Калькулятор символов в токены
Бесплатно оцените число токенов LLM по количеству символов. Применяйте точные коэффициенты символов на токен для прозы и кода к моделям GPT-4o, Claude, Gemini и ещё 7 моделям. Мгновенно сравнивайте стоимость и использование контекстного окна — полностью приватно, без регистрации.
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% |
Зачем считать токены до написания текста
Стоимость вызова LLM и занимаемое место в контекстном окне измеряются в токенах, а не в символах. Когда финального текста ещё нет, оценка по символам — самый быстрый способ оценить размер системы или бюджета.
Введите число символов и выберите тип контента (проза или код) и модель, чтобы получить оценку токенов, использование контекста и стоимость.
- Английская проза: примерно 4 символа на токен.
- Код: около 3,0–3,4 символа на токен из-за символов и отступов.
- Типичная погрешность оценки — ±10–15 % для прозы.
Различия коэффициентов между моделями
Каждое семейство моделей использует свой токенизатор, поэтому один и тот же текст может считаться по-разному в GPT-4o, Claude или Gemini. Сравнивайте стоимость с коэффициентом соответствующего провайдера.
- Общий единый коэффициент искажает сравнение цен между моделями.
- Многоязычный контент обычно расходует больше токенов на символ, чем английский.
- При критичном бюджете проверяйте данные официальным токенизатором.
От символов к бюджету
Оценка токенов — первый шаг; полный бюджет добавляет объём вызовов и ожидаемые выходные токены.
- Посчитайте символы в типичном тексте и переведите их в токены для выбранной модели.
- Умножьте на ожидаемое число вызовов в день или месяц.
- Добавьте ожидаемые выходные токены, которые обычно дороже входных.
- Убедитесь, что сумма на запрос уверенно помещается в контекстное окно модели.
Часто задаваемые вопросы
Он оценивает число токенов LLM в заданном количестве символов. Вместо прогона текста через библиотеку токенизации вы вводите число символов, и калькулятор применяет средний коэффициент символов на токен для модели. Это полезно для планирования бюджета, проектирования систем и прогноза затрат до появления самого текста.
Для английской прозы один токен — это в среднем 3,8–4,0 символа у основных моделей (GPT-4o, Claude, Gemini). Для исходного кода коэффициент падает примерно до 3,0–3,4 символа на токен, поскольку символы, операторы и отступы создают токены. Простое правило: делите на 4 для английской прозы или на 3,2 для кода.
При среднем коэффициенте 4 символа на токен для английской прозы 1 000 символов — это примерно 250 токенов. Для кода при ~3,2 символа на токен 1 000 символов — около 312 токенов. Это оценки: точное число зависит от слов, символов и токенизатора модели.
Токенизаторы LLM в основном обучены на английском тексте, поэтому частые английские слова токенизируются эффективно, как один токен. В коде много однознаковых символов (скобки, операторы, точки с запятой), коротких идентификаторов и отступов, которые дают один или несколько токенов, но представляют очень мало символов. Поэтому одинаковое число символов в коде даёт больше токенов и выше стоимость API.
Они основаны на опубликованных средних коэффициентах символов на токен для каждого семейства моделей и точны в пределах ±10–15 % для английской прозы. Для продакшена или критичного планирования бюджета рекомендуем проверять данные официальным токенизатором провайдера (tiktoken для OpenAI, токенизатор Anthropic для Claude и т. д.). Калькулятор наиболее полезен на раннем этапе планирования.
Да. Количество символов включает все символы текста: буквы, цифры, пробелы, знаки препинания, переводы строк и специальные символы. Именно так обрабатывают текст токенизаторы LLM. Пробелы и пунктуация влияют на число токенов, особенно когда стоят рядом со словами в шаблонах, которые токенизатор распознаёт как отдельные единицы.
Да, полностью. Калькулятор работает целиком на стороне клиента, в браузере. Никакие данные не передаются на сервер: вы просто вводите число, а все расчёты выполняются локально на вашем устройстве. Регистрация не требуется, ничего не сохраняется.