크로스 모델 토큰 계산기: LLM API 비용 즉시 추정
텍스트를 붙여넣거나 수동 카운트를 입력하여 서버로 데이터를 보내지 않고 OpenAI, Claude, Gemini 및 사용자 지정 모델 가격 책정에서 프롬프트, 완료, 캐싱 및 배치 가격을 예측합니다.
LLM 토큰 비용 추정기
이 크로스 모델 토큰 계산기를 사용하여 프롬프트, 응답, 캐시된 접두사, RAG 청크, 에이전트 루프 및 구조화된 출력에 대한 API 지출을 추정합니다.
Current token cost snapshot
A quick read on what the current token count costs across the models you have selected.
비교할 모델
하나 이상의 모델 선택
비용 분석
모델별 토큰 수 및 가격을 검토한 다음 계획, 조달 또는 고객 견적을 위해 시나리오를 내보냅니다.
이 로컬 브라우저 토큰 카운터는 프롬프트 텍스트를 기기에 보관합니다. 현재 세션에서 토큰 및 가격 책정만 계산합니다.
라이브 카탈로그를 사용할 수 없으므로 내장 가격 대체 항목을 사용합니다.
OpenAI는 가능한 경우 로컬 tiktoken 호환 계산을 사용합니다. Anthropic, Gemini 및 사용자 지정 모델은 브라우저 측 근사를 사용할 수 있으므로 프로덕션 예산의 경우 항상 공급자 대시보드에서 최종 청구를 확인하십시오.
Advanced cost settings
Tune response size, cache assumptions, request volume, safety margin, and custom pricing without crowding the main paste-and-count flow.
사용자 지정 모델 가격 책정
LLM 공급업체별 토큰 가격 추정 방법
이 단계를 따라 계산기를 크로스 모델 토큰 계산기, 프롬프트 및 완료 토큰 계산기, 로컬 브라우저 토큰 카운터로 사용하십시오.
- 원본 텍스트 붙여넣기 또는 수동 토큰 수 입력
프롬프트, 스키마, 전사본 또는 RAG 청크에서 로컬 브라우저 토큰 계산을 원할 때는 텍스트 모드를 사용하십시오. 이미 다른 파이프라인에서 토큰 수를 알고 있을 때는 수동 모드를 사용하십시오.
- 공급업체 및 시나리오 가정 선택
OpenAI, Claude, Gemini 또는 사용자 지정 모델을 선택한 다음 예상 출력 토큰, 캐시된 입력 토큰, 추가 검색 토큰, 요청 볼륨 및 월별 사용량을 입력합니다.
- 배치, 캐싱 및 마진 효과 모델링
비동기 일괄 작업에 대한 배치 할인 토글을 켜고, 반복되는 시스템 지침에 대한 캐시된 프롬프트 토큰을 추가하고, 예산 보호 장치가 필요한 경우 안전 마진 또는 클라이언트 마크업을 포함합니다.
- 결과 비교 및 내보내기
요청당 비용, 시나리오 총계, 월별 비용, 안전 예산 및 마크업 조정 가격을 검토합니다. 조달 검토, 고객 견적 또는 모델 선택 문서용 JSON 또는 CSV를 내보냅니다.
사례 연구: 토큰 비용 추정이 중요한 경우
이러한 예는 가격 비교, 캐싱, 배치 및 다국어 LLM 사용과 관련된 높은 의도 검색 동작과 일치합니다.
사례 연구 1: 에이전트 워크플로우 비용 추정기
Profile
플래너, 검색기 및 검토기 루프가 있는 다단계 에이전트를 실행하는 스타트업.
Challenge
팀은 출시 전에 반복되는 도구 호출 및 긴 시스템 프롬프트가 단위 경제에 미치는 영향을 추정해야 했습니다.
Solution
계산기를 사용하여 후보 모델 간의 프롬프트 토큰, 완료 토큰, 추가 검색 컨텍스트 및 배치 할인을 모델링했습니다.
Implementation
각 에이전트 단계는 텍스트 모드에 붙여넣어졌고, 팀은 시나리오가 프로덕션 예측과 일치할 때까지 월별 요청 및 안전 마진을 조정했습니다.
Results
워크플로우에 가장 저렴한 모델 조합을 식별하고 배송 전에 예상 월별 비용을 3분의 1 이상 절감했습니다.
사례 연구 2: OpenAI 대 Claude API 가격 계산기
Profile
채팅 처리를 위해 GPT-4o-mini와 Claude 3.5 Sonnet을 비교하는 지원 플랫폼.
Challenge
사용자 지정 스크립트를 작성하지 않고 동일한 대화 기록에서 프롬프트 및 완료 토큰 가격을 빠르게 비교할 방법이 필요했습니다.
Solution
계산기는 대표적인 채팅 전사본을 로컬로 처리하고 두 공급업체에 대한 월별 추정치를 나란히 반환했습니다.
Implementation
팀은 10턴 대화 몇 개를 붙여넣고 예상 요청 볼륨을 설정했으며 엔터프라이즈 플랜에 대한 마크업 조정 가격을 비교했습니다.
Results
표준 지원 사례에 대해 더 저렴한 옵션을 선택하고 에스컬레이션 경로에 대해서만 프리미엄 모델을 예약했습니다.
사례 연구 3: 배치 API 비용 계산기
Profile
밤새 수만 개의 제품 설명을 처리하는 운영 팀.
