出荷前に残りのコンテキストウィンドウを確認
プロンプトまたはドキュメントチャンクを貼り付けて、モデル全体の消費済みコンテキストウィンドウと残りのトークンを確認します。コスト見積もりは高度なパネルとして利用可能です。
主要なテキストからトークンへのワークフロー
まずテキストを貼り付けて、コンテキスト使用リスクをすぐに確認します。コスト見積もりは、セカンダリの展開可能なパネルで利用できます。
シナリオプリセット
ワンクリックで開始し、高度な設定で微調整します。
コンテキストウィンドウの残りの容量
オーバーフローリスクを回避するために、まず消費済みと残りのトークンに焦点を当てます。
比較するモデル
コンテキストの安全性とコストを比較したいモデルを選択してください
コスト見積もりの詳細
価格の内訳、エクスポート、プロバイダーリンクを表示するには展開します。
コストの内訳
モデルごとのトークン数と価格を確認し、シナリオをエクスポートして計画、調達、または顧客の見積もりに使用します。
このローカルブラウザトークンカウンターは、プロンプトテキストをデバイス上に保持します。トークンと価格計算は現在のセッションでのみ行われます。
ライブカタログが現在利用できないため、組み込みのフォールバック価格を使用しています。
本日更新
フォールバック価格データを使用しています。数値は現在のプロバイダー価格より遅れている可能性があります。
OpenAIは、利用可能な場合はローカルのtiktoken互換カウントを使用します。Anthropic、Gemini、カスタムモデルはブラウザ側の近似を使用する可能性があるため、本番環境の予算については、常にプロバイダーダッシュボードで最終請求を確認してください。
Advanced cost settings
メインのコンテキストウィンドウワークフローを混雑させることなく、出力長、キャッシュ、トラフィック、カスタム価格の入力を調整します。
カスタムモデル価格
LLMプロバイダー間のトークン価格を見積もる方法
これらの手順に従って、計算機をクロスモデルトークン計算機、プロンプトおよび完了トークン計算機、ローカルブラウザトークンカウンターとして使用します。
- ソーステキストを貼り付けるか、手動トークン数を入力する
プロンプト、スキーマ、トランスクリプト、またはRAGチャンクからローカルブラウザトークンカウントを取得したい場合はテキストモードを使用します。別のパイプラインからすでにトークン数を知っている場合は手動モードを使用します。
- プロバイダーとシナリオの仮定を選択する
OpenAI、Claude、Gemini、またはカスタムモデルを選択し、予想される出力トークン、キャッシュ済み入力トークン、追加の取得トークン、リクエストボリューム、月間使用量を入力します。
- バッチ、キャッシュ、マージンの効果をモデル化する
非同期バルクジョブのバッチ割引をオンにし、繰り返し使用されるシステム命令のキャッシュ済みプロンプトトークンを追加し、予算ガードレールが必要な場合は安全マージンまたはクライアントマークアップを含めます。
- 結果を比較してエクスポートする
リクエストあたりのコスト、シナリオ合計、月間コスト、安全な予算、マークアップ調整済み価格を確認します。調達レビュー、顧客見積もり、またはモデル選択ドキュメント用にJSONまたはCSVをエクスポートします。
ケーススタディ：トークンコスト見積もりが重要な場面
これらの例は、価格比較、キャッシュ、バッチ処理、多言語LLMの使用に関する高意図の検索行動に一致します。
ケーススタディ1：エージェントワークフローコスト見積もり
Profile
プランナー、リトリーバー、レビューループを備えたマルチステップエージェントを実行するスタートアップ。
Challenge
チームは、繰り返し使用されるツール呼び出しと長いシステムプロンプトが、ローンチ前にユニットエコノミクスにどのように影響するかを見積もる必要がありました。
Solution
計算機を使用して、候補モデル全体でプロンプトトークン、完了トークン、追加の取得コンテキスト、およびバッチ割引をモデル化しました。
Implementation
各エージェントステップをテキストモードに貼り付け、その後、チームはシナリオが本番予測と一致するまで月間リクエスト数と安全マージンを調整しました。
Results
ワークフローの最も安価なモデルミックスを特定し、出荷前に予測月間コストを3分の1以上に削減しました。
ケーススタディ2：OpenAI vs Claude API価格計算機
Profile
チャット処理のためにGPT-4o-miniとClaude 3.5 Sonnetを比較するサポートプラットフォーム。
Challenge
カスタムスクリプトを作成せずに、同じ会話履歴でプロンプトと完了トークンの価格を迅速に比較する必要がありました。
Solution
計算機は代表的なチャットトランスクリプトをローカルで処理し、両方のプロバイダーの月間見積もりを並べて表示しました。
Implementation
チームは数回の10ターン会話を貼り付け、予測リクエストボリュームを設定し、エンタープライズプランのマークアップ調整済み価格を比較しました。
