LLM Token计算器是一款专业工具，用于准确计算和可视化大型语言模型(LLM)的token消耗及相关成本。本工具旨在帮助AI开发者、产品经理和LLM使用者更有效地规划和管理API调用预算。
随着ChatGPT、Claude和其它大语言模型的广泛应用，精确计算API调用成本成为开发者的迫切需求。不同模型采用不同的token计算方式和计费标准，增加了成本预估的复杂性。
- AI应用开发者
- 产品经理和项目管理人员
- 数据科学家和研究人员
- API服务使用者和管理者
- 教育工作者和学生
我们希望通过本工具，降低大语言模型使用者的入门门槛，提高成本透明度，并帮助用户更有效地规划和优化他们的AI模型使用策略。
- 文本分析：在服务端精确计算输入文本的token数量
- 多模型支持：支持主流LLM模型的token计算规则
- 成本估算：根据当前价格自动计算美元及人民币成本
- API支持：提供REST API接口支持程序化调用
- Token拆分展示：直观显示文本如何被拆分为tokens
- 特殊字符高亮：突出显示特殊字符和非ASCII字符的token拆分
- Token详情：悬停或点击查看每个token的详细信息
- 交互式界面：支持缩放、滚动和动态更新
- 价格自定义：支持调整价格以应对模型计费变动
- 汇率设置：自定义美元与人民币间的汇率
- 主题切换：支持深色和浅色主题，满足不同使用场景
应用采用响应式设计，包含以下主要区域：
- 导航区域：展示应用名称和基本信息
- 表单区域：包含文本输入框和模型选择
- 结果区域：展示计算结果和token可视化
- API文档：提供API使用说明和示例
- 用户输入或导入文本
- 选择要计算的语言模型
- 应用实时计算并显示token数量和估算成本
- 用户可查看token可视化结果，了解文本如何被拆分
- 可选择调整高级设置，查看不同计费标准下的结果
在开发AI应用前，快速评估不同模型的成本差异，做出合理的技术选型决策。
分析现有提示词(Prompts)的token使用情况，优化文本以减少不必要的token消耗。
帮助新手开发者和学生理解token的概念，学习不同文本的token拆分规则。
为运营中的AI应用估算API调用成本，进行预算监控和成本控制。
- 输入文本：在输入框中粘贴或输入文本，或使用"导入文件"按钮导入文本文件
- 选择模型：从模型选择区选择要计算的语言模型
- 查看结果：在结果显示区查看token数量和估算成本
- 探索tokens：在可视化区域查看token拆分，悬停或点击查看详情
- 自定义价格：展开高级选项，输入自定义的输入/输出token价格
- 调整汇率：在高级选项中设置USD至CNY的最新汇率
- 切换主题：点击右上角的主题切换按钮，在深色和浅色主题间切换
不同的LLM模型使用不同的tokenizer算法，例如GPT系列使用tiktoken，Claude使用自己的tokenizer。这导致同一文本在不同模型下的token数量会有所不同。
本应用尽可能接近官方tokenizer的计算方式，但由于某些模型的tokenizer未公开或难以在浏览器环境运行，可能存在细微差异。对于精确计费，建议以服务提供商的官方计算为准。
目前支持导入.txt、.md和.json文本文件。
应用经过优化，可处理较大文本，但对于极大量文本(超过10万字符)，可能会出现性能延迟。建议分批处理极大文本。
- 批量处理：支持多个文本文件的批量计算和比较
- 导出功能：支持将计算结果和可视化导出为CSV、JSON或图像
- API集成：与各LLM服务提供商API直接集成，获取精确计算
- 历史记录：保存和管理历史计算记录
- 更多模型：支持更多新兴LLM模型的token计算
如有问题、建议或反馈，请通过以下方式联系我们：
- GitHub Issue: https://github.com/synopai/token-calculator/issues
- Email: snychng@gmail.com
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