AI Token 计算器 - 文本Token估算与费用计算

Token 是大语言模型处理文本的基本语义单元，也是 API 调用的计费依据。一个 Token 可以是一个完整的词，也可以是词的一部分。例如，"unbelievable" 会被拆分为 "un"、"believe"、"able" 三个 Token，而常用词如 "the"、"is" 则作为单个 Token。

对于中文，由于没有空格分隔，分词器会根据字频和上下文将连续汉字组合成 Token。理解 Token 的概念至关重要——几乎所有商业 AI API 都是按 Token 数量计费的，输入和输出都会消耗 Token。

不同模型的 Token 价格差异显著：

• GPT-3.5 Turbo：性价比最高，输入 $0.0015/1K，输出 $0.002/1K
• GPT-4o：性能与成本平衡，输入 $0.005/1K，输出 $0.015/1K
• GPT-4：能力最强，输入 $0.03/1K，输出 $0.06/1K
• Claude 3 Opus：超大上下文，输入 $0.15/1K，输出 $0.75/1K

选择模型的原则：用最低成本的模型完成任务。简单任务用 GPT-3.5，复杂任务才用 GPT-4。

精确计算需要使用与模型相同的分词器，但日常估算可用以下方法：

• 英文文本：字符数 ÷ 4 ≈ Token 数（1000字符 ≈ 250 Token）
• 中文文本：字符数 ÷ 2 ≈ Token 数（1000字符 ≈ 500 Token）
• 代码文本：按英文处理，格式化会增加额外 Token

本工具采用混合估算方法，同时考虑空格、换行符和语言特性，提供接近实际的估算结果。

每个模型都有固定的上下文窗口限制：GPT-3.5 Turbo 支持 4K/16K，GPT-4 支持 8K/32K，GPT-4o 支持 128K，Claude 3 Opus 支持 200K。超过限制会导致错误。

策略：分段处理长文本、使用摘要压缩历史、选择支持大上下文的模型。

优化提示词可降低 30%-50% 的 Token 消耗：

• 精简指令：删除冗余问候语，使用简洁指令
• 限制示例：2-3 个高质量示例足够
• 设定输出长度：明确指定输出限制
• 缓存结果：复用相同查询结果
• 选择合适模型：简单任务用低成本模型

避免这些常见错误：

• 只算输入忽略输出：输出同样消耗 Token，且价格通常更高
• 低估中文消耗：中文 Token 密度更高，成本需特别注意
• 忽略系统提示词：系统提示词也会计入输入 Token
• 过度依赖估算：估算仅供参考，正式上线前需实际测试