Challenge
마진은 비동기 배치 가격이 대규모 콘텐츠 새로 고침 작업 비용을 실질적으로 변경하는지에 따라 달라졌습니다.
Solution
배치 할인 기능을 활성화하여 작업을 모델링하고 평균보다 큰 긴 꼬리 설명에 대한 버퍼를 포함했습니다.
Implementation
팀은 대표 샘플을 입력하고 총 요청 수를 예측했으며 CSV를 내보내 예산 승인을 받았습니다.
Results
명확한 절감액 추정치로 작업을 배치 큐로 옮겼고 예측 가능한 야간 처리 예산을 확보했습니다.
사례 연구 4: Anthropic 컨텍스트 캐싱 비용
Profile
대규모 재사용 가능한 시스템 프롬프트 및 정책 문서가 있는 법률 기술 워크플로우.
Challenge
팀은 캐시된 접두사가 동일한 기본 지침에 대한 반복 쿼리 비용을 얼마나 줄일 수 있는지 이해해야 했습니다.
Solution
캐시된 입력 토큰을 사용하여 반복되는 컨텍스트를 모델링하고 캐시되지 않은 작업과 비교하여 월별 절감액을 확인했습니다.
Implementation
공유된 법률 지침은 캐시된 토큰으로 입력되었고, 동적 사례별 프롬프트 및 출력은 별도로 추정되었습니다.
Results
내부적으로 프롬프트 캐싱을 정당화하고 높은 규정 준수 워크플로우의 명백한 비용을 절감했습니다.
사례 연구 5: 다국어 LLM 토큰 비용
Profile
영어, 일본어 및 중국어로 프롬프트 및 구조화된 출력을 현지화하는 글로벌 콘텐츠 팀.
Challenge
단어 수는 비슷해 보였지만 토큰 사용량은 언어 및 출력 형식에 따라 크게 달랐습니다.
Solution
현지화된 프롬프트를 도구에 붙여넣어 토큰 인플레이션을 측정하고 새 시장에 출시하기 전에 공급업체 가격을 비교했습니다.
Implementation
팀은 언어별로 시나리오를 복제하고 예상 출력 크기를 조정했으며 시장별 가격 차이를 문서화했습니다.
Results
토큰 사용량이 많은 언어에서 가격 책정을 잘못하는 것을 방지하고 더 나은 확신으로 시장별 사용 정책을 수립했습니다.
토큰 비용 추정기 FAQ
크로스 모델 토큰 계산기란 무엇인가요?
동일한 입력에서 여러 LLM 공급업체에 대한 토큰 사용량 및 API 비용을 추정하여 빌드 전에 가격을 비교할 수 있는 도구입니다.
이 LLM 토큰 비용 추정기는 얼마나 정확한가요?
OpenAI 호환 모델은 가능한 경우 로컬 토크나이저 지원을 사용합니다. 다른 공급업체는 브라우저 측 근사에 의존할 수 있으므로 추정치는 계획에 강력하지만 공급업체 청구 대시보드가 최종 진실 공급원입니다.
프롬프트와 완료 토큰을 분리하는 이유는 무엇인가요?
대부분의 공급업체는 입력 토큰과 출력 토큰에 대해 다른 가격을 청구하며, 출력은 종종 훨씬 더 비쌉니다. 이를 분리하면 추정치를 실제 예산 책정에 사용할 수 있습니다.
여기서 Anthropic 컨텍스트 캐싱 비용을 추정할 수 있나요?
예. 반복되는 시스템 지침의 일부를 캐시된 입력 토큰으로 추가한 다음, 시나리오를 캐시되지 않은 실행과 비교하여 반복되는 접두사가 예산에 미치는 영향을 확인하십시오.
이것이 배치 API 비용 계산기로 작동하나요?
예. 배치 할인 토글을 활성화하여 비동기 일괄 처리 워크플로에서 예상되는 총계를 추정하십시오.
이 로컬 브라우저 토큰 카운터를 사용할 때 내 데이터가 저장되나요?
아니요. 계산기는 브라우저 세션에서 로컬 실행을 위해 설계되었으므로 붙여넣은 프롬프트와 문서는 추정 중에 기기에 남아 있습니다.
이것을 RAG 청크 토큰 추정기로 사용할 수 있나요?
예. 대표적인 문서 청크를 붙여넣고 검색 오버헤드에 대한 추가 입력 토큰을 추가한 다음 요청을 곱하여 상위 K 검색 패턴의 비용을 모델링하십시오.
OpenAI 구조화된 출력 토큰 가격을 어떻게 추정하나요?
프롬프트와 스키마 또는 구조화된 출력 지침을 텍스트 모드에 붙여넣은 다음 예상 완료 토큰을 설정하여 형식 오버헤드가 총 비용에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
다국어 LLM 토큰 비용이 언어별로 다른 이유는 무엇인가요?
다른 토크나이저는 비영어 텍스트를 다르게 분할하므로 비슷한 단어 수가 매우 다른 토큰 총계를 생성할 수 있습니다. 각 대상 언어를 테스트하는 것이 전 세계 사용량에 대한 가격을 책정하는 가장 안전한 방법입니다.
사용자 지정 또는 자체 호스팅 모델을 비교할 수 있나요?
예. 사용자 지정 가격 책정 섹션을 사용하여 자체 모델 이름과 100만 토큰당 입력, 출력 및 캐시된 입력 요금을 입력하십시오.