AI 토큰 카운터
GPT, Claude, Gemini, Llama 등 모든 AI 모델 토큰 수 계산. 사용자 정의 가격으로 API 비용 추정. 무료, 프라이빗, 브라우저 기반.
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.
토큰 계산 정확도는?
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.
API 비용을 어떻게 추정하나요?
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.
텍스트가 서버로 전송되나요?
아니요. 모든 토큰 계산은 브라우저에서 완전히 로컬로 수행됩니다. 텍스트가 기기를 떠나거나 서버로 전송되지 않습니다. 100% 클라이언트 사이드에서 완전한 프라이버시를 보장합니다.
BPE 토큰화란?
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.
언어별 토큰 차이는?
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.
토큰과 단어의 차이?
토큰은 단어와 다릅니다. 일반적인 영어 단어는 보통 1토큰이지만, 길거나 드문 단어는 여러 토큰으로 분할될 수 있습니다. 구두점과 공백도 독립적인 토큰이 될 수 있습니다.
파인튜닝 또는 커스텀 모델에 사용할 수 있나요?
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.
캐시 히트 가격이란?
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.
AI 토큰 카운터 사용 방법
GPT, Claude, Gemini, Llama 등 어떤 AI 모델이든 토큰 수를 세고, 직접 설정한 가격으로 API 비용을 추정합니다. 모든 추정은 브라우저에서 로컬로 이루어지며 텍스트는 전송되지 않습니다.
- 프롬프트나 답변 초안을 Enter text 영역에 붙여넣으면 토큰 수가 바로 표시됩니다.
- Input $/1M과 Output $/1M에 모델 단가를 입력해 요청 비용을 계산하세요.
- 출력 토큰이 입력보다 많은 워크플로라면 Output × 배율을 조정하세요.
- Cache write $/1M과 Cache read $/1M을 채우고 Cache hit %를 설정하면 캐시 호출 절감분까지 반영됩니다.
- 모델별 추정 비용을 비교해 워크로드에 가장 저렴한 선택지를 고르세요.
대상 모델의 가격이 미리 설정되어 있지 않으면 제공사 요금 페이지에서 입출력 단가를 복사해 $/1M 입력란에 바로 붙여넣으세요.
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