AI에서 토큰이란?

토큰은 AI 모델이 처리하는 텍스트의 기본 단위입니다. 영어에서 약 1토큰 = 4자 또는 약 0.75단어입니다. 예를 들어 \"hello\"는 보통 1토큰이지만 \"unbelievable\"은 \"un\"과 \"believable\"의 2토큰으로 분할될 수 있습니다.

모든 AI 모델에 작동하나요?

네. GPT-4, GPT-3.5, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek 등 모든 주요 LLM 모델에 적용되는 범용 근사 알고리즘을 사용합니다. 추정치는 일반적으로 정확한 수의 5-10% 이내입니다.

BPE(Byte Pair Encoding) 토큰화 패턴 기반 범용 근사 알고리즘을 사용합니다. 일반적으로 5-10% 이내의 근사치를 제공하지만, 각 모델이 자체 토크나이저를 사용하므로 정확한 API 수와 약간 다를 수 있습니다.

비용 추정 섹션을 펼치고 입력 토큰, 출력 토큰, 캐시 히트 토큰의 API 가격을 입력하세요. 카운트된 토큰 수와 백만 토큰당 가격을 기반으로 예상 비용을 자동 계산합니다.

아니요. 모든 토큰 계산은 브라우저에서 완전히 로컬로 수행됩니다. 텍스트가 기기를 떠나거나 서버로 전송되지 않습니다. 100% 클라이언트 사이드에서 완전한 프라이버시를 보장합니다.

BPE(Byte Pair Encoding)는 대규모 언어 모델에서 가장 일반적으로 사용되는 토큰화 방법입니다. 훈련 코퍼스에서 가장 빈번한 문자 쌍을 반복적으로 병합하여 어휘를 구축하며 효율성과 커버리지의 균형을 맞춥니다.

토큰 효율성은 언어마다 크게 다릅니다. 영어 텍스트는 평균 약 4자당 1토큰입니다. CJK 언어(중국어, 일본어, 한국어)는 문자 체계의 복잡성으로 인해 일반적으로 1.5-2자당 1토큰이 필요합니다.

토큰은 단어와 다릅니다. 일반적인 영어 단어는 보통 1토큰이지만, 길거나 드문 단어는 여러 토큰으로 분할될 수 있습니다. 구두점과 공백도 독립적인 토큰이 될 수 있습니다.

네. 범용 근사 알고리즘은 특정 토크나이저에 관계없이 모든 모델에 작동합니다. 추정치는 약간 다를 수 있지만 비용 추정 및 텍스트 계획에 신뢰할 수 있는 근사치를 제공합니다.

OpenAI와 Anthropic 등 많은 AI 제공업체는 최근 처리된 프롬프트인 캐시 토큰에 할인 가격을 제공합니다. 캐시 히트 토큰은 일반적으로 정상 입력 가격의 10%로 청구됩니다. 캐시 히트 가격을 입력하여 반복 프롬프트의 절약을 확인하세요.

GPT, Claude, Gemini, Llama 등 모든 AI 모델 토큰 수 계산. 사용자 정의 가격으로 API 비용 추정. 무료, 프라이빗, 브라우저 기반.

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