AI Token计数器和分词器
支持GPT-4o、Claude 4、Gemini 1.5 Pro、Llama 4、DeepSeek-R1、Qwen3等主流模型
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Tokenizer 类型说明：
- OpenAI模型 - 原生 js-tiktoken（最准确）
- 🤗 模型 - Hugging Face 社区 tokenizer（很好的近似）
- ⚠️ 模型 - GPT-4 tokenizer 估算
- 社区 tokenizer 是逆向工程的，但相当准确
- 所有 tokenizer 现在都在您的浏览器中本地运行！
业务指南：Token优化与成本控制
💰 API成本估算
理解token数量对成本管控至关重要。例如：
- GPT-4o: $15/100万token - 1000个token的提示词成本约$0.015
- Claude 3.5 Sonnet: $3/100万token - 相同提示词成本约$0.003
- Gemini 1.5 Pro: $1.25/100万token - 相同提示词成本约$0.00125
在扩展应用前使用我们的计算器评估成本。
🎯 业务场景应用
- 内容生成： 为博客文章、营销文案预先计算token限制
- 客户支持： 优化聊天机器人响应以保持在上下文窗口内
- 文档分析： 高效分块大型文档进行处理
- API集成： 在昂贵的API调用前验证输入大小
⚡ 优化策略
- 模型选择： 简单任务使用便宜模型，复杂任务使用高级模型
- 提示工程： 更短、更具体的提示词往往产生更好的结果
- 上下文管理： 监控对话长度以避免达到限制
- 批处理： 合并多个请求以减少开销
💡 专业提示：
不同的分词器对相同文本可能产生20-40%的token数量差异。使用目标模型的分词器测试以获得准确的成本估算。
支持的AI模型
OpenAI GPT:
GPT-4o, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo
Google Gemini:
Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, Gemini Pro
Anthropic Claude:
Claude 4 (Opus, Sonnet), Claude 3.7, Claude 3.5 (Sonnet, Haiku)
Meta Llama:
Llama 3.1 (405B, 70B, 8B), Llama 2 (70B, 13B, 7B)
DeepSeek:
DeepSeek-V3 Chat, DeepSeek-R1 Reasoner