Calculadora de Tokens Cross-Model: Estime Costos de API LLM Instantáneamente
Pegue texto o ingrese recuentos manuales para pronosticar precios de prompt, completion, caché y batch entre OpenAI, Claude, Gemini y precios de modelos personalizados sin enviar datos a un servidor.
Estimador de costos de tokens LLM
Utilice esta calculadora de tokens cross-model para estimar el gasto de la API para prompts, respuestas, prefijos cacheados, fragmentos RAG, bucles de agente y salidas estructuradas.
Current token cost snapshot
A quick read on what the current token count costs across the models you have selected.
Modelos para comparar
Seleccione uno o más modelos
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 local en el navegador mantiene el texto del prompt en su dispositivo. Solo calculamos tokens y precios en la sesión actual.
Usando el respaldo de precios incorporado porque el catálogo en vivo no está disponible en este momento.
OpenAI utiliza conteo compatible con tiktoken local donde está disponible. Anthropic, Gemini y modelos personalizados pueden usar aproximaciones del lado del navegador, así que siempre confirme la facturación final con los paneles del proveedor para presupuestos de producción.
Advanced cost settings
Tune response size, cache assumptions, request volume, safety margin, and custom pricing without crowding the main paste-and-count flow.
Precios de modelos personalizados
Cómo estimar precios de tokens entre proveedores de LLM
Siga estos pasos para usar la calculadora como calculadora de tokens cross-model, calculadora de tokens de prompt y completion, y contador de tokens local en el navegador.
- Pegue texto fuente o ingrese recuentos manuales de tokens
Use el modo de texto cuando desee un conteo de tokens local en el navegador 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, los tokens de entrada cacheados, los tokens de recuperación adicionales, el volumen de solicitudes y el uso mensual.
- Modele efectos de batch, caché y margen
Active el descuento por lote para trabajos masivos asíncronos, agregue tokens de prompt cacheados para instrucciones del 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 adquisición, cotizaciones de clientes o documentos de selección de modelos.
Estudios de caso: dónde importa la estimación de costos de tokens
Estos ejemplos coinciden con un comportamiento de búsqueda de alta intención en torno a la comparación de precios, el caché, el batch 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 varios 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 lote entre los modelos candidatos.
Implementation
Cada paso del agente se pegó en el 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 envío.
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 comparativas 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 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 de batch asíncronos cambiaban materialmente el costo de los trabajos de actualización de contenido a gran escala.
Solution
Modelaron el trabajo con el descuento por lote habilitado e incluyeron un margen 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 batch con una estimación clara de ahorro y obtuvieron un presupuesto predecible para el procesamiento nocturno.
Estudio de Caso 4: Costo de caché de contexto Anthropic
Profile
Un flujo de trabajo legal-tech con prompts del sistema reutilizables grandes y documentos de políticas.
Challenge
El equipo necesitaba comprender cuánto reducirían los prefijos cacheados el costo de las consultas repetidas sobre las mismas instrucciones base.
Solution
Utilizaron tokens de entrada cacheados 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 cacheados, mientras que los prompts y salidas dinámicos específicos del asunto se estimaron por separado.
Results
Justificaron el caché de prompts internamente y redujeron el costo aparente de los flujos de trabajo de alto cumplimiento.
Estudio de Caso 5: Costo de tokens 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 subvaloración en idiomas con muchos tokens y establecieron políticas de uso específicas del mercado con mayor confianza.
Preguntas frecuentes del estimador de costos de tokens
¿Qué es una calculadora de tokens cross-model?
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 para los tokens de entrada y salida, y la salida suele ser mucho más cara. Dividirlos hace que la estimación sea útil para la presupuestación real.
¿Puedo estimar el costo de caché de contexto Anthropic aquí?
Sí. Agregue la porción de su prompt que se reutiliza como tokens de entrada cacheados, 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 lote 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 local en el navegador?
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 el 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 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 el nombre de su modelo y las tarifas por millón de tokens para entrada, salida y entrada cacheada.