Results
標準サポートケースではより安価なオプションを選択し、エスカレーションパスのみにプレミアムモデルを予約しました。
ケーススタディ3：バッチAPIコスト計算機
Profile
一晩で数万件の製品説明を処理するオペレーションチーム。
Challenge
マージンは、非同期バッチ価格が大規模なコンテンツ更新ジョブのコストを大幅に変更するかどうかに依存していました。
Solution
バッチ割引を有効にしてジョブをモデル化し、平均より大きいロングテール説明のバッファーを含めました。
Implementation
チームは代表的なサンプルを入力し、総リクエスト数を予測し、CSVをエクスポートして予算承認を得ました。
Results
明確な節約見積もりとともにバッチキューにワークロードを移行し、予測可能な夜間処理予算を獲得しました。
ケーススタディ4：Anthropicコンテキストキャッシュコスト
Profile
大規模で再利用可能なシステムプロンプトとポリシー文書を備えた法律技術ワークフロー。
Challenge
チームは、キャッシュされたプレフィックスが同じ基本指示に対する繰り返しクエリのコストをどの程度削減するかを理解する必要がありました。
Solution
キャッシュ済み入力トークンを使用して繰り返しコンテキストをモデル化し、キャッシュされていない操作と比較して月間節約効果を比較しました。
Implementation
共有された法的指示はキャッシュ済みトークンとして入力され、動的な案件固有のプロンプトと出力は個別に推定されました。
Results
プロンプトキャッシュを社内で正当化し、高コンプライアンスワークフローの顕在コストを削減しました。
ケーススタディ5：多言語LLMトークンコスト
Profile
英語、日本語、中国語でプロンプトと構造化された出力をローカライズするグローバルコンテンツチーム。
Challenge
単語数は似ていましたが、トークン使用量は言語と出力形式によって大きく異なりました。
Solution
ローカライズされたプロンプトをツールに貼り付けてトークンインフレを測定し、新しい市場でローンチする前にプロバイダー価格を比較しました。
Implementation
チームは言語ごとにシナリオを複製し、予想される出力サイズを調整し、市場ごとの価格差を文書化しました。
Results
トークン数の多い言語での価格設定不足を防ぎ、より確実な市場固有の使用ポリシーを設定しました。
トークンコスト見積もりFAQ
クロスモデルトークン計算機とは何ですか？
同じ入力から複数のLLMプロバイダーのトークン使用量とAPIコストを見積もり、構築前に価格を比較できるツールです。
このLLMトークンコスト見積もりはどのくらい正確ですか？
OpenAI互換モデルは、利用可能な場合はローカルトークナイザーサポートを使用します。他のプロバイダーはブラウザ側の近似に依存する可能性があるため、見積もりは計画には有効ですが、最終的な請求元としてはプロバイダーの請求ダッシュボードが引き続き信頼できます。
なぜプロンプトと完了トークンを分けるのですか？
ほとんどのプロバイダーは、入力トークンと出力トークンで異なる価格を設定しており、出力はしばしばはるかに高価です。これらを分割することで、実際の見積もりとして予算編成に使用できます。
ここでAnthropicコンテキストキャッシュコストを見積もることができますか？
はい。再利用されるプロンプトの一部をキャッシュ済み入力トークンとして追加し、シナリオをキャッシュされていない実行と比較して、繰り返し使用されるプレフィックスが予算をどのように変更するかを確認します。
これはバッチAPIコスト計算機として機能しますか？
はい。バッチ割引トグルを有効にして、非同期バルク処理ワークフローから期待される合計コストを推定します。
このローカルブラウザトークンカウンターを使用すると、データは保存されますか？
いいえ。計算機はブラウザセッションでのローカル実行用に設計されているため、貼り付けられたプロンプトとドキュメントは、見積もり中にデバイス上に保持されます。
これはRAGチャンクトークン見積もりとして使用できますか？
はい。代表的なドキュメントチャンクを貼り付け、取得オーバーヘッドの追加入力トークンを追加し、リクエストを乗算してトップK取得パターンのコストをモデル化します。
OpenAI構造化出力トークン価格を見積もるにはどうすればよいですか？
プロンプトとスキーマまたは構造化出力の指示をテキストモードに貼り付け、予想される完了トークンを設定して、フォーマットオーバーヘッドが合計コストをどのように変更するかを確認します。
多言語LLMトークンコストが言語によって異なるのはなぜですか？
異なるトークナイザーは非英語テキストを異なる方法で分割するため、同様の単語数でも非常に異なるトークン合計になる可能性があります。各ターゲット言語をテストすることが、グローバルな使用量を価格設定する最も安全な方法です。
カスタムまたはセルフホストモデルを比較できますか？
はい。カスタム価格セクションを使用して、独自のモデル名と、入力、出力、キャッシュ済み入力の100万トークンあたりのレートを入力します。