Controlla la Finestra di Contesto Rimanente Prima di Spedire
Incolla il tuo prompt o blocco di documento per vedere i token di finestra di contesto utilizzati vs rimanenti tra i modelli. La stima dei costi rimane disponibile come pannello avanzato.
Flusso di lavoro primario testo-a-token
Incolla prima il testo per verificare immediatamente il rischio di utilizzo del contesto. Le stime dei costi sono disponibili in un pannello espandibile secondario.
Preset di scenario
Inizia con un clic e poi affina nelle impostazioni avanzate.
Capacità rimanente della finestra di contesto
Concentrati prima sui token utilizzati vs rimanenti per evitare il rischio di overflow.
Modelli da confrontare
Seleziona i modelli che desideri confrontare per sicurezza del contesto e costi
Dettagli stima costi
Espandi per ripartizione prezzi, esportazioni e link ai provider.
Ripartizione costi
Rivedi i conteggi dei token e i prezzi per modello, quindi esporta lo scenario per la pianificazione, l'approvvigionamento o la preventivazione dei clienti.
Questo contatore di token locale nel browser mantiene il testo del prompt sul tuo dispositivo. Calcoliamo solo token e prezzi nella sessione corrente.
Utilizzo del fallback dei prezzi integrato perché il catalogo in tempo reale non è attualmente disponibile.
Aggiornato oggi
Utilizzo di dati di prezzi di fallback. I numeri potrebbero essere in ritardo rispetto ai prezzi attuali dei provider.
OpenAI utilizza il conteggio locale compatibile con tiktoken dove disponibile. Anthropic, Gemini e modelli personalizzati potrebbero utilizzare approssimazioni lato browser, quindi conferma sempre la fatturazione finale con le dashboard dei provider per i budget di produzione.
Advanced cost settings
Regola la lunghezza dell'output, la cache, il traffico e gli input dei prezzi personalizzati senza affollare il flusso di lavoro principale della finestra di contesto.
Prezzi modelli personalizzati
Come stimare i prezzi dei token tra i provider LLM
Segui questi passaggi per utilizzare il calcolatore come calcolatore di token cross-modello, calcolatore di token prompt e completamento e contatore di token browser locale.
- Incolla testo sorgente o inserisci conteggi token manuali
Usa la modalità testo quando desideri il conteggio dei token del browser locale da un prompt, schema, trascrizione o blocco RAG. Usa la modalità manuale quando conosci già il conteggio dei token da un'altra pipeline.
- Scegli provider e ipotesi di scenario
Seleziona OpenAI, Claude, Gemini o un modello personalizzato, quindi inserisci i token di output previsti, i token di input memorizzati nella cache, i token di recupero aggiuntivi, il volume delle richieste e l'utilizzo mensile.
- Modella effetti di batch, cache e margine
Attiva lo sconto batch per lavori in blocco asincroni, aggiungi token di prompt memorizzati nella cache per istruzioni di sistema ripetute e includi un margine di sicurezza o un margine del cliente se hai bisogno di guardrail di budget.
- Confronta ed esporta il risultato
Rivedi il costo per richiesta, il totale dello scenario, il costo mensile, il budget sicuro e il prezzo maggiorato. Esporta JSON o CSV per revisioni di approvvigionamento, preventivi per clienti o documenti di selezione del modello.
Casi di studio: dove la stima dei costi dei token è importante
Questi esempi corrispondono a un comportamento di ricerca ad alta intenzione relativo al confronto dei prezzi, alla cache, al batch e all'utilizzo di LLM multilingue.
Caso di studio 1: Stimatore costi flusso di lavoro agentivo
Profile
Una startup che esegue agenti multi-step con cicli di pianificazione, recupero e revisione.
Challenge
Il team doveva stimare come le chiamate agli strumenti ripetute e i prompt di sistema lunghi avrebbero influito sull'economia unitaria prima del lancio.
Solution
Hanno utilizzato il calcolatore per modellare i token di prompt, i token di completamento, il contesto di recupero aggiuntivo e gli sconti batch tra i modelli candidati.
Implementation
Ogni passaggio dell'agente è stato incollato in modalità testo, quindi il team ha regolato le richieste mensili e il margine di sicurezza fino a quando lo scenario non ha corrisposto alla loro previsione di produzione.
Results
Hanno identificato il mix di modelli più economico per il flusso di lavoro e hanno ridotto il costo mensile previsto di oltre un terzo prima della spedizione.
Caso di studio 2: Calcolatore prezzi API OpenAI vs Claude
Profile
Una piattaforma di supporto che confronta GPT-4o-mini con Claude 3.5 Sonnet per la gestione delle chat.
Challenge
Avevano bisogno di un modo rapido per confrontare i prezzi dei token di prompt e completamento sulla stessa cronologia delle conversazioni senza scrivere script personalizzati.
Solution
Il calcolatore ha elaborato localmente una trascrizione di chat rappresentativa e ha restituito stime mensili affiancate per entrambi i provider.
Implementation
Il team ha incollato diverse conversazioni di 10 turni, ha impostato il volume di richieste previsto e ha confrontato il prezzo maggiorato per i piani enterprise.
