Contador de tokens
Cuenta tokens, palabras, caracteres y frases de cualquier texto, al instante y gratis. Pega texto o sube un archivo para ver estimaciones de tokens en GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok y Mistral. Visualiza el uso de la ventana de contexto y el coste estimado de entrada de API. Funciona 100 % en tu navegador y no requiere registro.
Paste or type any text below to instantly count tokens, words, characters, and sentences. Select a model to see estimated token counts and API input costs. Runs 100% in your browser - no data is sent anywhere.
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Tokens
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GPT-4o
Words
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Characters
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incl. spaces
No-Space Chars
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Sentences
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Lines
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Qué mide el contador
El recuento de tokens depende del modelo: cada familia usa un tokenizador distinto. Un mismo texto no da el mismo número en GPT-4o que en Claude o Gemini.
Además de tokens, la herramienta informa de palabras, caracteres, frases y el porcentaje de la ventana de contexto que ocupa tu texto.
- Tokens estimados por modelo (GPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Mistral).
- Palabras, caracteres y frases para dimensionar tu prompt.
- Uso de la ventana de contexto y coste estimado de entrada.
Cuándo basta una estimación y cuándo hace falta el tokenizador oficial
Para presupuestar y dimensionar prompts, la estimación es suficiente. Para facturación exacta o límites duros, conviene el tokenizador del proveedor.
- Prosa inglesa: desviación típica de ±5-10 %.
- Código con muchos símbolos y emoji: mayor desviación.
- Para exactitud total: tiktoken, countTokens de Anthropic o de Google.
Privacidad y uso
Todo el procesamiento ocurre en tu navegador, así que puedes pegar material confidencial sin riesgo.
- Pega tu prompt o sube un archivo de texto plano.
- Elige el modelo objetivo para ver su recuento de tokens.
- Comprueba el uso de la ventana de contexto.
- Revisa el coste estimado de entrada antes de enviar la petición.
Preguntas frecuentes
Es una herramienta que estima cuántos tokens contiene un texto para un modelo de lenguaje concreto. Los tokens son las unidades que procesan los LLM: aproximadamente 3,8-4,0 caracteres por token en inglés. El contador también mide palabras, caracteres y frases, y muestra el uso de la ventana de contexto del modelo seleccionado.
Las estimaciones son precisas dentro de un margen de ±5-10 % en prosa inglesa típica y código. Cada modelo usa su ratio medio publicado de caracteres por token. Para recuentos exactos, usa el tokenizador oficial del proveedor (por ejemplo, tiktoken de OpenAI, el endpoint countTokens de Anthropic o la API countTokens de Google). El texto no inglés, el código con muchos símbolos y los emoji se tokenizan distinto y pueden mostrar desviaciones mayores.
No. El contador funciona 100 % en tu navegador. Tu texto nunca se sube, se almacena ni se transmite a ningún sitio. Todo el recuento (tokens, palabras, caracteres, frases) se calcula localmente en tu dispositivo. Por eso es seguro para prompts confidenciales, código propietario, documentos legales y cualquier texto sensible.
Cada familia de LLM usa un tokenizador con un vocabulario distinto. tiktoken de OpenAI (usado por GPT-4o) promedia ~3,8 caracteres por token en inglés. El tokenizador de Claude (Anthropic) promedia ~3,9. Gemini (Google) y Mistral promedian ~4,0. El mismo texto dará recuentos ligeramente distintos según el tokenizador que lo procese.
Es el número máximo de tokens que un LLM puede procesar en una sola petición, incluyendo el prompt, el historial de conversación, los documentos recuperados y la respuesta generada. Si tu entrada supera la ventana de contexto, el modelo truncará o rechazará la petición. El contador te muestra exactamente qué parte de la ventana del modelo seleccionado ocupa tu texto para que no te pases de los límites.
Sí. Pulsa el botón «Subir archivo» para cargar cualquier archivo de texto plano directamente en el contador. Los formatos admitidos incluyen .txt, .md, .json, .csv, .html, .xml, .yaml, .js, .ts, .py, .java, .go, .rs, .cpp y más. El archivo se lee localmente en tu navegador y nunca se sube a un servidor.
El coste de entrada se calcula multiplicando el recuento estimado de tokens por la tarifa estándar de entrada por millón de tokens del modelo seleccionado. Por ejemplo, si tu texto se estima en 1 000 tokens y el modelo cuesta 2,50 $ por millón de tokens de entrada, el coste estimado es 0,0025 $. Los costes reales pueden variar ligeramente por diferencias de tokenización y descuentos activos.