Token 카운터

AI 모델에서의 Token 수를 추정, 주요 LLM 가격 계산 지원

텍스트 입력

통계

Token 수0
문자 수0
중국어 문자0
단어 수 (추정)0
문자/Token 비율0

예상 비용

입력 Token0
출력 Token1,000
총 비용$0.0100

1M 입력 토큰당 $2.50
1M 출력 토큰당 $10.00

Token이란?

Token은 AI 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위입니다. 모델은 텍스트를 Token이라는 더 작은 세그먼트로 분할합니다.

모델마다 다른 토큰화 알고리즘을 사용합니다. DeepSeek 등은 중국어에 최적화되어 있습니다.

사용 방법

기본 작업

  1. 입력 영역에 텍스트를 입력하거나 붙여넣기
  2. 대상 AI 모델 선택 (GPT-4, Claude, Gemini 등)
  3. 오른쪽 패널에서 토큰 수 추정 확인
  4. 예상 출력 길이 설정하여 API 비용 계산

토큰화 규칙

  • GPT 시리즈: 영어 ~4 문자 = 1 토큰, 중국어 ~1.5 문자 = 1 토큰
  • Claude 시리즈: GPT와 유사하며 약간의 차이 있음
  • DeepSeek 시리즈: 중국어 최적화, ~2 문자 = 1 토큰
  • 특수 문자, 구두점, 줄바꿈도 토큰을 소비
  • 코드, JSON 등 구조화된 텍스트는 더 높은 토큰 밀도

자주 묻는 질문

Q: 추정 결과가 API 결과와 다른 이유?

A: 이 도구는 추정 알고리즘을 사용합니다. 추정값은 참고용으로 사용하세요.

Q: 중국어와 영어 토큰 계산의 차이?

A: 영어 단어는 평균 4 문자당 1 토큰, 중국어 문자는 GPT에서 ~1.5, DeepSeek에서 ~2.

Q: 토큰 사용량을 줄이는 방법?

A: 프롬프트를 간소화하고, 중복 정보를 제거하고, 더 간결한 표현을 사용하세요.

Q: 토큰과 문자 수의 관계?

A: 영어 텍스트는 일반적으로 3-5 문자/토큰 비율, 중국어는 GPT에서 0.5-1.5.

Q: 다른 모델이 동일하게 토큰을 계산합니까?

A: 아니요. 각 모델은 자체 토크나이저와 어휘를 가집니다.