Калькулятор слов в токены
Бесплатно оценивайте количество токенов по числу слов онлайн, используя коэффициенты слов на токен для GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama, Mistral и других. Введите количество слов, вставьте текст или выберите пресет контента и сразу увидите токены, стоимость API и использование контекстного окна для 15 моделей.
Estimate token counts from word counts using model-specific word-to-token ratios for 15 leading AI models. Enter words manually, paste text, or pick a content preset - then see token estimates, API costs, and context window usage instantly.
Word Count
Quick Presets
Baseline: ~1.3 tokens/word
Usage Forecast
Est. Tokens
~975
GPT-4o
Words
750
input count
Ratio Used
1.30×
English Prose
Context Window Usage - GPT-4o
127.0K tokens remaining (99% free)
Monthly Input Cost - 30,000 requests
Per Request
$0.002437
If Generated (Output)
$292.50
Token Estimate
~975
Token Count Across Models
Sorted by cheapest monthly cost| Model | Tokens/Word | Est. Tokens | Monthly Input Cost | Context |
|---|---|---|---|---|
MetaLlama 4 ScoutBudget | ×1.30 | ~975 | $2.93 | 0% used |
MistralMistral SmallBudget | ×1.32 | ~990 | $2.97 | 1% used |
DeepSeekDeepSeek V4 FlashBudget | ×1.30 | ~975 | $4.10 | 0% used |
OpenAIGPT-4o MiniBudget | ×1.30 | ~975 | $4.39 | 1% used |
GoogleGemini 2.5 FlashBudget | ×1.25 | ~938 | $8.44 | 0% used |
DeepSeekDeepSeek V4 ProBudget | ×1.30 | ~975 | $12.72 | 0% used |
AnthropicClaude Haiku 4.5Budget | ×1.28 | ~960 | $28.80 | 0% used |
GoogleGemini 2.5 ProCapable | ×1.25 | ~938 | $35.18 | 0% used |
GoogleGemini 3.5 FlashBudget | ×1.25 | ~938 | $42.21 | 0% used |
OpenAIo3 (Reasoning)Capable | ×1.30 | ~975 | $58.50 | 0% used |
MistralMistral LargeCapable | ×1.32 | ~990 | $59.40 | 1% used |
OpenAIGPT-4o Selected | ×1.30 | ~975 | $73.13 | 1% used |
OpenAIGPT-5.4Capable | ×1.30 | ~975 | $73.13 | 0% used |
AnthropicClaude Sonnet 4.6Capable | ×1.28 | ~960 | $86.40 | 0% used |
AnthropicClaude Opus 4.8Capable | ×1.28 | ~960 | $144.00 | 0% used |
Зачем использовать наш калькулятор слов в токены
LLM не читают слово за словом: они разбивают текст на токены длиной 2-6 символов. В английском тексте одно слово в среднем равно примерно 1,3 токена, но коэффициент зависит от семейства модели и типа контента. Этот калькулятор применяет коэффициенты для 15 крупных моделей, чтобы вы планировали и считали бюджет без запуска кода и вызовов API.
Всё считается в вашем браузере: ни текст, ни количество слов не покидают устройство.
- Мгновенные оценки: введите число, потяните ползунок или вставьте текст - токены обновляются в реальном времени.
- Приватные вычисления: количество слов, вставленный текст и оценки обрабатываются полностью в браузере.
- Коэффициенты для 15 моделей от OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Meta и Mistral.
- Прогнозы стоимости и контекстного окна: стоимость ввода за запрос, прогноз на месяц или год и визуальная шкала использования контекста.
Типичные сценарии использования
От планирования бюджета API до проектирования RAG-конвейеров: вот самые частые сценарии.
- Планирование бюджета API: оценить, сколько токенов в среднем запросе и сколько это стоит при масштабе.
- Промпт-инжиниринг: проверить, помещаются ли системный промпт, примеры и ввод в контекстное окно.
- Проектирование RAG-конвейера: оценить, сколько токенов займёт каждый извлечённый фрагмент до создания векторного хранилища.
- Определение объёма контента: проверить, помещается ли статья, отчёт или глава книги в контекстное окно.
- Сравнение стоимости моделей: найти самую выгодную модель для вашей нагрузки и языка.
- Обучение: понять, почему код или CJK-текст требуют намного больше токенов, чем английская проза.
Как работает перевод слов в токены
Базовый коэффициент английской прозы - около 0,75 слова на токен (1,3 токена на слово), но каждый тип контента его меняет: код ×1,20, технический Markdown ×1,15 и неанглоязычный или CJK-текст до ×1,60.
Калькулятор даёт оценки, а не точные значения. Реальное число зависит от токенизатора провайдера: OpenAI использует tiktoken (BPE), Anthropic - собственный SentencePiece, Google Gemini - SentencePiece, настроенный под многоязычность. Особые случаи вроде URL, чисел, эмодзи или технического жаргона могут заметно превышать стандартный коэффициент.
- Введите количество слов: вручную, ползунком, через пресеты (твит, пост в блог, научная статья) или вставкой и загрузкой текста.
- Выберите модель (15 вариантов) и тип контента: английская проза, код, технический Markdown, не английский или JSON.
- Задайте прогноз использования: запросов в день, месяц или год, чтобы увидеть стоимость ввода.
- Изучите результаты: оценка токенов, использование контекстного окна, прогноз стоимости и таблица сравнения моделей.
Часто задаваемые вопросы
В стандартном английском тексте 1000 слов - это примерно 1300 токенов для токенизаторов семейств GPT и Llama, около 1280 токенов для Claude и около 1250 токенов для моделей Gemini. Эти оценки используют опубликованное среднее соотношение слов на токен для каждой модели. Код, JSON и неанглоязычный текст дают больше токенов при том же числе слов.
Каждый провайдер обучает свой токенизатор (словарь и алгоритм разбиения). OpenAI использует tiktoken со словарём BPE на 100 000 токенов. Anthropic Claude применяет собственный токенизатор SentencePiece. Google Gemini тоже использует SentencePiece, но настроенный под многоязычность. Эти токенизаторы делят один текст на немного разные части, давая расхождение 2-5 % для английского.
Для стандартного английского текста оценки обычно укладываются в 5 % от реального значения официального токенизатора. Точность падает для кода, структурированных данных, URL, чисел и нелатинских алфавитов. Для точных значений в продакшене используйте официальную библиотеку токенизации провайдера.
Для английского текста отраслевое среднее - около 0,75 слова на токен, то есть примерно 1,3 токена на слово. Эта цифра взята из документации OpenAI и подтверждена независимыми тестами на основных семействах моделей.
Исходный код содержит много символов, редких в английском тексте: скобки, операторы, подчёркивания, точки с запятой и составные идентификаторы. Токенизаторы BPE делят их иначе, чем естественные слова, часто давая больше токенов на слово, чем в прозе.
Да. Введите примерное число слов планируемого размера чанка, выберите целевую модель, и калькулятор покажет, сколько токенов займёт этот чанк. Обычно рекомендуют держать каждый чанк ниже 512 токенов, что соответствует примерно 395 словам для моделей семейства GPT.
Абсолютно. Калькулятор слов в токены работает на 100 % в вашем браузере. При вставке или загрузке текст обрабатывается локально на вашем устройстве: он не отправляется на сервер, не сохраняется и не передаётся по сети. Ваш контент остаётся полностью приватным.
Выберите тип контента "Не английский (CJK и др.)", чтобы применить множитель 1,60× к базовому коэффициенту. Китайский, японский, корейский и другие нелатинские алфавиты в стандартных токенизаторах BPE обычно требуют заметно больше токенов на символ, чем английский.