Modeller Arası Token Hesaplayıcı: LLM API Maliyetlerini Anında Tahmin Edin
Veri göndermeden OpenAI, Claude, Gemini ve özel model fiyatlandırmaları genelinde istem, tamamlama, önbellekleme ve toplu işlem fiyatlandırmalarını tahmin etmek için metin yapıştırın veya manuel sayımlar girin.
LLM token maliyet tahmin aracı
Bu modeller arası token hesaplayıcısını, istemler, yanıtlar, önbelleğe alınmış önekler, RAG parçaları, aracı döngüleri ve yapılandırılmış çıktılar için API harcamalarını tahmin etmek üzere kullanın.
Current token cost snapshot
A quick read on what the current token count costs across the models you have selected.
Karşılaştırılacak modeller
Bir veya daha fazla model seçin
Maliyet dökümü
Token sayılarını ve model bazında fiyatlandırmayı gözden geçirin, ardından planlama, tedarik veya müşteri teklifleri için senaryoyu dışa aktarın.
Bu yerel tarayıcı token sayacı, istem metnini cihazınızda tutar. Yalnızca mevcut oturumda tokenları ve fiyatlandırmayı hesaplarız.
Canlı katalog şu anda kullanılamadığı için yerleşik fiyatlandırma yedeklemesi kullanılıyor.
OpenAI, uygun olduğu yerlerde yerel tiktoken uyumlu sayım kullanır. Anthropic, Gemini ve özel modeller tarayıcı tarafı yaklaşımları kullanabilir, bu nedenle üretim bütçeleri için son faturalandırmayı sağlayıcı panolarıyla her zaman doğrulayın.
Advanced cost settings
Tune response size, cache assumptions, request volume, safety margin, and custom pricing without crowding the main paste-and-count flow.
Özel model fiyatlandırması
LLM sağlayıcıları arasında token fiyatlandırması nasıl tahmin edilir
Hesaplayıcıyı modeller arası token hesaplayıcısı, istem ve tamamlama token hesaplayıcısı ve yerel tarayıcı token sayacı olarak kullanmak için bu adımları izleyin.
- Kaynak metni yapıştırın veya manuel token sayıları girin
Bir istem, şema, transkript veya RAG parçasından yerel tarayıcı token sayımı istediğinizde metin modunu kullanın. Token sayısını başka bir işlem hattından zaten biliyorsanız manuel modu kullanın.
- Sağlayıcıları ve senaryo varsayımlarını seçin
OpenAI, Claude, Gemini veya özel bir model seçin, ardından beklenen çıktı tokenlarını, önbelleğe alınmış girdi tokenlarını, ek alma tokenlarını, istek hacmini ve aylık kullanımı doldurun.
- Toplu işlem, önbelleğe alma ve marj etkilerini modelleyin
Eşzamansız toplu işler için toplu işlem indirimini etkinleştirin, tekrarlanan sistem talimatları için önbelleğe alınmış istem tokenları ekleyin ve bütçe korumalarına ihtiyacınız varsa bir güvenlik marjı veya müşteri işaretlemesi ekleyin.
- Sonucu karşılaştırın ve dışa aktarın
İstek başına maliyeti, senaryo toplamını, aylık maliyeti, güvenli bütçeyi ve işaretleme ayarlı fiyatı gözden geçirin. Tedarik incelemeleri, müşteri teklifleri veya model seçimi belgeleri için JSON veya CSV'yi dışa aktarın.
Vaka çalışmaları: token maliyet tahmininin önemli olduğu yerler
Bu örnekler, fiyatlandırma karşılaştırması, önbelleğe alma, toplu işlem ve çok dilli LLM kullanımı etrafındaki yüksek niyetli arama davranışlarıyla eşleşir.
Vaka Çalışması 1: Aracı iş akışı maliyet tahmin aracı
Profile
Planlayıcı, alıcı ve gözden geçiren döngülerle çok adımlı aracıları çalıştıran bir startup.
Challenge
Ekip, lansmandan önce tekrarlanan araç çağrılarının ve uzun sistem istemlerinin birim ekonomisini nasıl etkileyeceğini tahmin etmek zorundaydı.
Solution
Hesaplayıcıyı, aday modeller arasında istem tokenlarını, tamamlama tokenlarını, ek alma bağlamını ve toplu işlem indirimlerini modellemek için kullandılar.
Implementation
Her aracı adımı metin moduna yapıştırıldı, ardından ekip senaryo üretim tahminlerine uyana kadar aylık istekleri ve güvenlik marjını ayarladı.
Results
İş akışı için en ucuz model karışımını belirlediler ve göndermeden önce tahmini aylık maliyeti üçte birden fazla azalttılar.
Vaka Çalışması 2: OpenAI vs Claude API fiyatlandırma hesaplayıcısı
Profile
Sohbet işleme için GPT-4o-mini'yi Claude 3.5 Sonnet ile karşılaştıran bir destek platformu.
