Controleer het Resterende Contextvenster Voordat U Verzendt
Plak uw prompt of documentdeel om gebruikte versus resterende contextvenstertokens voor modellen te zien. Kostenschatting blijft beschikbaar als een geavanceerd paneel.
Primaire tekst-naar-token workflow
Plak eerst tekst om het risico op contextgebruik onmiddellijk te controleren. Kostenschattingen zijn beschikbaar in een secundair uitbreidbaar paneel.
Scenario-presets
Begin met één klik en verfijn vervolgens in geavanceerde instellingen.
Resterende capaciteit contextvenster
Focus eerst op gebruikte versus resterende tokens om overlooprisico te vermijden.
Te vergelijken modellen
Selecteer de modellen die u wilt vergelijken op contextveiligheid en kosten
Details kostenschatting
Uitbreiden voor prijsdetails, exporten en providerlinks.
Kostenoverzicht
Bekijk token tellingen en prijzen per model, exporteer vervolgens het scenario voor planning, inkoop of klantoffertes.
Deze lokale browser token-teller houdt prompttekst op uw apparaat. We berekenen alleen tokens en prijzen in de huidige sessie.
Gebruikt de ingebouwde prijs-fallback omdat de live catalogus momenteel niet beschikbaar is.
Vandaag bijgewerkt
Gebruikt fallback prijsgegevens. Cijfers kunnen achterlopen op de huidige providerprijzen.
OpenAI gebruikt lokale tiktoken-compatibele tellingen waar beschikbaar. Anthropic, Gemini en aangepaste modellen kunnen browser-gebaseerde benaderingen gebruiken, dus bevestig altijd de definitieve facturering met providerdashboards voor productiebudgetten.
Advanced cost settings
Stem de uitvoerlengte, caching, verkeer en aangepaste prijsinvoer af zonder de belangrijkste contextvensterworkflow te overbelasten.
Aangepaste modelprijzen
Hoe tokenprijzen te schatten tussen LLM-providers
Volg deze stappen om de calculator te gebruiken als een cross-model token calculator, prompt en voltooiing token calculator, en lokale browser token counter.
- Plak brontekst of voer handmatige token tellingen in
Gebruik tekstmodus als u lokale browser token tellingen wilt van een prompt, schema, transcriptie of RAG-deel. Gebruik handmatige modus als u het aantal tokens al kent uit een andere pijplijn.
- Kies providers en scenario-aannames
Selecteer OpenAI, Claude, Gemini of een aangepast model, vul vervolgens de verwachte uitvoertokens, gecachede invoertokens, extra ophaal-tokens, aanvraagvolume en maandelijks gebruik in.
- Model batch-, cache- en marge-effecten
Schakel batchkorting in voor asynchrone bulkopdrachten, voeg gecachede prompttokens toe voor herhaalde systeeminstructies, en voeg een veiligheidsmarge of klantopslag toe als u budgetbewaking nodig heeft.
- Vergelijk en exporteer het resultaat
Bekijk kosten per aanvraag, scenario-totaal, maandelijkse kosten, veilig budget en prijs met opslag. Exporteer JSON of CSV voor inkoopbeoordelingen, klantoffertes of modelselectie documenten.
Casestudy's: waar tokenkostenschatting belangrijk is
Deze voorbeelden komen overeen met zoekgedrag met hoge intentie rond prijsvergelijking, caching, batchverwerking en meertalig LLM-gebruik.
Casestudy 1: Agent-workflow kostenschatter
Profile
Een startup die multi-step agents uitvoert met planner-, retriever- en reviewer-loops.
Challenge
Het team moest schatten hoe herhaalde toolaanroepen en lange systeemprompts de economische eenheid zouden beïnvloeden vóór de lancering.
Solution
Ze gebruikten de calculator om prompttokens, voltooiingstokens, extra retrievalcontext en batchkortingen voor kandidaatmodellen te modelleren.
Implementation
Elke agentstap werd in tekstmodus geplakt, waarna het team maandelijkse aanvragen en de veiligheidsmarge aanpaste totdat het scenario overeenkwam met hun productieprognose.
Results
Ze identificeerden de goedkoopste modelmix voor de workflow en verlaagden de geprojecteerde maandelijkse kosten met meer dan een derde vóór verzending.
Casestudy 2: OpenAI vs Claude API prijscalculator
Profile
Een ondersteuningsplatform dat GPT-4o-mini vergelijkt met Claude 3.5 Sonnet voor chatafhandeling.
Challenge
Ze hadden een snelle manier nodig om prompt- en voltooiingstokenprijzen op dezelfde gespreksgeschiedenis te vergelijken zonder aangepaste scripts te schrijven.
Solution
De calculator verwerkte lokaal een representatieve chattranscriptie en gaf snelle maandelijkse schattingen voor beide providers.
Implementation
Het team plakte verschillende gesprekken van 10 beurten, stelde het geprojecteerde aanvraagvolume in en vergeleek de prijs met opslag voor enterprise-abonnementen.
Results
Ze kozen de goedkopere optie voor standaard ondersteuningsgevallen en reserveerden het premiummodel alleen voor escalatiepaden.
