Verifique la Ventana de Contexto Restante Antes de Lanzar
Pegue su prompt o fragmento de documento para ver los tokens de contexto utilizados vs. restantes en todos los modelos. La estimación de costos permanece disponible como un panel avanzado.
Flujo de trabajo principal de texto a token
Pegue texto primero para verificar el riesgo de uso del contexto inmediatamente. Las estimaciones de costos están disponibles en un panel secundario expandible.
Preajustes de escenario
Comience con un clic y luego ajuste en la configuración avanzada.
Capacidad restante de la ventana de contexto
Concéntrese primero en los tokens utilizados vs. restantes para evitar el riesgo de desbordamiento.
Modelos a comparar
Seleccione los modelos que desea comparar por seguridad de contexto y costo
Detalles de la estimación de costos
Expanda para ver el desglose de precios, exportaciones y enlaces del proveedor.
Desglose de costos
Revise los recuentos de tokens y los precios por modelo, luego exporte el escenario para planificación, adquisición o cotización de clientes.
Este contador de tokens en el navegador local mantiene el texto del prompt en su dispositivo. Solo calculamos tokens y precios en la sesión actual.
Utilizando el respaldo de precios incorporado porque el catálogo en vivo no está disponible en este momento.
Actualizado hoy
Se están utilizando datos de precios de respaldo. Los números pueden estar desactualizados respecto a los precios actuales del proveedor.
OpenAI utiliza un conteo compatible con tiktoken local donde está disponible. Anthropic, Gemini y modelos personalizados pueden usar aproximaciones del lado del navegador, por lo que siempre confirme la facturación final con los paneles del proveedor para presupuestos de producción.
Advanced cost settings
Ajuste la longitud de salida, el almacenamiento en caché, el tráfico y las entradas de precios personalizadas sin abarrotar el flujo de trabajo principal de la ventana de contexto.
Precios de modelos personalizados
Cómo estimar precios de tokens entre proveedores de LLM
Siga estos pasos para usar la calculadora como una calculadora de tokens entre modelos, calculadora de tokens de prompt y completion, y contador de tokens en navegador local.
- Pegue texto fuente o ingrese recuentos de tokens manuales
Use el modo de texto cuando desee contar tokens en el navegador local a partir de un prompt, esquema, transcripción o fragmento RAG. Use el modo manual cuando ya conozca el recuento de tokens de otra canalización.
- Elija proveedores y supuestos del escenario
Seleccione OpenAI, Claude, Gemini o un modelo personalizado, luego complete los tokens de salida esperados, tokens de entrada en caché, tokens de recuperación adicionales, volumen de solicitudes y uso mensual.
- Modele efectos de lotes, caché y margen
Active el descuento por lotes para trabajos masivos asíncronos, agregue tokens de prompt en caché para instrucciones de sistema repetidas e incluya un margen de seguridad o margen del cliente si necesita barreras de presupuesto.
- Compare y exporte el resultado
Revise el costo por solicitud, el total del escenario, el costo mensual, el presupuesto seguro y el precio ajustado por margen. Exporte JSON o CSV para revisiones de adquisiciones, cotizaciones de clientes o documentos de selección de modelos.
Estudios de caso: dónde importa la estimación del costo de tokens
Estos ejemplos coinciden con el comportamiento de búsqueda de alta intención en torno a la comparación de precios, el almacenamiento en caché, el procesamiento por lotes y el uso de LLM multilingües.
Estudio de Caso 1: Estimador de costos de flujo de trabajo de agente
Profile
Una startup que ejecuta agentes de múltiples pasos con bucles de planificador, recuperador y revisor.
Challenge
El equipo necesitaba estimar cómo las llamadas de herramientas repetidas y los prompts largos del sistema afectarían la economía unitaria antes del lanzamiento.
Solution
Utilizaron la calculadora para modelar tokens de prompt, tokens de completion, contexto de recuperación adicional y descuentos por lotes en los modelos candidatos.
Implementation
Cada paso del agente se pegó en modo de texto, luego el equipo ajustó las solicitudes mensuales y el margen de seguridad hasta que el escenario coincidió con su pronóstico de producción.
Results
Identificaron la combinación de modelos más barata para el flujo de trabajo y redujeron el costo mensual proyectado en más de un tercio antes del lanzamiento.
Estudio de Caso 2: Calculadora de precios de API de OpenAI vs Claude
Profile
Una plataforma de soporte que compara GPT-4o-mini con Claude 3.5 Sonnet para el manejo de chat.
Challenge
Necesitaban una forma rápida de comparar los precios de tokens de prompt y completion en el mismo historial de conversación sin escribir scripts personalizados.
Solution
La calculadora procesó una transcripción de chat representativa localmente y devolvió estimaciones mensuales lado a lado para ambos proveedores.
Implementation
El equipo pegó varias conversaciones de 10 turnos, estableció el volumen de solicitudes proyectado y comparó el precio ajustado por margen para los planes empresariales.
Results
Seleccionaron la opción de menor costo para casos de soporte estándar y reservaron el modelo premium solo para rutas de escalada.
