Token计算器：精准预估API成本
不同模型的Token计算方式各不相同，使用专业工具准确计算Token数量， 避免成本超支，优化输入输出。
什么是Token？
Token是大模型处理文本的基本单位，可以是一个词、词的一部分或标点符号。 不同语言的Token化方式不同：
Token示例
- • 英文："Hello world" → ["Hello", " world"] = 2 tokens
- • 中文："你好世界" → ["你", "好", "世", "界"] = 4 tokens
- • 混合："AI很强大" → ["AI", "很", "强", "大"] = 4 tokens
- • 符号："user@email.com" → ["user", "@", "email", ".", "com"] = 5 tokens
在线Token计算器
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
Token优化技巧
📝 输入优化
- • 使用简洁明了的表达
- • 避免重复信息
- • 合理使用缩写
- • 精简系统提示词
- • 复用上下文信息
💡 输出控制
- • 设置max_tokens限制
- • 使用stop sequences
- • 指定输出格式
- • 避免冗长回复
- • 使用结构化输出
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 |
| 代码 | 3-4 | 250-330 | 1.3x |
批量Token分析
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支持 .txt, .json, .csv 格式
分析结果预览
文件总数：10个
总Token数：125,432
预估总成本：$3.76
常见问题
为什么中文消耗的Token更多？
大多数模型的Tokenizer是基于英文优化的，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需要更多Token。
如何减少Token使用？
使用简洁的表达、避免重复、合理使用系统提示词、 设置输出长度限制等方法都可以有效减少Token消耗。
不同模型的Token计算方式一样吗？
不一样。每个模型系列都有自己的Tokenizer，相同文本在不同模型中的Token数可能不同。