Kalkulator Karakter ke Token
Estimasi gratis jumlah token LLM dari jumlah karakter. Terapkan rasio karakter per token yang akurat untuk prosa dan kode pada GPT-4o, Claude, Gemini, dan 7 model lainnya. Bandingkan biaya dan pemakaian jendela konteks seketika — sepenuhnya privat, tanpa pendaftaran.
Estimate token counts from character counts for any LLM - instantly, in your browser. Select your model and content type to apply accurate chars-per-token ratios, then see per-request and projected monthly API costs.
Volume Forecast
Estimated Tokens
~263
for 1,000 chars
Chars / Token
~3.80
prose
Input Cost / Req
$0.000657
GPT-4o
Monthly Input Cost
$19.73
30,000 requests
Context Window Usage
127,737 tokens remaining
Cost Breakdown per Request
If sent as Input (Prompt)
$0.000657
$2.50/M tokens
If Generated as Output
$0.002630
$10.00/M tokens
Quick Reference - GPT-4o (prose)
| Characters | Est. Tokens | Input Cost | Context % |
|---|---|---|---|
| 1,000 chars | ~263 | $0.000657 | 0% |
| 5,000 chars | ~1,316 | $0.003290 | 1% |
| 10,000 chars | ~2,632 | $0.006580 | 2% |
| 50,000 chars | ~13,158 | $0.0329 | 10% |
| 100,000 chars | ~26,316 | $0.0658 | 21% |
| 500,000 chars | ~131,579 | $0.3289 | Over |
| 1,000,000 chars | ~263,158 | $0.6579 | Over |
Token Estimate Across Models
Sorted by lowest monthly cost| Model | Ratio | Est. Tokens | Monthly Input Cost | Ctx % |
|---|---|---|---|---|
GPT-4o miniOpenAIBest Value | ~3.80 | ~263 | $1.18 | 0% |
DeepSeek-V3DeepSeekBest Value | ~3.80 | ~263 | $2.13 | 0% |
Gemini 2.5 FlashGoogleBest Value | ~4.00 | ~250 | $2.25 | 0% |
Llama 3.1 70BMetaBest Value | ~3.80 | ~263 | $5.68 | 0% |
Claude HaikuAnthropicBest Value | ~3.90 | ~256 | $6.14 | 0% |
Gemini 2.5 ProGoogle | ~4.00 | ~250 | $9.38 | 0% |
Mistral LargeMistral | ~4.00 | ~250 | $15.00 | 0% |
GPT-4oOpenAI Selected | ~3.80 | ~263 | $19.72 | 0% |
Claude SonnetAnthropic | ~3.90 | ~256 | $23.04 | 0% |
Grok 3xAI | ~3.90 | ~256 | $23.04 | 0% |
Mengapa menghitung token sebelum menulis teks
Biaya satu panggilan LLM dan ruang yang dipakai di jendela konteks diukur dalam token, bukan karakter. Saat teks final belum ada, memperkirakan dari karakter adalah cara tercepat mengukur skala sistem atau anggaran.
Masukkan jumlah karakter dan pilih jenis konten (prosa atau kode) serta model untuk mendapatkan perkiraan token, pemakaian konteks, dan biaya.
- Prosa bahasa Inggris: sekitar 4 karakter per token.
- Kode: sekitar 3,0-3,4 karakter per token karena simbol dan indentasi.
- Margin kesalahan tipikal estimasi adalah ±10-15 % untuk prosa.
Perbedaan rasio antar model
Setiap keluarga model memakai tokenizer sendiri, jadi teks yang sama bisa dihitung berbeda di GPT-4o, Claude, atau Gemini. Untuk membandingkan biaya antar penyedia, gunakan rasio sesuai masing-masing.
- Memakai satu rasio umum untuk semua model membuat perbandingan harga keliru.
- Konten multibahasa biasanya memakai lebih banyak token per karakter daripada bahasa Inggris.
- Validasi dengan tokenizer resmi saat anggaran kritis.
Dari karakter ke anggaran
Estimasi token adalah langkah pertama; anggaran lengkap menambahkan volume panggilan dan perkiraan token output.
- Hitung karakter pada teks representatif lalu konversi ke token untuk model terpilih.
- Kalikan dengan perkiraan jumlah panggilan per hari atau bulan.
- Tambahkan perkiraan token output, yang biasanya lebih mahal daripada token input.
- Pastikan total per permintaan nyaman masuk ke jendela konteks model.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Alat ini memperkirakan jumlah token LLM pada sejumlah karakter tertentu. Daripada menjalankan teks melalui pustaka tokenizer, Anda memasukkan jumlah karakter dan kalkulator menerapkan rasio rata-rata karakter per token model tersebut. Berguna untuk perencanaan anggaran, desain sistem, dan perkiraan biaya sebelum teks sebenarnya tersedia.
Untuk prosa bahasa Inggris, satu token rata-rata setara 3,8-4,0 karakter pada model utama (GPT-4o, Claude, Gemini). Untuk kode sumber, rasionya turun menjadi sekitar 3,0-3,4 karakter per token karena simbol, operator, dan indentasi masing-masing menghasilkan token. Aturan cepat: bagi dengan 4 untuk prosa Inggris, atau 3,2 untuk konten berisi banyak kode.
Dengan rasio rata-rata 4 karakter per token untuk prosa Inggris, 1.000 karakter sekitar 250 token. Untuk kode, pada ~3,2 karakter per token, 1.000 karakter sekitar 312 token. Ini estimasi — angka tepatnya bergantung pada kata, simbol, dan tokenizer model.
Tokenizer LLM banyak dilatih pada teks bahasa Inggris, sehingga kata Inggris umum ditokenisasi efisien sebagai satu token. Kode memuat banyak simbol satu karakter (kurung, operator, titik koma), identifier pendek, dan spasi indentasi yang masing-masing menghasilkan satu atau lebih token tetapi mewakili sangat sedikit karakter. Karena itu jumlah karakter yang sama pada kode menghasilkan lebih banyak token, dan biaya API lebih tinggi.
Estimasi didasarkan pada rasio rata-rata karakter per token yang dipublikasikan untuk setiap keluarga model dan akurat dalam ±10-15 % untuk prosa Inggris. Untuk penggunaan produksi atau perencanaan anggaran yang kritis, kami menyarankan validasi dengan pustaka tokenizer penyedia (tiktoken untuk OpenAI, tokenizer Anthropic untuk Claude, dan lainnya). Kalkulator ini paling berguna pada tahap perencanaan awal.
Ya. Jumlah karakter mencakup semua karakter dalam teks: huruf, angka, spasi, tanda baca, baris baru, dan karakter khusus. Beginilah tokenizer LLM memproses teks. Spasi dan tanda baca berkontribusi pada jumlah token, terutama saat berada di samping kata dalam pola yang dikenali tokenizer sebagai unit terpisah.
Ya, sepenuhnya. Kalkulator berjalan seluruhnya di sisi klien, di browser Anda. Tidak ada data yang dikirim ke server mana pun — Anda hanya memasukkan angka dan semua perhitungan terjadi lokal di perangkat Anda. Tidak perlu pendaftaran dan tidak ada yang disimpan.