Estudio de Caso 3: Calculadora de costos de API por lotes
Profile
Un equipo de operaciones que procesa decenas de miles de descripciones de productos durante la noche.
Challenge
Su margen dependía de si los precios por lotes asíncronos cambiaban materialmente el costo de los trabajos de actualización de contenido a gran escala.
Solution
Modelaron el trabajo con el descuento por lotes habilitado e incluyeron un búfer para descripciones de cola larga que eran más grandes que el promedio.
Implementation
El equipo ingresó una muestra representativa, proyectó el recuento total de solicitudes y exportó el CSV para la aprobación del presupuesto.
Results
Trasladaron la carga de trabajo a la cola de lotes con una estimación de ahorro clara y obtuvieron un presupuesto predecible de procesamiento nocturno.
Estudio de Caso 4: Costo de caché de contexto de Anthropic
Profile
Un flujo de trabajo legal-tech con prompts de sistema reutilizables grandes y documentos de políticas.
Challenge
El equipo necesitaba comprender cuánto reducirían los prefijos en caché el costo de las consultas repetidas sobre las mismas instrucciones base.
Solution
Utilizaron tokens de entrada en caché para modelar el contexto repetido y compararon los ahorros mensuales efectivos frente a la operación sin caché.
Implementation
Las instrucciones legales compartidas se ingresaron como tokens en caché, mientras que los prompts y salidas dinámicos específicos del asunto se estimaron por separado.
Results
Justificaron el almacenamiento en caché de prompts internamente y redujeron el costo aparente de los flujos de trabajo de alto cumplimiento.
Estudio de Caso 5: Costo de tokens de LLM multilingües
Profile
Un equipo de contenido global que localiza prompts y salidas estructuradas en inglés, japonés y chino.
Challenge
Los recuentos de palabras parecían similares, pero el uso de tokens variaba drásticamente según el idioma y el formato de salida.
Solution
Pegaron prompts localizados en la herramienta para medir la inflación de tokens y comparar los precios de los proveedores antes de lanzar en nuevos mercados.
Implementation
El equipo duplicó los escenarios por idioma, ajustó el tamaño de salida esperado y documentó la diferencia de precio por mercado.
Results
Evitaron la fijación de precios insuficiente en idiomas con muchos tokens y establecieron políticas de uso específicas del mercado con mayor confianza.
Preguntas frecuentes sobre el estimador de costos de tokens
¿Qué es una calculadora de tokens entre modelos?
Es una herramienta que le permite estimar el uso de tokens y el costo de la API en múltiples proveedores de LLM a partir de la misma entrada para que pueda comparar precios antes de construir.
¿Qué tan preciso es este estimador de costos de tokens llm?
Los modelos compatibles con OpenAI utilizan soporte de tokenizador local donde está disponible. Otros proveedores pueden depender de aproximaciones del lado del navegador, por lo que la estimación es sólida para la planificación, pero los paneles de facturación del proveedor siguen siendo la fuente de verdad final.
¿Por qué separar los tokens de prompt y completion?
La mayoría de los proveedores cobran precios diferentes por los tokens de entrada y salida, y la salida suele ser mucho más cara. Dividirlos hace que la estimación sea utilizable para presupuestos reales.
¿Puedo estimar el costo de caché de contexto de Anthropic aquí?
Sí. Agregue la porción de su prompt que se reutiliza como tokens de entrada en caché, luego compare el escenario con ejecuciones sin caché para ver cómo los prefijos repetidos cambian el presupuesto.
¿Funciona esto como una calculadora de costos de API por lotes?
Sí. Habilite el interruptor de descuento por lotes para estimar el total más bajo que esperaría de los flujos de trabajo de procesamiento masivo asíncrono.
¿Se almacenan mis datos cuando uso este contador de tokens en navegador local?
No. La calculadora está diseñada para ejecutarse localmente en la sesión del navegador, por lo que los prompts y documentos pegados permanecen en su dispositivo durante la estimación.
¿Puedo usar esto como un estimador de tokens de fragmentos RAG?
Sí. Pegue un fragmento de documento representativo, luego agregue tokens de entrada adicionales para la sobrecarga de recuperación y multiplique las solicitudes para modelar el costo de los patrones de recuperación top-K.
¿Cómo estimo los precios de tokens de salida estructurada de OpenAI?
Pegue el prompt y cualquier esquema o instrucción de salida estructurada en modo de texto, luego establezca los tokens de completion esperados para que pueda ver cómo la sobrecarga de formato cambia el costo total.
¿Por qué el costo de tokens de LLM multilingües varía según el idioma?
Los diferentes tokenizadores dividen el texto no inglés de manera diferente, por lo que recuentos de palabras similares pueden producir totales de tokens muy diferentes. Probar cada idioma de destino es la forma más segura de fijar el precio del uso global.
¿Puedo comparar un modelo personalizado o autoalojado?
Sí. Utilice la sección de precios personalizados para ingresar su propio nombre de modelo y tarifas por millón de tokens para entrada, salida y entrada en caché.