AI Token-Kalkylator

Token-Antal och Kostnadskalkylator för ChatGPT, Claude, Gemini

Beräkna noggrant token-antal för AI-modeller (GPT-4, Claude, Gemini etc.). Ange bara text för att omedelbart beräkna token-antal, tecken-antal och uppskattade API-kostnader. Perfekt för prompt-optimering och kostnadshantering.

Hur man använder

Beräkna token-antal i bara 3 enkla steg:

Steg 1: Välj AI-modell
Välj din AI-modell: GPT-4, GPT-3.5, Claude 3, Gemini Pro etc. Pris per token varierar beroende på modell.
Steg 2: Ange text
Ange texten du vill analysera (prompter, dokument, kod etc.). Resultat uppdateras i realtid medan du skriver.
Steg 3: Visa resultat
Token-antal, tecken-antal, ord-antal och uppskattade API-kostnader (indata/utdata) visas omedelbart.

Integritetsskydd: Alla beräkningar utförs i din webbläsare. Inmatad text överförs aldrig till någon server.

AI Token-Kalkylator Verktyg

AI-modell

Text Indata

Resultat

* Kostnader är uppskattningar. Kontrollera officiell API-dokumentation för exakta priser.

Användningsfall

AI Token-Kalkylator är användbar i olika scenarion:

1. Prompt-optimering

"Denna prompt är 5000 tokens till $0.15, men kan reduceras till 3000 tokens till $0.09" - optimera långa prompter för att effektivt minska kostnader.

2. API-Kostnadsuppskattning

"Att analysera 10 000 kundrecensioner kostar $50 med GPT-4 vs $5 med GPT-3.5" - jämför modeller för att välja det mest kostnadseffektiva alternativet för budgethantering.

3. Token-Gräns Verifiering

Kontrollera omedelbart: "Är denna text inom 4096 token-gränsen för ChatGPT-plugins?" eller "Kan Claude hantera detta 100K token-dokument?"

4. Flerspråkig Text Jämförelse

"1000 engelska tecken = 250 tokens, 1000 japanska tecken = 650 tokens" - upptäck att japanska konsumerar 2-3x fler tokens än engelska.

5. Kodgenerering Kostnadsberäkning

"Att generera denna kod (1500 tokens) med GPT-4 kostar $0.09" - uppskatta noggrant budgetar för storskaliga kodgenereringsprojekt.

6. Batch-bearbetning Design

"Att skicka ett 8000-token dokument på en gång: $0.24 vs att dela i 2000 tokens × 4 gånger: $0.24 (samma kostnad)" - jämför för att bestämma optimal bearbetningsstrategi.

Vad är AI Tokens?

AI tokens är den minsta enheten som stora språkmodeller (LLM:er) använder för att bearbeta text. Till skillnad från tecken-antal varierar token-räkning efter språk och modell.

Token Definition

Tokens är enheter av ord, delar av ord, interpunktion eller symboler. På engelska är "Hello" = 1 token; på japanska är "こんにちは" typiskt = 2-3 tokens. Mellanslag och radbrytningar räknas också som tokens.

Skillnad mellan Tokens och Tecken

Engelska: ~4 tecken = 1 token, Japanska: ~1.5-2 tecken = 1 token, Kod: varierar beroende på syntax. Exempel: "Hello World" (11 tecken) = 2 tokens, "こんにちは世界" (7 tecken) = 4-5 tokens.

Varför Token-Antal är Viktigt

AI API-prissättning baseras på token-antal (t.ex. GPT-4: $0.03 per 1000 tokens). Varje modell har token-gränser (GPT-4 8K = 8192 tokens), och att överskrida dem orsakar fel. Förståelse av token-antal är väsentligt för effektiv prompt-design.

Token-Gränser för Större AI-Modeller

GPT-4 (8K): 8 192 tokens, GPT-4 (32K): 32 768 tokens, GPT-4 Turbo: 128 000 tokens, GPT-3.5 Turbo: 16 385 tokens, Claude 3: 200 000 tokens, Gemini Pro: 32 768 tokens, Gemini Ultra: 100 000 tokens (planerat).

Prisjämförelse för Större AI-Modeller

GPT-4: indata $0.03/1K, utdata $0.06/1K, GPT-4 Turbo: indata $0.01/1K, utdata $0.03/1K, GPT-3.5 Turbo: indata $0.0005/1K, utdata $0.0015/1K, Claude 3 Opus: indata $0.015/1K, utdata $0.075/1K, Claude 3 Sonnet: indata $0.003/1K, utdata $0.015/1K, Gemini Pro: gratis nivå tillgänglig (se officiella dokument).

Hur Tokenisering Fungerar

AI-modeller delar upp text i tokens med hjälp av algoritmer som BPE (Byte Pair Encoding) eller WordPiece. Vanliga ord blir till 1 token; sällsynta ord delas i flera tokens. Emojier och specialtecken kan vara flera tokens per tecken.

