Token 計數器
免費線上 Token 計數器，無需安裝。用於計算 OpenAI 模型 Token 並估算 API 成本
關於 Token Counter
Token Counter 使用與各大 LLM 相同的分詞方式，準確計算您文字的 token 數量。對於估算 API 成本、管理上下文視窗以及最佳化提示詞長度來說至關重要。
選擇編碼
選擇符合您目標 LLM 的編碼模型：舊模型使用 GPT-2 Legacy、GPT-3 使用 GPT-3 DaVinci、GPT-4 模型使用 GPT-4，最新的 OpenAI 模型則使用 GPT-4o。
理解分詞
Token 是 LLM 處理的文字區塊。與單字或字元不同，token 的長度各不相同。常見單詞是單一 token，而長單詞或少見詞彙可能由多個 token 組成。
提供的統計資訊
此工具顯示總 token 數、字元數、單字數和行數。使用這些數據來最佳化您的提示詞，以符合模型限制並提高成本效益。
使用結果
Token 計數有助於估算 API 成本（請參閱 LLM Cost Calculator），並確保提示詞適合模型的上下文視窗。了解 token 數量對 AI 開發至關重要。
▶不同編碼之間有什麼差異？
不同的模型使用不同的分詞方式。GPT-4 和 GPT-4o 使用的分詞器比 GPT-2/GPT-3 更新。選擇與目標模型相符的編碼以獲得準確的計數。
▶token 與單字有什麼關係？
平均而言，1 個 token 約等於 0.75 個英文單字或 4 個字元。但會有所變化——短而常見的單字可能少於 1 個 token，而技術術語可能由多個 token 組成。
▶為什麼相同的文字有不同的 token 計數？
不同的編碼採用的分詞方式不同。GPT-4o 的分詞器比 GPT-2 更高效，因此相同的文字在新編碼中可能有較少的 token。
▶我可以將此用於程式碼嗎？
可以的，程式碼也適用。程式語言的分詞方式不同——程式碼的 token 數量通常與相同字元數的自然語言相比更多。
▶最大文字長度是多少？
沒有嚴格限制，但非常長的文字可能需要更長的處理時間。大多數文字可以立即計算 token 數量。
▶計數的準確性如何？
此工具使用每個模型系列的實際分詞演算法，因此對於所選編碼來說，計數通常 100% 準確。
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