Проверьте оставшееся окно контекста перед отправкой
Вставьте свой запрос или фрагмент документа, чтобы увидеть использованные и оставшиеся токены контекста в различных моделях. Оценка стоимости остается доступной в расширенной панели.
Основной рабочий процесс преобразования текста в токены
Сначала вставьте текст, чтобы немедленно проверить риск использования контекста. Оценки стоимости доступны во второй расширяемой панели.
Предустановки сценариев
Начните одним кликом, а затем настройте в расширенных настройках.
Оставшаяся емкость окна контекста
Сначала сосредоточьтесь на использованных и оставшихся токенах, чтобы избежать риска переполнения.
Модели для сравнения
Выберите модели, которые вы хотите сравнить по безопасности контекста и стоимости
Детали оценки стоимости
Разверните для просмотра разбивки цен, экспорта и ссылок на поставщиков.
Разбивка стоимости
Просмотрите количество токенов и цены по моделям, затем экспортируйте сценарий для планирования, закупок или расчета предложений клиентам.
Этот локальный браузерный счетчик токенов хранит текст запроса на вашем устройстве. Мы рассчитываем токены и цены только в текущей сессии.
Используется встроенный запасной вариант цен, поскольку каталог живых цен в данный момент недоступен.
Обновлено сегодня
Используются резервные данные о ценах. Цифры могут отставать от текущих цен поставщиков.
OpenAI использует локальный подсчет, совместимый с tiktoken, где это возможно. Anthropic, Gemini и пользовательские модели могут использовать приближения на стороне браузера, поэтому всегда подтверждайте окончательное выставление счетов в панелях управления поставщиков для производственных бюджетов.
Advanced cost settings
Настройте длину вывода, кэширование, трафик и пользовательские входные данные для ценообразования, не загромождая основной рабочий процесс окна контекста.
Цены на пользовательские модели
Как оценить стоимость токенов у различных поставщиков LLM
Следуйте этим шагам, чтобы использовать калькулятор как кросс-модельный калькулятор токенов, калькулятор токенов запроса и ответа, а также локальный браузерный счетчик токенов.
- Вставьте исходный текст или введите ручные значения токенов
Используйте текстовый режим, когда вам нужен локальный браузерный подсчет токенов из запроса, схемы, транскрипта или фрагмента RAG. Используйте ручной режим, когда вы уже знаете количество токенов из другого конвейера.
- Выберите поставщиков и предположения сценария
Выберите OpenAI, Claude, Gemini или пользовательскую модель, затем введите ожидаемые токены вывода, токены кэшированного ввода, дополнительные токены извлечения, объем запросов и ежемесячное использование.
- Учтите эффекты пакетов, кэширования и маржи
Включите скидку на пакетные запросы для асинхронных пакетных заданий, добавьте токены кэшированного запроса для повторяющихся системных инструкций и включите запас безопасности или наценку клиента, если вам нужны бюджетные ограничения.
- Сравните и экспортируйте результат
Просмотрите стоимость за запрос, итог сценария, ежемесячную стоимость, безопасный бюджет и цену с учетом наценки. Экспортируйте JSON или CSV для обзоров закупок, предложений клиентам или документов по выбору модели.
Кейс-стади: когда оценка стоимости токенов имеет значение
Эти примеры соответствуют поисковому поведению с высоким намерением в отношении сравнения цен, кэширования, пакетной обработки и использования многоязычных LLM.
Кейс-стади 1: Оценка стоимости агентского рабочего процесса
Profile
Стартап, запускающий многоэтапные агенты с циклами планировщика, извлекателя и рецензента.
Challenge
Команде нужно было оценить, как повторяющиеся вызовы инструментов и длинные системные запросы повлияют на экономику единицы продукции перед запуском.
Solution
Они использовали калькулятор для моделирования токенов запроса, токенов ответа, дополнительного контекста извлечения и пакетных скидок для различных моделей-кандидатов.
Implementation
Каждый шаг агента вставлялся в текстовый режим, затем команда корректировала ежемесячные запросы и запас безопасности, пока сценарий не соответствовал их прогнозу производства.
Results
Они определили самую дешевую комбинацию моделей для рабочего процесса и сократили прогнозируемую ежемесячную стоимость более чем на треть до запуска.
Кейс-стади 2: Калькулятор цен API OpenAI против Claude
Profile
Платформа поддержки, сравнивающая GPT-4o-mini с Claude 3.5 Sonnet для обработки чатов.
Challenge
Им нужен был быстрый способ сравнить цены на токены запроса и ответа на одной и той же истории разговоров без написания пользовательских скриптов.
Solution
Калькулятор локально обработал репрезентативный транскрипт чата и предоставил ежемесячные оценки для обоих поставщиков бок о бок.
Implementation
Команда вставила несколько разговоров из 10 реплик, установила прогнозируемый объем запросов и сравнила цену с учетом наценки для корпоративных планов.
