Überprüfen Sie das verbleibende Kontextfenster, bevor Sie es versenden
Fügen Sie Ihren Prompt oder Ihr Dokumenten-Chunk ein, um die verwendeten vs. verbleibenden Kontextfenster-Token über Modelle hinweg anzuzeigen. Die Kostenschätzung bleibt als erweiterte Ansicht verfügbar.
Primärer Text-zu-Token-Workflow
Fügen Sie zuerst Text ein, um das Risiko der Kontextnutzung sofort zu überprüfen. Kostenschätzungen sind in einem sekundären erweiterbaren Bereich verfügbar.
Szenario-Voreinstellungen
Starten Sie mit einem Klick und verfeinern Sie dann in den erweiterten Einstellungen.
Verbleibende Kapazität des Kontextfensters
Konzentrieren Sie sich zuerst auf verwendete vs. verbleibende Token, um Überlauf-Risiken zu vermeiden.
Zu vergleichende Modelle
Wählen Sie die Modelle aus, die Sie auf Kontext-Sicherheit und Kosten vergleichen möchten
Details zur Kostenschätzung
Erweitern Sie für Preisaufschlüsselung, Exporte und Anbieter-Links.
Kostenaufschlüsselung
Überprüfen Sie Token-Anzahlen und Preise nach Modell und exportieren Sie dann das Szenario für Planung, Beschaffung oder Kundenangebote.
Dieser lokale Browser-Token-Zähler behält den Prompt-Text auf Ihrem Gerät. Wir berechnen nur Token und Preise in der aktuellen Sitzung.
Verwendet den integrierten Preis-Fallback, da der Live-Katalog derzeit nicht verfügbar ist.
Heute aktualisiert
Verwendet Fallback-Preisdaten. Zahlen können hinter den aktuellen Anbieterpreisen zurückbleiben.
OpenAI verwendet, wo verfügbar, lokale tiktoken-kompatible Zählungen. Anthropic, Gemini und benutzerdefinierte Modelle können Browser-seitige Annäherungen verwenden. Bestätigen Sie daher immer die endgültige Abrechnung mit den Anbieter-Dashboards für Produktionsbudgets.
Advanced cost settings
Passen Sie die Ausgabelänge, das Caching, den Traffic und die benutzerdefinierten Preiseingaben an, ohne den Haupt-Kontextfenster-Workflow zu überladen.
Benutzerdefinierte Modellpreise
So schätzen Sie Token-Preise über LLM-Anbieter hinweg
Befolgen Sie diese Schritte, um den Rechner als modellübergreifenden Token-Rechner, Prompt- und Completion-Token-Rechner und lokalen Browser-Token-Zähler zu verwenden.
- Quelltext einfügen oder manuelle Token-Anzahlen eingeben
Verwenden Sie den Textmodus, wenn Sie lokale Browser-Token-Zählungen von einem Prompt, Schema, Transkript oder RAG-Chunk wünschen. Verwenden Sie den manuellen Modus, wenn Sie die Token-Anzahl bereits aus einer anderen Pipeline kennen.
- Anbieter und Szenario-Annahmen auswählen
Wählen Sie OpenAI, Claude, Gemini oder ein benutzerdefiniertes Modell aus und geben Sie dann erwartete Ausgabe-Token, zwischengespeicherte Eingabe-Token, zusätzliche Abruf-Token, Anfragevolumen und monatliche Nutzung ein.
- Batch-, Caching- und Margeneffekte modellieren
Aktivieren Sie den Batch-Rabatt für asynchrone Stapelaufträge, fügen Sie zwischengespeicherte Prompt-Token für wiederholte Systemanweisungen hinzu und schließen Sie eine Sicherheitsmarge oder einen Kundenaufschlag ein, wenn Sie Budget-Schutzschilde benötigen.
- Ergebnis vergleichen und exportieren
Überprüfen Sie die Kosten pro Anfrage, die Szenario-Gesamtsumme, die monatlichen Kosten, das sichere Budget und den aufgeschlagenen Preis. Exportieren Sie JSON oder CSV für Beschaffungsüberprüfungen, Kundenangebote oder Modell-Auswahldokumente.
