Кросс-модельный калькулятор токенов: мгновенно оценивайте стоимость API LLM
Вставьте текст или введите ручные значения для прогнозирования цен на запросы, ответы, кэширование и пакетные операции для OpenAI, Claude, Gemini и пользовательских моделей без отправки данных на сервер.
Оценщик стоимости токенов LLM
Используйте этот кросс-модельный калькулятор токенов для оценки расходов на API для запросов, ответов, кэшированных префиксов, фрагментов RAG, циклов агентов и структурированных выходных данных.
Current token cost snapshot
A quick read on what the current token count costs across the models you have selected.
Модели для сравнения
Выберите одну или несколько моделей
Разбивка стоимости
Просмотрите количество токенов и цены по моделям, затем экспортируйте сценарий для планирования, закупок или составления предложений клиентам.
Этот локальный браузерный счетчик токенов хранит текст запроса на вашем устройстве. Мы только подсчитываем токены и рассчитываем стоимость в текущей сессии.
Используется встроенный запасной вариант ценообразования, поскольку живой каталог в данный момент недоступен.
OpenAI использует локальный подсчет, совместимый с tiktoken, где это возможно. Anthropic, Gemini и пользовательские модели могут использовать приближенные расчеты на стороне браузера, поэтому всегда проверяйте окончательное выставление счетов в панелях управления поставщиков для производственных бюджетов.
Advanced cost settings
Tune response size, cache assumptions, request volume, safety margin, and custom pricing without crowding the main paste-and-count flow.
Цены на пользовательские модели
Как оценить стоимость токенов у разных поставщиков LLM
Следуйте этим шагам, чтобы использовать калькулятор как кросс-модельный калькулятор токенов, калькулятор токенов запросов и ответов, а также локальный браузерный счетчик токенов.
- Вставьте исходный текст или введите ручные значения количества токенов
Используйте текстовый режим, когда вам нужен локальный подсчет токенов в браузере 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 ожидаемое количество выходных токенов, кэшированных входных токенов, дополнительных токенов извлечения, объем запросов и ежемесячное использование.
- Учет влияния пакетных операций, кэширования и запаса прочности
Включите пакетную скидку для асинхронных пакетных заданий, добавьте токены кэшированных запросов для повторяющихся системных инструкций и включите запас прочности или наценку для клиента, если вам нужны бюджетные ограничения.
- Сравните и экспортируйте результат
Просмотрите стоимость за запрос, общую стоимость сценария, ежемесячную стоимость, безопасный бюджет и цену с учетом наценки. Экспортируйте JSON или CSV для обзоров закупок, предложений клиентам или документов по выбору модели.
Примеры использования: когда оценка стоимости токенов имеет значение
Эти примеры соответствуют поисковым запросам с высоким намерением, связанным со сравнением цен, кэшированием, пакетными операциями и использованием многоязычных LLM.
Пример 1: Оценщик стоимости агентских рабочих процессов
Profile
Стартап, использующий многошаговых агентов с циклами планировщика, извлекателя и рецензента.
Challenge
Команде нужно было оценить, как повторяющиеся вызовы инструментов и длинные системные запросы повлияют на экономику единицы продукции до запуска.
Solution
Они использовали калькулятор для моделирования токенов запросов, токенов ответов, 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 прочности до тех пор, пока сценарий не соответствовал их прогнозу производства.
Results
Они определили самую дешевую комбинацию моделей для рабочего процесса и сократили прогнозируемые ежемесячные расходы более чем на треть до выпуска продукта.
Пример 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 запросов и ответов на одной и той же истории разговора без написания пользовательских скриптов.
Solution
Калькулятор обработал репрезентативный транскрипт чата локально 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 путей эскалации.
Пример 3: Калькулятор стоимости пакетного API
Profile
Операционная команда, обрабатывающая десятки тысяч описаний продуктов за ночь.
Challenge
Их прибыль зависела от того, существенно ли пакетные цены API изменили стоимость больших заданий по обновлению контента.
Solution
Они смоделировали задание с включенной пакетной скидкой 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.
Пример 4: Стоимость кэширования контекста Anthropic
Profile
Юридический рабочий процесс с большими многоразовыми системными запросами и политическими документами.
Challenge
Команде нужно было понять, насколько кэшированные префиксы снизят стоимость повторяющихся запросов по тем же базовым инструкциям.
Solution
Они использовали токены кэшированных входных данных для моделирования повторяющегося контекста и сравнили фактическую ежемесячную экономию 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 высокосоответствующих рабочих процессов.
Пример 5: Стоимость токенов многоязычных LLM
Profile
Глобальная команда контента, локализующая запросы и структурированные выходные данные 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 в языках с большим количеством токенов и установили политики использования для конкретных рынков с большей уверенностью.
Часто задаваемые вопросы об оценщике 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 приближенные расчеты на стороне браузера, поэтому оценка является надежной для планирования, но панели выставления счетов поставщиков остаются окончательным источником истины.
Почему нужно разделять токены запросов и ответов?
Большинство поставщиков взимают разную плату за входные и выходные токены, причем выходные токены 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 кэшированные входные токены, 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 пакетной скидки, чтобы оценить более низкую общую стоимость, которую вы ожидаете от рабочих процессов пакетной асинхронной обработки.
Хранятся ли мои данные при использовании этого локального браузерного счетчика токенов?
Нет. Калькулятор предназначен для локального выполнения в сессии браузера, поэтому вставленные запросы и документы остаются на вашем устройстве во время оценки.
Могу ли я использовать это как оценщик токенов фрагментов RAG?
Да. Вставьте репрезентативный фрагмент документа, затем добавьте дополнительные входные токены для накладных расходов на извлечение и умножьте количество запросов, 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 ожидаемое количество выходных токенов, 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 привести к очень разному общему количеству токенов. Тестирование каждого целевого языка — самый надежный способ определить стоимость глобального использования.
Могу ли я сравнить пользовательскую или самостоятельно размещенную модель?
Да. Используйте раздел пользовательских цен, чтобы ввести название своей модели и ставки за миллион токенов для входных, выходных и кэшированных входных данных.