Indata Tokens vs Utdata Tokens

AI API:er debiterar olika för indata (prompter) och utdata (genererad text). Utdata tokens är vanligtvis dyrare (t.ex. GPT-4 utdata kostar 2x indata). För kostnadsoptimering, begränsa utdata tokens genom att använda max_tokens-parametern.

Noggrannhet hos Detta Verktyg

Detta verktyg simulerar officiella tokenizers för varje modell men garanterar inte perfekt noggrannhet. För exakta token-antal, använd officiella verktyg (OpenAI:s tiktoken, Anthropic:s Claude Tokenizer etc.). Det ger tillräcklig noggrannhet för uppskattningsändamål.

Fördelar med Detta Verktyg

AI Token-Kalkylator erbjuder dessa fördelar:

Support för 9 Större Modeller: Kompatibel med 9 ledande AI-modeller: GPT-4 (3 varianter), GPT-3.5, Claude 3 (3 varianter), Gemini (2 varianter). Jämför enkelt flera modeller.
Realtidsberäkning: Token-antal och kostnader uppdateras omedelbart medan du skriver. Optimera prompter i realtid under redigering.
Automatisk Kostnadsberäkning: Beräknar inte bara token-antal utan också indatakostnad, utdatakostnad och totalkostnad automatiskt. Förenklar budgethantering.
Integritetsskydd: Alla beräkningar sker i din webbläsare. Inmatad text skickas aldrig externt, så du kan säkert beräkna med konfidentiell information.
Helt Gratis & Ingen Installation: Använd omedelbart i din webbläsare utan appinstallation eller API-nyckel registrering krävs. Alla funktioner är helt gratis.

Vad är skillnaden mellan token-antal och tecken-antal?

Tecken-antal är helt enkelt antalet tecken, medan token-antal är bearbetningsenheten som AI-modeller använder. Som tumregel: Engelska ~4 tecken = 1 token, Japanska ~1.5-2 tecken = 1 token. Exempel: "Hello World" (11 tecken) = 2 tokens, "こんにちは世界" (7 tecken) = 4-5 tokens. Varierar beroende på språk och modell.

Varför använder japanska fler tokens än engelska?

De flesta AI-modeller (GPT-4, Claude etc.) är främst tränade på engelska, där vanliga ord passar i 1 token. Japanska tecken (kanji, hiragana, katakana) är multi-byte och kan kräva flera tokens per tecken. Som resultat konsumerar samma innehåll på japanska 2-3x fler tokens än på engelska.

Hur noggrann är detta verktygs beräkning?

Detta verktyg simulerar officiella tokenizers för varje modell men garanterar inte perfekt noggrannhet. Det ger tillräcklig noggrannhet för uppskattning, men för exakta token-antal, använd officiella verktyg (OpenAI:s tiktoken, Anthropic:s Claude Tokenizer etc.). Avvikelser kan förekomma särskilt med specialtecken och emojier.

Tips för att förkorta prompter?

①Ta bort överflödiga uttryck ("kunna göra" → "kan"), ②Konsolidera duplicerade instruktioner, ③Minimera exempel, ④Använd struktur (punktlistor, tabeller) för att minska tokens, ⑤Utelämna onödig artighet och konjunktioner, ⑥Ta bort kommentarer från kod. Exempel: "Vänligen följ dessa steg för att utföra processen" (18 tokens) → "Utför steg" (3 tokens).

Vad är skillnaden mellan indata och utdata tokens?

Indata tokens är i din inskickade prompt; utdata tokens är i AI:ns genererade svar. De faktureras separat, där utdata tokens vanligtvis är dyrare (GPT-4 utdata kostar 2x indata). För att minska kostnader, begränsa utdata tokens genom att använda max_tokens-parametern.

Finns det några gratis AI-modeller?

Gemini Pro har en gratis nivå (månatliga gränser gäller, se officiella dokument). ChatGPT Free (GPT-3.5 baserad) är tillgänglig gratis på webben, även om API-åtkomst är betald. Claude 3 Haiku och GPT-3.5 Turbo är lågpris (~$0.0005-0.003 per 1000 tokens), nästan gratis för småskalig användning.

Vad händer om jag överskrider token-gränser?

Du kommer att få ett fel och bearbetningen kommer att stoppas (t.ex. att överskrida 8192 tokens på GPT-4 8K). Lösningar: ①Dela text i flera inlämningar, ②Sammanfatta för att förkorta, ③Byt till långkontext-modeller (GPT-4 Turbo 128K, Claude 3 200K), ④Radera onödiga delar. Använd detta verktyg för att kontrollera i förväg och undvika fel.

Kan jag lita på kostnadsberäkningen?

Detta verktyg beräknar baserat på officiella pristabeller (från 2024), men priser kan ändras. Faktiska kostnader kan variera beroende på API-plan eller volymrabatter. Verifiera alltid aktuella priser i officiell dokumentation (OpenAI Pricing, Anthropic Pricing etc.). Använd uppskattningar endast som referens.