Verifique a Janela de Contexto Restante Antes de Enviar
Cole seu prompt ou fragmento de documento para ver os tokens de janela de contexto usados vs. restantes em todos os modelos. A estimativa de custo permanece disponível como um painel avançado.
Fluxo de trabalho principal de texto para token
Cole o texto primeiro para verificar o risco de uso do contexto imediatamente. As estimativas de custo estão disponíveis em um painel expansível secundário.
Predefinições de cenário
Comece com um clique e, em seguida, ajuste nas configurações avançadas.
Capacidade restante da janela de contexto
Concentre-se primeiro nos tokens usados vs. restantes para evitar risco de estouro.
Modelos para comparar
Selecione os modelos que você deseja comparar para segurança de contexto e custo
Detalhes da estimativa de custo
Expanda para detalhamento de preços, exportações e links de provedores.
Detalhamento de custos
Revise as contagens de tokens e os preços por modelo, em seguida, exporte o cenário para planejamento, aquisição ou cotação de clientes.
Este contador de tokens no navegador mantém o texto do prompt em seu dispositivo. Calculamos apenas tokens e preços na sessão atual.
Usando o fallback de preços integrado porque o catálogo em tempo real não está disponível no momento.
Atualizado hoje
Usando dados de preços de fallback. Os números podem estar atrasados em relação aos preços atuais do provedor.
A OpenAI usa contagem compatível com tiktoken local onde disponível. Anthropic, Gemini e modelos personalizados podem usar aproximações do lado do navegador, portanto, sempre confirme a cobrança final com os painéis do provedor para orçamentos de produção.
Advanced cost settings
Ajuste o comprimento da saída, cache, tráfego e entradas de preços personalizados sem lotar o fluxo de trabalho principal da janela de contexto.
Preços de modelos personalizados
Como estimar preços de tokens entre provedores de LLM
Siga estas etapas para usar a calculadora como uma calculadora de tokens entre modelos, calculadora de tokens de prompt e conclusão e contador de tokens no navegador local.
- Cole o texto de origem ou insira contagens manuais de tokens
Use o modo de texto quando quiser contagem de tokens no navegador local a partir de um prompt, esquema, transcrição ou fragmento RAG. Use o modo manual quando você já souber a contagem de tokens de outro pipeline.
- Escolha provedores e suposições de cenário
Selecione OpenAI, Claude, Gemini ou um modelo personalizado, em seguida, preencha os tokens de saída esperados, tokens de entrada em cache, tokens de recuperação adicionais, volume de solicitações e uso mensal.
- Efeitos de lote, cache e margem do modelo
Ative o desconto de lote para trabalhos em massa assíncronos, adicione tokens de prompt em cache para instruções de sistema repetidas e inclua uma margem de segurança ou margem do cliente se precisar de salvaguardas de orçamento.
- Compare e exporte o resultado
Revise o custo por solicitação, o total do cenário, o custo mensal, o orçamento seguro e o preço ajustado pela margem. Exporte JSON ou CSV para revisões de aquisição, cotações de clientes ou documentos de seleção de modelos.
Estudos de caso: onde a estimativa de custo de tokens é importante
Estes exemplos correspondem a um comportamento de busca de alta intenção em torno de comparação de preços, cache, lote e uso de LLM multilíngue.
Estudo de Caso 1: Estimador de custo de fluxo de trabalho de agente
Profile
Uma startup executando agentes de várias etapas com loops de planejador, recuperador e revisor.
Challenge
A equipe precisava estimar como chamadas de ferramentas repetidas e prompts de sistema longos afetariam a economia unitária antes do lançamento.
Solution
Eles usaram a calculadora para modelar tokens de prompt, tokens de conclusão, contexto de recuperação extra e descontos de lote entre os modelos candidatos.
Implementation
Cada etapa do agente foi colada no modo de texto, em seguida, a equipe ajustou as solicitações mensais e a margem de segurança até que o cenário correspondesse à sua previsão de produção.
Results
Eles identificaram a combinação de modelos mais barata para o fluxo de trabalho e reduziram o custo mensal projetado em mais de um terço antes do lançamento.
Estudo de Caso 2: Calculadora de preços de API OpenAI vs Claude
Profile
Uma plataforma de suporte comparando GPT-4o-mini com Claude 3.5 Sonnet para tratamento de chat.
Challenge
Eles precisavam de uma maneira rápida de comparar preços de tokens de prompt e conclusão no mesmo histórico de conversas sem escrever scripts personalizados.
Solution
A calculadora processou uma transcrição de chat representativa localmente e retornou estimativas mensais lado a lado para ambos os provedores.
Implementation
A equipe colou várias conversas de 10 turnos, definiu o volume de solicitações projetado e comparou o preço ajustado pela margem para planos empresariais.
