KI-Token-Zähler & Tokenizer

Unterstützung für GPT-4o, Claude 4, Gemini 1.5 Pro, Llama 4, DeepSeek-R1, Qwen3 und andere führende Modelle

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Tokenizer-Typen:

  • OpenAI-Modelle - Natives js-tiktoken (am genauesten)
  • 🤗 Modelle - Hugging Face Community-Tokenizer (sehr gute Näherung)
  • ⚠️ Modelle - GPT-4 Tokenizer-Schätzung
  • Community-Tokenizer sind reverse-engineered, aber ziemlich genau
  • Alle Tokenizer laufen jetzt lokal in Ihrem Browser!

Geschäftsleitfaden: Token-Optimierung & Kostenkontrolle

💰 API-Kostenschätzung

Das Verständnis von Token-Anzahlen ist entscheidend für das Kostenmanagement. Zum Beispiel:

  • GPT-4o: 15$/1M Input-Token - Ein 1000-Token-Prompt kostet ~0,015$
  • Claude 3.5 Sonnet: 3$/1M Token - Derselbe Prompt kostet ~0,003$
  • Gemini 1.5 Pro: 1,25$/1M Token - Derselbe Prompt kostet ~0,00125$

Verwenden Sie unseren Rechner, um Kosten vor der Skalierung Ihrer Anwendung zu schätzen.

🎯 Geschäftsszenarien

  • Inhaltsgenerierung: Token-Limits für Blog-Posts, Marketing-Texte vorab berechnen
  • Kundensupport: Chatbot-Antworten optimieren, um in Kontextfenstern zu bleiben
  • Dokumentenanalyse: Große Dokumente für die Verarbeitung effizient aufteilen
  • API-Integration: Eingabegröße vor teuren API-Aufrufen validieren

⚡ Optimierungsstrategien

  • Modellauswahl: Günstigere Modelle für einfache Aufgaben, Premium für komplexe verwenden
  • Prompt-Engineering: Kürzere, spezifischere Prompts liefern oft bessere Ergebnisse
  • Kontextverwaltung: Gesprächslänge überwachen, um Limits zu vermeiden
  • Stapelverarbeitung: Mehrere Anfragen kombinieren, um Overhead zu reduzieren

💡 Profi-Tipp:

Verschiedene Tokenizer können 20-40% Variation in Token-Anzahlen für denselben Text erzeugen. Testen Sie mit dem Tokenizer Ihres Zielmodells für genaue Kostenschätzung.