Results
Hanno selezionato l'opzione a costo inferiore per i casi di supporto standard e hanno riservato il modello premium solo per i percorsi di escalation.
Caso di studio 3: Calcolatore costi API batch
Profile
Un team operativo che elabora decine di migliaia di descrizioni di prodotti durante la notte.
Challenge
Il loro margine dipendeva dal fatto che i prezzi batch asincroni modificassero materialmente il costo dei lavori di aggiornamento dei contenuti su larga scala.
Solution
Hanno modellato il lavoro con lo sconto batch abilitato e hanno incluso un buffer per le descrizioni a coda lunga che erano più grandi della media.
Implementation
Il team ha inserito un campione rappresentativo, ha previsto il numero totale di richieste ed esportato il CSV per l'approvazione del budget.
Results
Hanno spostato il carico di lavoro nella coda batch con una chiara stima dei risparmi e hanno ottenuto un budget di elaborazione notturna prevedibile.
Caso di studio 4: Costo cache contesto Anthropic
Profile
Un flusso di lavoro legal-tech con prompt di sistema riutilizzabili di grandi dimensioni e documenti normativi.
Challenge
Il team doveva capire quanto i prefissi memorizzati nella cache avrebbero ridotto il costo delle query ripetute sulle stesse istruzioni di base.
Solution
Hanno utilizzato i token di input memorizzati nella cache per modellare il contesto ripetuto e hanno confrontato i risparmi mensili effettivi rispetto all'operazione non memorizzata nella cache.
Implementation
Le istruzioni legali condivise sono state inserite come token memorizzati nella cache, mentre i prompt e gli output dinamici specifici del caso sono stati stimati separatamente.
Results
Hanno giustificato la cache dei prompt internamente e ridotto il costo apparente dei flussi di lavoro ad alta conformità.
Caso di studio 5: Costo token LLM multilingue
Profile
Un team di contenuti globale che localizza prompt e output strutturati in inglese, giapponese e cinese.
Challenge
Il numero di parole sembrava simile, ma l'utilizzo dei token variava notevolmente per lingua e formato di output.
Solution
Hanno incollato prompt localizzati nello strumento per misurare l'inflazione dei token e confrontare i prezzi dei provider prima di lanciare in nuovi mercati.
Implementation
Il team ha duplicato gli scenari per lingua, regolato la dimensione dell'output prevista e documentato la differenza di prezzo per mercato.
Results
Hanno evitato sottoprezzi in lingue con molti token e hanno stabilito politiche di utilizzo specifiche per mercato con maggiore sicurezza.
Domande frequenti sullo stimatore costi token
Cos'è un calcolatore di token cross-modello?
È uno strumento che ti consente di stimare l'utilizzo dei token e il costo delle API su più provider LLM dallo stesso input in modo da poter confrontare i prezzi prima di costruire.
Quanto è accurato questo stimatore costi token llm?
I modelli compatibili con OpenAI utilizzano il supporto del tokenizer locale ove disponibile. Altri provider possono fare affidamento su approssimazioni lato browser, quindi la stima è forte per la pianificazione, ma le dashboard di fatturazione dei provider rimangono la fonte definitiva di verità.
Perché separare i token di prompt e completamento?
La maggior parte dei provider addebita prezzi diversi per i token di input e output, e l'output è spesso molto più costoso. La loro separazione rende la stima utilizzabile per il budget reale.
Posso stimare qui il costo della cache del contesto Anthropic?
Sì. Aggiungi la porzione del tuo prompt che viene riutilizzata come token di input memorizzati nella cache, quindi confronta lo scenario con le esecuzioni non memorizzate nella cache per vedere come i prefissi ripetuti cambiano il budget.
Funziona come calcolatore costi API batch?
Sì. Abilita l'interruttore dello sconto batch per stimare il totale inferiore che ti aspetteresti dai flussi di lavoro di elaborazione batch asincroni.
I miei dati vengono archiviati quando utilizzo questo contatore di token browser locale?
No. Il calcolatore è progettato per l'esecuzione locale nella sessione del browser, quindi i prompt e i documenti incollati rimangono sul tuo dispositivo durante la stima.
Posso usarlo come stimatore di token chunk RAG?
Sì. Incolla un blocco di documento rappresentativo, quindi aggiungi token di input aggiuntivi per l'overhead di recupero e moltiplica le richieste per modellare il costo dei modelli di recupero top-K.
Come stimo i prezzi dei token di output strutturato OpenAI?
Incolla il prompt e qualsiasi schema o istruzioni di output strutturato in modalità testo, quindi imposta i token di completamento previsti in modo da poter vedere come l'overhead di formattazione cambia il costo totale.
Perché il costo dei token LLM multilingue varia per lingua?
Diversi tokenizer dividono il testo non inglese in modo diverso, quindi conteggi di parole simili possono produrre totali di token molto diversi. Testare ogni lingua di destinazione è il modo più sicuro per prezzare l'utilizzo globale.
Posso confrontare un modello personalizzato o self-hosted?
Sì. Utilizza la sezione prezzi personalizzati per inserire il nome del tuo modello e le tariffe per milione di token per input, output e input memorizzato nella cache.