Fallstudien: Wo die Schätzung von Token-Kosten wichtig ist
Diese Beispiele entsprechen Suchverhalten mit hoher Absicht rund um Preisvergleiche, Caching, Batching und die Nutzung mehrsprachiger LLMs.
Fallstudie 1: Agenten-Workflow-Kostenschätzer
Profile
Ein Startup, das mehrstufige Agenten mit Planer-, Retriever- und Prüfer-Schleifen betreibt.
Challenge
Das Team musste abschätzen, wie sich wiederholte Tool-Aufrufe und lange System-Prompts auf die Stückkosten vor dem Start auswirken würden.
Solution
Sie nutzten den Rechner, um Prompt-Token, Completion-Token, zusätzliche Abruf-Kontexte und Batch-Rabatte über Kandidatenmodelle hinweg zu modellieren.
Implementation
Jeder Agentenschritt wurde in den Textmodus eingefügt, dann passte das Team die monatlichen Anfragen und die Sicherheitsmarge an, bis das Szenario ihrer Produktionsprognose entsprach.
Results
Sie identifizierten die günstigste Modellkombination für den Workflow und reduzierten die prognostizierten monatlichen Kosten vor dem Versand um mehr als ein Drittel.
Fallstudie 2: OpenAI vs. Claude API-Preisrechner
Profile
Eine Support-Plattform, die GPT-4o-mini mit Claude 3.5 Sonnet für die Chat-Bearbeitung vergleicht.
Challenge
Sie benötigten eine schnelle Möglichkeit, die Prompt- und Completion-Token-Preise für dieselbe Konversationshistorie zu vergleichen, ohne benutzerdefinierte Skripte zu schreiben.
Solution
Der Rechner verarbeitete ein repräsentatives Chat-Transkript lokal und lieferte nebeneinander liegende monatliche Schätzungen für beide Anbieter.
Implementation
Das Team fügte mehrere 10-Runden-Gespräche ein, legte das prognostizierte Anfragevolumen fest und verglich den aufgeschlagenen Preis für Enterprise-Pläne.
Results
Sie wählten die kostengünstigere Option für Standard-Supportfälle und reservierten das Premium-Modell nur für Eskalationspfade.
Fallstudie 3: Batch-API-Kostenrechner
Profile
Ein Betriebsteam, das über Nacht Zehntausende von Produktbeschreibungen verarbeitet.
Challenge
Ihre Marge hing davon ab, ob Batch-API-Preise die Kosten großer Content-Refresh-Jobs wesentlich veränderten.
Solution
Sie modellierten den Job mit aktiviertem Batch-Rabatt und fügten einen Puffer für Long-Tail-Beschreibungen hinzu, die größer als der Durchschnitt waren.
Implementation
Das Team gab eine repräsentative Stichprobe ein, prognostizierte die Gesamtanfragezahl und exportierte die CSV zur Budgetgenehmigung.
Results
Sie verlagerten die Arbeitslast in die Batch-Warteschlange mit einer klaren Kosteneinsparungsschätzung und erhielten ein vorhersehbares Budget für die nächtliche Verarbeitung.
Fallstudie 4: Anthropic-Kontext-Caching-Kosten
Profile
Ein Legal-Tech-Workflow mit großen wiederverwendbaren System-Prompts und Richtliniendokumenten.
Challenge
Das Team musste verstehen, wie viel zwischengespeicherte Präfixe die Kosten wiederholter Abfragen über dieselben Basisinstruktionen reduzieren würden.
Solution
Sie nutzten zwischengespeicherte Eingabe-Token, um wiederholten Kontext zu modellieren, und verglichen die effektiven monatlichen Einsparungen mit dem un-gecachten Betrieb.
Implementation
Die gemeinsamen rechtlichen Anweisungen wurden als zwischengespeicherte Token eingegeben, während dynamische, fallspezifische Prompts und Ausgaben separat geschätzt wurden.
Results
Sie rechtfertigten das Prompt-Caching intern und reduzierten die scheinbaren Kosten von Workflows mit hoher Compliance.
Fallstudie 5: Mehrsprachige LLM-Token-Kosten
Profile
Ein globales Content-Team, das Prompts und strukturierte Ausgaben in Englisch, Japanisch und Chinesisch lokalisiert.