Casestudy 3: Batch API kostcalculator
Profile
Een operationeel team dat tienduizenden productbeschrijvingen 's nachts verwerkt.
Challenge
Hun marge was afhankelijk van of asynchrone batchprijzen de kosten van grote content-vernieuwingsopdrachten materieel veranderden.
Solution
Ze modelleerden de opdracht met batchkorting ingeschakeld en voegden een buffer toe voor long-tail beschrijvingen die groter waren dan gemiddeld.
Implementation
Het team voerde een representatief monster in, projecteerde het totale aantal aanvragen en exporteerde de CSV voor budgetgoedkeuring.
Results
Ze verplaatsten de workload naar de batchwachtrij met een duidelijke besparingsschatting en kregen een voorspelbaar budget voor nachtelijke verwerking.
Casestudy 4: Anthropic context caching kosten
Profile
Een juridische workflow met grote herbruikbare systeemprompts en beleidsdocumenten.
Challenge
Het team moest begrijpen hoeveel gecachede prefixes de kosten van herhaalde queries over dezelfde basisinstructies zouden verminderen.
Solution
Ze gebruikten gecachede invoertokens om herhaalde context te modelleren en vergeleken de effectieve maandelijkse besparingen met niet-gecachte operaties.
Implementation
De gedeelde juridische instructies werden ingevoerd als gecachede tokens, terwijl dynamische, op de zaak gerichte prompts en uitvoer afzonderlijk werden geschat.
Results
Ze rechtvaardigden prompt caching intern en verminderden de zichtbare kosten van workflows met hoge compliance.
Casestudy 5: Meertalige LLM tokenkosten
Profile
Een wereldwijd contentteam dat prompts en gestructureerde uitvoer lokaliseert in het Engels, Japans en Chinees.
Challenge
Woordenaantallen leken vergelijkbaar, maar het tokengebruik varieerde sterk per taal en uitvoerformaat.
Solution
Ze plakten gelokaliseerde prompts in de tool om tokeninflatie te meten en providerprijzen te vergelijken voordat ze in nieuwe markten lanceerden.
Implementation
Het team dupliceerde scenario's per taal, paste de verwachte uitvoergrootte aan en documenteerde het prijsverschil per markt.
Results
Ze voorkwamen onderprijzing in talen met veel tokens en stelden markt-specifieke gebruiksrichtlijnen op met meer vertrouwen.
Veelgestelde vragen over tokenkostenschatting
Wat is een cross-model token calculator?
Het is een tool waarmee u tokengebruik en API-kosten kunt schatten voor meerdere LLM-providers vanuit dezelfde invoer, zodat u prijzen kunt vergelijken voordat u bouwt.
Hoe nauwkeurig is deze LLM token kostenschatter?
OpenAI-compatibele modellen gebruiken lokale tokenizer-ondersteuning waar beschikbaar. Andere providers kunnen vertrouwen op browser-gebaseerde benaderingen, dus de schatting is sterk voor planning, maar provider factureringsdashboards blijven de definitieve bron van waarheid.
Waarom prompt- en voltooiingstokens scheiden?
De meeste providers rekenen verschillende prijzen voor invoer- en uitvoertokens, en uitvoer is vaak veel duurder. Het splitsen ervan maakt de schatting bruikbaar voor echte budgettering.
Kan ik hier Anthropic context caching kosten schatten?
Ja. Voeg het deel van uw prompt toe dat wordt hergebruikt als gecachede invoertokens, en vergelijk vervolgens het scenario met niet-gecachte runs om te zien hoe herhaalde prefixes het budget veranderen.
Werkt dit als een batch API kostcalculator?
Ja. Schakel de batchkorting-schakelaar in om het lagere totaal te schatten dat u zou verwachten van asynchrone bulkverwerkingsworkflows.
Worden mijn gegevens opgeslagen wanneer ik deze lokale browser token-teller gebruik?
Nee. De calculator is ontworpen voor lokale uitvoering in de browsersessie, dus geplakte prompts en documenten blijven tijdens de schatting op uw apparaat.
Kan ik dit gebruiken als een RAG chunk token estimator?
Ja. Plak een representatief documentdeel, voeg vervolgens extra invoertokens toe voor retrieval overhead en vermenigvuldig aanvragen om de kosten van top-K retrieval patronen te modelleren.
Hoe schat ik OpenAI gestructureerde uitvoer tokenprijzen?
Plak de prompt en eventuele schema- of gestructureerde uitvoerinstructies in tekstmodus, stel vervolgens de verwachte voltooiingstokens in, zodat u kunt zien hoe de opmaak overhead de totale kosten verandert.
Waarom variëren meertalige LLM tokenkosten per taal?
Verschillende tokenizers splitsen niet-Engelse tekst anders, dus vergelijkbare woordenaantallen kunnen zeer verschillende token-totalen opleveren. Het testen van elke doeltaal is de veiligste manier om wereldwijd gebruik te prijzen.
Kan ik een aangepast of zelf gehost model vergelijken?
Ja. Gebruik het gedeelte aangepaste prijzen om uw eigen modelnaam en tarieven per miljoen tokens voor invoer, uitvoer en gecachede invoer in te voeren.