンコーディングではトークン数が少なくなることがあります。
▶コードにも使えますか？
はい、コードにも使えます。プログラミング言語は異なるトークン化を行うため、同じ文字数の自然言語よりも多くのトークンを生成することがよくあります。
▶最大テキスト長はどれくらいですか？
厳密な制限はありませんが、非常に長いテキストは処理に時間がかかる場合があります。ほとんどのテキストは瞬時にトークン数を計算できます。
▶カウントの精度はどうですか？
このツールは各モデルファミリーの実際のトークン化アルゴリズムを使用しているため、選択したエンコーディングについては通常 100% 正確です。
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