AI टोकन काउंटर
GPT, Claude, Gemini, Llama और किसी भी AI मॉडल के लिए टोकन गिनें। कस्टम मूल्य से API लागत अनुमान। मुफ्त, निजी, ब्राउज़र में चलता है।
AI में टोकन क्या है?
टोकन AI मॉडल द्वारा संसाधित पाठ की मूल इकाई है। अंग्रेजी में लगभग 1 टोकन = 4 अक्षर या लगभग 0.75 शब्द। उदाहरण के लिए, \"hello\" आमतौर पर 1 टोकन है, जबकि \"unbelievable\" को 2 टोकन में विभाजित किया जा सकता है: \"un\" और \"believable\"।
क्या यह सभी AI मॉडल के लिए काम करता है?
हाँ। यह GPT-4, GPT-3.5, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek और अन्य सहित सभी प्रमुख LLM मॉडल के लिए काम करने वाला सार्वभौमिक अनुमानित एल्गोरिदम उपयोग करता है। अनुमान आमतौर पर सटीक गणना के 5-10% के भीतर होता है।
टोकन गणना कितनी सटीक है?
गणना BPE (Byte Pair Encoding) टोकनाइज़ेशन पैटर्न पर आधारित सार्वभौमिक अनुमानित एल्गोरिदम का उपयोग करती है। यह आमतौर पर 5-10% के भीतर करीबी अनुमान प्रदान करती है लेकिन प्रत्येक मॉडल अपने टोकनाइज़र का उपयोग करता है इसलिए सटीक API गणना से थोड़ा भिन्न हो सकता है।
मैं API लागत का अनुमान कैसे लगाऊँ?
लागत अनुमान अनुभाग का विस्तार करें और इनपुट टोकन, आउटपुट टोकन और कैश हिट टोकन के लिए अपनी API कीमतें दर्ज करें। टूल गिने गए टोकन और प्रति मिलियन टोकन आपकी कीमत के आधार पर अनुमानित लागत की स्वचालित गणना करेगा।
क्या मेरा पाठ सर्वर पर भेजा जाता है?
नहीं। सभी टोकन गणना पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में की जाती है। आपका पाठ कभी भी आपके डिवाइस से बाहर नहीं जाता और किसी सर्वर पर नहीं भेजा जाता। यह टूल पूर्ण गोपनीयता के लिए 100% क्लाइंट-साइड है।
BPE टोकनाइज़ेशन क्या है?
BPE (Byte Pair Encoding) बड़े भाषा मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे सामान्य टोकनाइज़ेशन विधि है। यह प्रशिक्षण कॉर्पस में सबसे बारंबार अक्षर जोड़ियों को बार-बार मिलाकर काम करता है, दक्षता और कवरेज का संतुलन बनाने वाला शब्दकोश बनाता है।
भाषाओं के बीच टोकन कैसे भिन्न होते हैं?
टोकन दक्षता भाषाओं के बीच काफी भिन्न होती है। अंग्रेजी पाठ में औसतन लगभग 4 अक्षर प्रति 1 टोकन होता है। CJK भाषाओं (चीनी, जापानी, कोरियाई) में आमतौर पर उनकी लिपि प्रणालियों की जटिलता के कारण 1.5-2 अक्षर प्रति टोकन लगते हैं।
टोकन और शब्दों में क्या अंतर है?
टोकन शब्दों जैसे नहीं होते हैं। सामान्य अंग्रेजी शब्द आमतौर पर 1 टोकन होते हैं, लेकिन लंबे या दुर्लभ शब्द कई टोकन में विभाजित हो सकते हैं। विराम चिह्न और रिक्त स्थान भी स्वतंत्र टोकन हो सकते हैं।
क्या मैं फाइन-ट्यून्ड या कस्टम मॉडल के लिए उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ। सार्वभौमिक अनुमानित एल्गोरिदम उनके विशिष्ट टोकनाइज़र से स्वतंत्र रूप से किसी भी मॉडल के लिए काम करता है। हालाँकि अनुमान थोड़ा भिन्न हो सकता है, यह लागत अनुमान और पाठ योजना के लिए विश्वसनीय सन्निकटन प्रदान करता है।
कैश हिट मूल्य निर्धारण कैसे काम करता है?
OpenAI और Anthropic जैसे कई AI प्रदाता कैश किए गए टोकन पर छूट प्रदान करते हैं। कैश हिट टोकन आमतौर पर सामान्य इनपुट मूल्य के 10% पर चार्ज किए जाते हैं। बचत देखने के लिए अपनी कैश हिट कीमत दर्ज करें।