Results
Они выбрали более дешевый вариант для стандартных случаев поддержки и зарезервировали премиальную модель только для эскалационных путей.
Кейс-стади 3: Калькулятор стоимости пакетного API
Profile
Операционная команда, обрабатывающая десятки тысяч описаний продуктов за ночь.
Challenge
Их маржа зависела от того, изменит ли пакетная обработка API в пакетном режиме стоимость больших заданий по обновлению контента.
Solution
Они смоделировали задание с включенной скидкой на пакетную обработку и добавили буфер для описаний с длинным хвостом, которые были больше среднего.
Implementation
Команда ввела репрезентативную выборку, спрогнозировала общее количество запросов и экспортировала CSV для утверждения бюджета.
Results
Они перевели рабочую нагрузку в пакетную очередь с четкой оценкой экономии и получили предсказуемый бюджет на ночную обработку.
Кейс-стади 4: Стоимость кэширования контекста Anthropic
Profile
Юридический рабочий процесс с большими повторно используемыми системными запросами и политиками документов.
Challenge
Команде нужно было понять, насколько кэшированные префиксы снизят стоимость повторяющихся запросов по тем же базовым инструкциям.
Solution
Они использовали токены кэшированного ввода для моделирования повторяющегося контекста и сравнили фактическую ежемесячную экономию по сравнению с работой без кэширования.
Implementation
Общие юридические инструкции были введены как кэшированные токены, в то время как динамические запросы и ответы, специфичные для дела, оценивались отдельно.
Results
Они обосновали кэширование запросов внутри компании и снизили видимую стоимость рабочих процессов с высоким уровнем соответствия.
Кейс-стади 5: Стоимость токенов многоязычных LLM
Profile
Глобальная команда контента, локализующая запросы и структурированные ответы на английском, японском и китайском языках.
Challenge
Количество слов выглядело одинаковым, но использование токенов резко различалось в зависимости от языка и формата вывода.
Solution
Они вставляли локализованные запросы в инструмент, чтобы измерить инфляцию токенов и сравнить цены поставщиков перед запуском на новых рынках.
Implementation
Команда дублировала сценарии по языкам, корректировала ожидаемый размер вывода и документировала разницу в ценах по рынкам.
Results
Они предотвратили недооценку на языках с большим количеством токенов и установили политики использования, специфичные для рынка, с большей уверенностью.
Часто задаваемые вопросы по оценке стоимости токенов
Что такое кросс-модельный калькулятор токенов?
Это инструмент, который позволяет оценить использование токенов и стоимость API у нескольких поставщиков LLM на основе одного и того же ввода, чтобы вы могли сравнить цены перед разработкой.
Насколько точен этот оценщик стоимости токенов LLM?
Модели, совместимые с OpenAI, используют локальную поддержку токенизатора, где это возможно. Другие поставщики могут полагаться на приближения на стороне браузера, поэтому оценка сильна для планирования, но панели выставления счетов поставщиков остаются окончательным источником истины.
Почему нужно разделять токены запроса и ответа?
Большинство поставщиков взимают разные цены за токены ввода и вывода, причем вывод часто намного дороже. Разделение делает оценку пригодной для реального бюджетирования.
Могу ли я здесь оценить стоимость кэширования контекста Anthropic?
Да. Добавьте часть вашего запроса, которая повторно используется как токены кэшированного ввода, затем сравните сценарий с запусками без кэширования, чтобы увидеть, как повторяющиеся префиксы изменяют бюджет.
Работает ли это как калькулятор стоимости пакетного API?
Да. Включите переключатель скидки на пакетную обработку, чтобы оценить более низкую общую сумму, которую вы ожидаете от асинхронных пакетных рабочих процессов.
Хранятся ли мои данные при использовании этого локального браузерного счетчика токенов?
Нет. Калькулятор разработан для локального выполнения в сессии браузера, поэтому вставляемые запросы и документы остаются на вашем устройстве во время оценки.
Могу ли я использовать это как оценщик токенов чанков RAG?
Да. Вставьте репрезентативный фрагмент документа, затем добавьте дополнительные токены ввода для накладных расходов на извлечение и умножьте запросы, чтобы смоделировать стоимость шаблонов извлечения top-K.
Как оценить стоимость токенов структурированного вывода OpenAI?
Вставьте запрос и любую схему или инструкции по структурированному выводу в текстовый режим, затем установите ожидаемые токены ответа, чтобы увидеть, как накладные расходы на форматирование влияют на общую стоимость.
Почему стоимость токенов многоязычных LLM варьируется в зависимости от языка?
Различные токенизаторы по-разному разбивают неанглийский текст, поэтому одинаковое количество слов может дать совершенно разное общее количество токенов. Тестирование каждого целевого языка — самый надежный способ оценить глобальное использование.
Могу ли я сравнить пользовательскую или самостоятельно размещенную модель?
Да. Используйте раздел пользовательских цен, чтобы ввести название вашей модели и ставки за миллион токенов для ввода, вывода и кэшированного ввода.