Results
Eles selecionaram a opção de menor custo para casos de suporte padrão e reservaram o modelo premium apenas para caminhos de escalonamento.
Estudo de Caso 3: Calculadora de custo de API em lote
Profile
Uma equipe de operações processando dezenas de milhares de descrições de produtos durante a noite.
Challenge
Sua margem dependia se os preços de lote assíncronos alteravam materialmente o custo de trabalhos de atualização de conteúdo em larga escala.
Solution
Eles modelaram o trabalho com o desconto de lote ativado e incluíram um buffer para descrições de cauda longa que eram maiores que a média.
Implementation
A equipe inseriu uma amostra representativa, projetou a contagem total de solicitações e exportou o CSV para aprovação do orçamento.
Results
Eles moveram a carga de trabalho para a fila de lote com uma estimativa clara de economia e obtiveram um orçamento de processamento noturno previsível.
Estudo de Caso 4: Custo de cache de contexto Anthropic
Profile
Um fluxo de trabalho legal-tech com prompts de sistema reutilizáveis grandes e documentos de política.
Challenge
A equipe precisava entender quanto os prefixos em cache reduziriam o custo de consultas repetidas sobre as mesmas instruções base.
Solution
Eles usaram tokens de entrada em cache para modelar contexto repetido e compararam a economia mensal efetiva contra a operação sem cache.
Implementation
As instruções legais compartilhadas foram inseridas como tokens em cache, enquanto prompts e saídas dinâmicos específicos do caso foram estimados separadamente.
Results
Eles justificaram o cache de prompt internamente e reduziram o custo aparente de fluxos de trabalho de alta conformidade.
Estudo de Caso 5: Custo de token de LLM multilíngue
Profile
Uma equipe de conteúdo global localizando prompts e saídas estruturadas em inglês, japonês e chinês.
Challenge
As contagens de palavras pareciam semelhantes, mas o uso de tokens variava acentuadamente por idioma e formato de saída.
Solution
Eles colaram prompts localizados na ferramenta para medir a inflação de tokens e comparar os preços dos provedores antes de lançar em novos mercados.
Implementation
A equipe duplicou cenários por idioma, ajustou o tamanho da saída esperada e documentou a diferença de preço por mercado.
Results
Eles evitaram precificação incorreta em idiomas com muitos tokens e definiram políticas de uso específicas do mercado com maior confiança.
Perguntas frequentes sobre o estimador de custo de tokens
O que é uma calculadora de tokens entre modelos?
É uma ferramenta que permite estimar o uso de tokens e o custo da API em vários provedores de LLM a partir da mesma entrada, para que você possa comparar preços antes de construir.
Quão preciso é este estimador de custo de tokens llm?
Modelos compatíveis com OpenAI usam suporte de tokenizador local onde disponível. Outros provedores podem depender de aproximações do lado do navegador, portanto, a estimativa é forte para planejamento, mas os painéis de cobrança do provedor permanecem a fonte final de verdade.
Por que separar tokens de prompt e conclusão?
A maioria dos provedores cobra preços diferentes para tokens de entrada e saída, e a saída é frequentemente muito mais cara. Dividi-los torna a estimativa utilizável para orçamento real.
Posso estimar o custo de cache de contexto anthropic aqui?
Sim. Adicione a porção do seu prompt que é reutilizada como tokens de entrada em cache, em seguida, compare o cenário com execuções sem cache para ver como prefixos repetidos alteram o orçamento.
Isso funciona como uma calculadora de custo de API em lote?
Sim. Ative o alternador de desconto de lote para estimar o total menor que você esperaria de fluxos de trabalho de processamento em massa assíncronos.
Meus dados são armazenados quando uso este contador de tokens no navegador local?
Não. A calculadora foi projetada para execução local na sessão do navegador, portanto, prompts e documentos colados permanecem em seu dispositivo durante a estimativa.
Posso usar isso como um estimador de tokens de chunk rag?
Sim. Cole um fragmento de documento representativo, em seguida, adicione tokens de entrada extras para sobrecarga de recuperação e multiplique as solicitações para modelar o custo de padrões de recuperação top-K.
Como estimo os preços de tokens de saída estruturada da OpenAI?
Cole o prompt e qualquer esquema ou instruções de saída estruturada no modo de texto, em seguida, defina os tokens de conclusão esperados para que você possa ver como a sobrecarga de formatação altera o custo total.
Por que o custo de tokens de LLM multilíngue varia por idioma?
Diferentes tokenizadores dividem texto não inglês de forma diferente, portanto, contagens de palavras semelhantes podem produzir totais de tokens muito diferentes. Testar cada idioma de destino é a maneira mais segura de precificar o uso global.
Posso comparar um modelo personalizado ou auto-hospedado?
Sim. Use a seção de preços personalizados para inserir seu próprio nome de modelo e taxas por milhão de tokens para entrada, saída e entrada em cache.