Token 计算器
估算文本在 AI 模型中的 Token 数量，支持主流大模型定价计算
统计结果
预估成本
$2.50 / 1M Token 输入
$10.00 / 1M Token 输出
什么是 Token？
Token 是 AI 模型处理文本的基本单位。简单来说，模型不是按字符或单词来处理文本，而是将文本切分成更小的片段（Token），每个 Token 可能是一个字符、一个单词的一部分，或者一个完整的单词。
不同模型使用不同的分词算法。例如，GPT-4 使用的是基于 BPE（Byte Pair Encoding）的分词方式，英文单词通常被分成 1-2 个 Token，而中文字符通常每个字占 1-2 个 Token。DeepSeek 等国产模型对中文有更好的优化。
使用方法
基本操作
- 在左侧文本框中输入或粘贴需要计算的文本
- 选择目标 AI 模型（如 GPT-4、Claude、Gemini 等）
- 右侧面板会显示 Token 数量估算结果
- 可以设置预估输出长度，计算 API 调用成本
分词规则说明
- GPT 系列：英文约 4 字符 = 1 Token，中文约 1.5 字符 = 1 Token
- Claude 系列：分词规则与 GPT 类似，但略有差异
- DeepSeek 系列：针对中文优化，中文约 2 字符 = 1 Token
- 特殊字符、标点符号、换行等也会消耗 Token
- 代码、JSON 等结构化文本的 Token 密度通常更高
常见问题 (FAQ)
Q: 为什么估算结果和 API 实际返回不同？
A: 本工具使用近似算法估算 Token 数量。实际的分词规则非常复杂，涉及 Unicode 处理、特殊字符、缩写等。建议将估算值作为参考，实际 Token 数以 API 返回的 usage 字段为准。
Q: 中文和英文的 Token 计算有什么区别？
A: 一般来说，英文单词平均约 4 个字符对应 1 个 Token，而中文字符在不同模型中差异较大：GPT 约 1.5 字符/Token，DeepSeek 约 2 字符/Token，中文优化模型效率更高。
Q: 如何减少 Token 消耗？
A: 可以通过精简 Prompt、移除冗余信息、使用更简洁的表达方式来减少 Token。对于长文本，可以考虑分段处理或使用摘要功能。选择中文优化模型（如 DeepSeek）也能提高效率。
Q: Token 和字符数的关系是什么？
A: Token 和字符数没有固定的转换关系。英文文本的字符/Token 比值通常在 3-5 之间，中文文本在 GPT 中通常在 0.5-1.5 之间。比值越高，说明分词效率越高。
Q: 不同模型的 Token 计算方式一样吗？
A: 不一样。每个模型有自己的分词器和词汇表。例如 GPT-4、Claude、Gemini 使用完全不同的分词算法，DeepSeek 对中文有特别优化。同一文本在不同模型中的 Token 数可能差异较大。