KI-Token-Zähler
Tokens für GPT, Claude, Gemini, Llama und jedes KI-Modell zählen. API-Kosten mit eigenen Preisen schätzen. Kostenlos und privat im Browser.
Was ist ein Token in der KI?
Ein Token ist die grundlegende Texteinheit, die von KI-Modellen verarbeitet wird. Im Englischen entspricht etwa 1 Token 4 Zeichen oder ungefähr 0,75 Wörtern. Zum Beispiel ist \"hello\" normalerweise 1 Token, während \"unbelievable\" in 2 Tokens aufgeteilt werden kann: \"un\" und \"believable\".
Funktioniert dieses Tool für alle KI-Modelle?
Ja. Es verwendet einen universellen Näherungsalgorithmus, der mit allen wichtigen LLM-Modellen funktioniert, einschließlich GPT-4, GPT-3.5, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek und mehr. Die Schätzung liegt typischerweise innerhalb von 5-10% der genauen Zählungen.
Wie genau ist die Token-Zählung?
Die Zählung verwendet einen universellen Näherungsalgorithmus basierend auf BPE-Tokenisierungsmustern (Byte Pair Encoding). Sie liefert nahe Schätzungen typischerweise innerhalb von 5-10%, kann aber leicht von exakten API-Zählungen abweichen, da jedes Modell einen eigenen Tokenizer verwendet.
Wie schätze ich API-Kosten?
Klappen Sie den Bereich Kostenschätzung auf und geben Sie Ihre API-Preise für Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Treffer-Tokens ein. Das Tool berechnet automatisch die geschätzten Kosten basierend auf der gezählten Token-Anzahl und Ihrem Preis pro Million Tokens.
Wird mein Text an einen Server gesendet?
Nein. Die gesamte Token-Zählung erfolgt vollständig in Ihrem Browser. Ihr Text verlässt niemals Ihr Gerät und wird niemals an einen Server gesendet. Dieses Tool ist 100% clientseitig für vollständige Privatsphäre.
Was ist BPE-Tokenisierung?
BPE (Byte Pair Encoding) ist die häufigste Tokenisierungsmethode, die von großen Sprachmodellen verwendet wird. Sie funktioniert durch iteratives Zusammenführen der häufigsten Zeichenpaare in einem Trainingskorpus, wodurch ein Vokabular aufgebaut wird, das Effizienz und Abdeckung ausbalanciert.
Wie unterscheiden sich Tokens zwischen Sprachen?
Die Token-Effizienz variiert erheblich zwischen Sprachen. Englischer Text durchschnittet etwa 1 Token pro 4 Zeichen. CJK-Sprachen (Chinesisch, Japanisch, Koreanisch) benötigen typischerweise 1,5-2 Zeichen pro Token aufgrund der Komplexität ihrer Schriftsysteme.
Was ist der Unterschied zwischen Tokens und Wörtern?
Tokens sind nicht dasselbe wie Wörter. Häufige englische Wörter sind normalerweise 1 Token, aber längere oder seltene Wörter können in mehrere Tokens aufgeteilt werden. Satzzeichen und Leerzeichen können ebenfalls eigenständige Tokens sein.
Kann ich es für fine-getunte oder benutzerdefinierte Modelle verwenden?
Ja. Der universelle Näherungsalgorithmus funktioniert für jedes Modell unabhängig von seinem spezifischen Tokenizer. Obwohl die Schätzung leicht abweichen kann, liefert sie eine zuverlässige Approximation für Kostenschätzung und Textplanung.
Wie funktioniert die Cache-Treffer-Preisgestaltung?
Viele KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic bieten ermäßigte Preise für Cache-Tokens an, kürzlich gesehene Prompts. Cache-Tokens werden typischerweise zu 10% des normalen Eingabepreises berechnet. Geben Sie Ihren Cache-Preis ein, um Einsparungen zu sehen.
So verwenden Sie KI-Token-Zähler
Zähle Tokens für beliebige KI-Modelle wie GPT, Claude, Gemini oder Llama und schätze API-Kosten mit eigenen Preisen. Alles wird lokal in deinem Browser berechnet, kein Text wird hochgeladen.
- Füge deinen Prompt oder Antwortentwurf in den Enter text-Bereich ein, um die Tokenanzahl sofort zu sehen.
- Trage die Modellpreise in Input $/1M und Output $/1M ein, um die Anfrage zu bewerten.
- Passe den Output ×-Multiplikator an, wenn dein Workflow mehr Ausgabe- als Eingabetokens erzeugt.
- Fülle Cache write $/1M und Cache read $/1M aus und lege Cache hit % fest, um Cache-Ersparnisse einzubeziehen.
- Vergleiche die geschätzten Kosten der Modelle und wähle die günstigste Option für deine Workload.
Wenn das Zielmodell keine Voreinstellung hat, kopiere seine Ein- und Ausgabepreise von der Preisseite des Anbieters direkt in die $/1M-Felder.
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