Token 计算器

token 数只能算，不能估

一个 token 不是「一个词」也不是「一个汉字」。常见英文单词常被压成 1 个，汉字常常 1 个字就是 1 个以上，生僻词、代码符号、emoji 又是另一套切法 —— 所以按字数除以某个系数得到的估算，跟真实值能差两三倍。

本页不做估算：数字由各家自己的官方分词器算出，和你实际调用 API 时被计费的量一致。

同一段文本，各家数字不同是正常的

每家分词器的词表都不一样，切分粒度自然不同。同一段中文，GPT 与 Claude 的结果差 10%~30% 属常态 —— 这不影响两边的准确性，它们各自的官方分词器就是这么切的。

所以算 prompt 预算要按你实际调用的那一家来算，别拿一个模型的数字去套另一个。

数字从哪来

GPT 系列用 OpenAI 官方词表，通义千问、DeepSeek、Llama、GLM 用它们各自在 HuggingFace 上发布的官方 tokenizer —— 全部存在服务器本地，运行时不再联网。每行结果右边都标着这一行的计数来源。

Claude 是唯一的例外：它的分词器没有公开，唯一精确的途径是调用官方 count_tokens 接口，因此需要服务端配置密钥；没配时那一行会直说「需服务端配置密钥」，而不是拿估算糊弄过去。

没列出的模型是有原因的

Gemini、文心一言、讯飞星火等不在列表里：Google 与这些厂商都没有提供可用的官方 tokenizer 词表，任何第三方数字都无法保证与实际计费一致。与其给一个看着像但可能错的估算，不如不列。

别忘了给输出留位置

上下文窗口是输入和输出共享的：输入占了 12 万tokens、想让模型再写 8000 字，窗口只有 128K 时就会在生成到一半时被截断。

所以上面留了「预留输出」这一栏，填上你打算让它写的 token 数，占用比例会按输入加预留来算，超出窗口的那几行会标红。

文本会发给服务器

这是站内唯一需要把输入内容送出浏览器的工具 —— 精确 token 数必须由服务端的分词器计算，没有纯前端替代方案（官方词表动辄十几 MB，塞进每个页面与「工具页要快」冲突）。文本只在内存里用于分词，不落库、不写缓存、不用于其它用途。

但如果是要粘未公开的稿件或内部文档，请清楚这一点：不便上传的文本就别用本页。复制与导出只带各模型的数字和占比，不含原文。

单次上限 20 万字符

分词是逐字符处理的，超长文本会明显拖慢响应，因此超过 20 万字符会直接拒绝。日常的提示词、单个代码文件、几千行文档都远达不到这个量级。