AIトークンカウンター

トークンはAIモデルが処理するテキストの最小単位です。英語では約1トークン＝4文字または約0.75語です。例えば \"hello\" は通常1トークンですが、\"unbelievable\" は \"un\" と \"believable\" の2トークンに分割される場合があります。

はい。GPT-4、GPT-3.5、Claude、Gemini、Llama、Mistral、DeepSeek など、すべての主要LLMモデルに対応する汎用近似アルゴリズムを使用しています。推定値は通常、正確なカウントの5-10%以内です。

BPE（Byte Pair Encoding）トークン化パターンに基づく汎用近似アルゴリズムを使用しています。通常5-10%以内の近似値を提供しますが、各モデルが独自のトークナイザーを使用するため、APIの正確な数とは多少異なる場合があります。

コスト推定セクションを展開し、入力トークン、出力トークン、キャッシュヒットトークンのAPI価格を入力してください。カウントされたトークン数と100万トークンあたりの価格に基づいて推定コストを自動計算します。

いいえ。すべてのトークンカウントはブラウザ内で完全にローカルに実行されます。テキストがデバイスから離れたり、サーバーに送信されることは一切ありません。100%クライアントサイドで完全なプライバシーを保護します。

BPE（Byte Pair Encoding）は大規模言語モデルで最も一般的に使用されるトークン化手法です。訓練コーパス内で最も頻度の高い文字ペアを反復的にマージして語彙を構築し、効率とカバレッジのバランスを取ります。

トークン効率は言語によって大きく異なります。英語は平均して約4文字で1トークンです。CJK言語（中国語・日本語・韓国語）は文字体系の複雑さから、通常1.5-2文字で1トークンとなります。

トークンは単語と同じではありません。一般的な英単語は通常1トークンですが、長い単語や珍しい単語は複数トークンに分割されることがあります。句読点やスペースも独立したトークンになり得ます。

はい。汎用近似アルゴリズムは、特定のトークナイザーに関係なくあらゆるモデルに機能します。推定値は多少変動する可能性がありますが、コスト見積もりやテキスト計画に信頼できる近似値を提供します。

OpenAIやAnthropicなどのAIプロバイダーは、最近処理されたプロンプトのキャッシュトークンに割引価格を提供しています。キャッシュヒットトークンは通常、通常入力価格の10%で課金されます。キャッシュヒット価格を入力して繰り返しプロンプトの節約を確認できます。