Cross-Model Token Calculator: Schat LLM API Kosten Direct
Plak tekst of voer handmatige tellingen in om prompt-, voltooiings-, caching- en batchprijzen te voorspellen voor OpenAI, Claude, Gemini en aangepaste modelprijzen zonder gegevens naar een server te verzenden.
LLM token kosten schatter
Gebruik deze cross-model token calculator om API-uitgaven te schatten voor prompts, antwoorden, gecachte prefixes, RAG-chunks, agent-loops en gestructureerde uitvoer.
Current token cost snapshot
A quick read on what the current token count costs across the models you have selected.
Te vergelijken modellen
Selecteer een of meer modellen
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.
OpenAI gebruikt lokale tiktoken-compatibele telling 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
Tune response size, cache assumptions, request volume, safety margin, and custom pricing without crowding the main paste-and-count flow.
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 voltooiings-token calculator, en lokale browser token teller.
- Plak brontekst of voer handmatige token-tellingen in
Gebruik de tekstmodus wanneer u lokale browser token-telling wilt van een prompt, schema, transcript of RAG-chunk. Gebruik de handmatige modus wanneer u de token-telling al kent van een andere pijplijn.
- Kies providers en scenarioaannames
Selecteer OpenAI, Claude, Gemini of een aangepast model, vul vervolgens verwachte uitvoer-tokens, gecachte invoer-tokens, extra ophaal-tokens, aanvraagvolume en maandelijks gebruik in.
- Model batch-, cache- en marge-effecten
Schakel batchkorting in voor asynchrone bulkopdrachten, voeg gecachte prompt-tokens toe voor herhaalde systeeminstructies, en neem een veiligheidsmarge of klantopslag op als u budgetbewaking nodig heeft.
- Vergelijk en exporteer het resultaat
Bekijk kosten per aanvraag, scenario totaal, maandelijkse kosten, veilig budget en met opslag aangepaste prijs. Exporteer JSON of CSV voor inkoopbeoordelingen, klantoffertes of modelselectiedocumenten.
Casestudy's: waar het schatten van tokenkosten belangrijk is
Deze voorbeelden komen overeen met zoekgedrag met hoge intentie rond prijsvergelijking, caching, batching en meertalig LLM-gebruik.
Casestudy 1: Kosten schatter voor agent-workflow
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 prompt-tokens, voltooiings-tokens, extra retrievalcontext en batchkortingen tussen kandidaatmodellen te modelleren.
Implementation
Elke agentstap werd in de 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 prijs calculator
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 voltooiings-tokenprijzen op dezelfde gespreksgeschiedenis te vergelijken zonder aangepaste scripts te schrijven.
Solution
De calculator verwerkte lokaal een representatief chattranscript en gaf geschatte maandelijkse kosten voor beide providers naast elkaar weer.
Implementation
Het team plakte verschillende gesprekken van 10 beurten, stelde het verwachte aanvraagvolume in en vergeleek de met opslag aangepaste prijs voor enterprise-abonnementen.
Results
Ze kozen de goedkopere optie voor standaard ondersteuningsgevallen en reserveerden het premiummodel alleen voor escalatiepaden.
Casestudy 3: Batch API kosten calculator
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 ingeschakelde batchkorting 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 tech-workflow met grote herbruikbare systeemprompts en beleidsdocumenten.
Challenge
Het team moest begrijpen hoeveel gecachte prefixes de kosten van herhaalde queries over dezelfde basisinstructies zouden verminderen.
Solution
Ze gebruikten gecachte invoer-tokens om herhaalde context te modelleren en vergeleken de effectieve maandelijkse besparingen met niet-gecachte operaties.
Implementation
De gedeelde juridische instructies werden ingevoerd als gecachte tokens, terwijl dynamische, op de zaak gerichte prompts en uitvoer afzonderlijk werden geschat.
Results
Ze rechtvaardigden prompt caching intern en verlaagden de schijnbare kosten van workflows met hoge compliance.
Casestudy 5: Meertalige LLM token kosten
Profile
Een wereldwijd contentteam dat prompts en gestructureerde uitvoer lokaliseert in het Engels, Japans en Chinees.
Challenge
Woordtellingen 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 gebruiksbeleidslijnen met meer vertrouwen op.
Veelgestelde vragen over de token kosten schatter
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 kosten schatter?
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 gecachte invoer-tokens, en vergelijk vervolgens het scenario met niet-gecachte runs om te zien hoe herhaalde prefixes het budget veranderen.
Werkt dit als een batch API kosten calculator?
Ja. Schakel de batchkorting-schakelaar in om de lagere totale kosten te schatten die 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 op uw apparaat tijdens de schatting.
Kan ik dit gebruiken als een RAG chunk token estimator?
Ja. Plak een representatieve document chunk, voeg vervolgens extra invoer-tokens 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 de tekstmodus, stel vervolgens de verwachte voltooiingstokens in, zodat u kunt zien hoe de opmaak overhead de totale kosten verandert.
Waarom variëren meertalige LLM token kosten per taal?
Verschillende tokenizers splitsen niet-Engelse tekst anders, dus vergelijkbare woordtellingen 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 de sectie aangepaste prijzen om uw eigen modelnaam en per miljoen token tarieven voor invoer, uitvoer en gecachte invoer in te voeren.