LLM Token 计数器

关于 Token 计数

适合在提示词设计、长文本处理和 API 预算评估前做快速估算。

为什么要先估算 Token？

LLM 接口通常按 Token 计费，并受上下文窗口限制。提前估算有助于控制成本、避免截断，并优化请求结构。

主要功能

• 多模型估算: 同时参考多类常见模型。
• 实时更新: 输入变化后结果立即刷新。
• 上下文占用可视化: 更容易判断是否接近上限。
• 支持文件导入进行批量检查。:

使用方法

1. 输入提示词或待分析文本。
2. 查看不同模型下的估算结果。
3. 结合上下文占用决定是否精简内容。

适用场景

• 在调用大模型 API 前预估提示词体积，避免超出上下文窗口。
• 对比 GPT、Claude、Llama 的近似 token 占用，提前评估预算和分段策略。
• 在整理长提示词、系统提示或知识库片段时，先做长度控制再接入程序。

估算说明

这里显示的是浏览器端近似估算值，不等同于各模型官方 tokenizer 的精确结果。它适合做预估、分段和成本判断，但在最终计费或严格截断前，仍建议用模型官方 tokenizer 再确认一次。

适合使用的场景

• 在调用 LLM API 之前先估算 prompt 长度，避免超过上下文窗口。
• 在 GPT、Claude、Llama 之间切换工作流前，先比较不同模型的估算结果。
• 在批量处理长系统提示词、检索片段或评测数据前，先检查 token 规模。

常见误区

• 把估算值当成最终计费值，用于对精度要求很高的账单场景。
• 只看输入 token，忽略了输出 token 也会占用同一个上下文预算。
• 直接粘贴包含大量样板、日志或重复上下文的长文本，不先裁剪。

限制与精度

这个计数器面向浏览器内快速估算，不等同于服务商的精确计费 tokenizer。若预算或截断边界非常敏感，仍应使用官方 tokenizer 做最终校验。