Challenge
Die Wortanzahl sah ähnlich aus, aber die Token-Nutzung variierte stark je nach Sprache und Ausgabeformat.
Solution
Sie fügten lokalisierte Prompts in das Tool ein, um die Token-Inflation zu messen und die Anbieterpreise vor der Markteinführung in neuen Märkten zu vergleichen.
Implementation
Das Team duplizierte Szenarien nach Sprache, passte die erwartete Ausgabegröße an und dokumentierte die Preisdifferenz nach Markt.
Results
Sie verhinderten eine Unterpreisung in Sprachen mit vielen Token und legten marktspezifische Nutzungsrichtlinien mit besserer Zuversicht fest.
FAQs zum Token-Kostenschätzer
Was ist ein modellübergreifender Token-Rechner?
Es ist ein Tool, mit dem Sie die Token-Nutzung und die API-Kosten über mehrere LLM-Anbieter hinweg für dieselbe Eingabe schätzen können, um Preise zu vergleichen, bevor Sie mit dem Bau beginnen.
Wie genau ist dieser LLM-Token-Kostenschätzer?
OpenAI-kompatible Modelle verwenden, wo verfügbar, lokale Tokenizer-Unterstützung. Andere Anbieter können sich auf Browser-seitige Annäherungen verlassen. Die Schätzung ist daher gut für die Planung, aber die Abrechnungs-Dashboards der Anbieter bleiben die endgültige Wahrheitsquelle.
Warum Prompt- und Completion-Token trennen?
Die meisten Anbieter berechnen unterschiedliche Preise für Eingabe- und Ausgabetoken, und die Ausgabe ist oft viel teurer. Die Trennung macht die Schätzung für die tatsächliche Budgetierung nutzbar.
Kann ich hier Anthropic-Kontext-Caching-Kosten schätzen?
Ja. Fügen Sie den Teil Ihres Prompts hinzu, der als zwischengespeicherte Eingabe-Token wiederverwendet wird, und vergleichen Sie dann das Szenario mit nicht-gecatchten Läufen, um zu sehen, wie sich wiederholte Präfixe auf das Budget auswirken.
Funktioniert dies als Batch-API-Kostenrechner?
Ja. Aktivieren Sie den Schalter für den Batch-Rabatt, um die geringere Gesamtsumme zu schätzen, die Sie von asynchronen Stapelverarbeitungs-Workflows erwarten würden.
Werden meine Daten gespeichert, wenn ich diesen lokalen Browser-Token-Zähler verwende?
Nein. Der Rechner ist für die lokale Ausführung in der Browsersitzung konzipiert, sodass eingefügte Prompts und Dokumente während der Schätzung auf Ihrem Gerät verbleiben.
Kann ich dies als RAG-Chunk-Token-Schätzer verwenden?
Ja. Fügen Sie einen repräsentativen Dokumenten-Chunk ein, fügen Sie dann zusätzliche Eingabe-Token für den Abruf-Overhead hinzu und multiplizieren Sie die Anfragen, um die Kosten von Top-K-Abrufmustern zu modellieren.
Wie schätze ich die Token-Preise für strukturierte Ausgaben von OpenAI?
Fügen Sie den Prompt und alle Schema- oder strukturierten Ausgabeanweisungen in den Textmodus ein und legen Sie dann die erwarteten Completion-Token fest, damit Sie sehen können, wie sich der Formatierungs-Overhead auf die Gesamtkosten auswirkt.
Warum variieren die Token-Kosten mehrsprachiger LLMs je nach Sprache?
Unterschiedliche Tokenizer teilen nicht-englischen Text unterschiedlich auf, sodass ähnliche Wortanzahlen sehr unterschiedliche Token-Gesamtsummen ergeben können. Das Testen jeder Zielsprache ist der sicherste Weg, um globale Nutzungspreise zu ermitteln.
Kann ich ein benutzerdefiniertes oder selbst gehostetes Modell vergleichen?
Ja. Verwenden Sie den Abschnitt für benutzerdefinierte Preise, um Ihren eigenen Modellnamen und Raten pro Million Token für Eingabe, Ausgabe und zwischengespeicherte Eingabe einzugeben.