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Token 估算
离线估算 LLM token 数,附字符数、词数与 CJK 统计。
近似估算,非官方 tokenizer:非 CJK 约 4 字符/token,CJK 约 1.5 字符/token。精确数值因模型而异。
怎么用
- 把准备发给模型的文本粘进输入框。
- 四个统计框随输入实时更新:估算 token 数、字符数、词数、CJK 字符数。
- 统计框下方的说明写明了当前使用的估算规则。
- 点「试用示例」查看一段中英混合的示例。
- 「清空」重置全部内容。
常见用法
- 提示词预算 —— 发送前先判断长提示词能不能塞进上下文窗口。
- 成本粗估 —— 把 token 估算换算成计费 API 的大致开销。
- 跨语言对比 —— 直观看同一个意思,中文字符远比英文单词便宜。
- 讲解分词 —— 说明为什么模型按 token 而不是字符计价和限长。
常见问题
问:估算有多准? 答:把它当数量级参考。真实 tokenizer 使用学习得到的子词词表,实际计数因模型而异——对普通文本,与本页经验规则的偏差通常在一到两成上下。
问:词数怎么算的? 答:以空格或标点分隔的拉丁字母与数字串各算一个词,每个 CJK 字符各算一个词——这也是多数文本编辑器对混合语言文本的统计口径。
问:为什么不直接用官方 tokenizer? 答:官方 tokenizer 是按模型区分的库,需要下载和更新。本页用零安装、零网络换取计数近似,对预算判断来说够用。
你的数据留在这台设备上
Token 估算 完全在本地运行。你粘贴或拖入的一切都由你自己的浏览器处理,不会被传走。我们的服务器不保存任何东西——关掉标签页就没了。
你输入的内容不会发往服务器、不被记录,也不用于分析统计。首次加载之后即使断网,这个页面照样能用。