Challenge
Aynı konuşma geçmişindeki istem ve tamamlama token fiyatlandırmasını özel komut dosyaları yazmadan hızlı bir şekilde karşılaştırmak için hızlı bir yola ihtiyaçları vardı.
Solution
Hesaplayıcı, temsili bir sohbet transkriptini yerel olarak işledi ve her iki sağlayıcı için yan yana aylık tahminler döndürdü.
Implementation
Ekip birkaç 10 turluk konuşma yapıştırdı, tahmini istek hacmini ayarladı ve kurumsal planlar için işaretlemeli fiyatı karşılaştırdı.
Results
Standart destek durumları için daha düşük maliyetli seçeneği seçtiler ve yalnızca yükseltme yolları için premium modeli ayırdılar.
Vaka Çalışması 3: Toplu işlem API maliyet hesaplayıcısı
Profile
On binlerce ürün açıklamasını gece boyunca işleyen bir operasyon ekibi.
Challenge
Marjları, eşzamansız toplu işlem fiyatlandırmasının büyük içerik yenileme işlerinin maliyetini önemli ölçüde değiştirip değiştirmediğine bağlıydı.
Solution
İşi toplu işlem indirimi etkinleştirilmiş olarak modellediler ve ortalamadan daha büyük olan uzun kuyruklu açıklamalar için bir tampon eklediler.
Implementation
Ekip temsili bir örnek girdi, toplam istek sayısını tahmin etti ve CSV'yi bütçe onayı için dışa aktardı.
Results
Açık bir tasarruf tahminiyle iş yükünü toplu işlem kuyruğuna taşıdılar ve öngörülebilir bir gece işleme bütçesi elde ettiler.
Vaka Çalışması 4: Anthropic bağlam önbelleğe alma maliyeti
Profile
Büyük yeniden kullanılabilir sistem istemleri ve politika belgeleriyle bir hukuk-teknoloji iş akışı.
Challenge
Ekip, tekrarlanan sorguların aynı temel talimatlar üzerindeki maliyetini önbelleğe alınmış öneklerin ne kadar azaltacağını anlamak zorundaydı.
Solution
Tekrarlanan bağlamı modellemek için önbelleğe alınmış girdi tokenlarını kullandılar ve önbelleğe alınmamış çalışmaya karşı etkili aylık tasarrufları karşılaştırdılar.
Implementation
Paylaşılan yasal talimatlar önbelleğe alınmış tokenlar olarak girildi, dinamik konuya özel istemler ve çıktılar ise ayrı ayrı tahmin edildi.
Results
İstem önbelleğe almayı dahili olarak haklı çıkardılar ve yüksek uyumluluk iş akışlarının görünür maliyetini azalttılar.
Vaka Çalışması 5: Çok dilli LLM token maliyeti
Profile
İngilizce, Japonca ve Çince'de istemleri ve yapılandırılmış çıktıları yerelleştiren küresel bir içerik ekibi.
Challenge
Kelime sayıları benzer görünüyordu, ancak token kullanımı dile ve çıktı biçimine göre keskin bir şekilde değişiyordu.
Solution
Yeni pazarlarda lansman yapmadan önce token enflasyonunu ölçmek ve sağlayıcı fiyatlandırmasını karşılaştırmak için yerelleştirilmiş istemleri araca yapıştırdılar.
Implementation
Ekip senaryoları dile göre çoğalttı, beklenen çıktı boyutunu ayarladı ve pazar başına fiyat farkını belgeledi.
Results
Yüksek tokenlı dillerde düşük fiyatlandırmayı önlediler ve daha iyi güvenle pazara özel kullanım politikaları belirlediler.
Token maliyet tahmin aracı SSS
Modeller arası token hesaplayıcısı nedir?
Aynı girdiden birden fazla LLM sağlayıcısı arasında token kullanımını ve API maliyetini tahmin etmenizi sağlayan bir araçtır, böylece oluşturmadan önce fiyatlandırmayı karşılaştırabilirsiniz.
Bu LLM token maliyet tahmin aracı ne kadar doğru?
OpenAI uyumlu modeller, uygun olduğu yerlerde yerel belirteçleyici desteği kullanır. Diğer sağlayıcılar tarayıcı tarafı yaklaşımlarına dayanabilir, bu nedenle tahmin planlama için güçlüdür ancak nihai doğruluk kaynağı olarak sağlayıcı faturalandırma panoları kalır.
Neden istem ve tamamlama tokenlarını ayırıyorsunuz?
Çoğu sağlayıcı girdi ve çıktı tokenları için farklı fiyatlar alır ve çıktı genellikle çok daha pahalıdır. Bunları ayırmak, tahmini gerçek bütçeleme için kullanılabilir hale getirir.
Burada Anthropic bağlam önbelleğe alma maliyetini tahmin edebilir miyim?
Evet. Tekrarlanan öneklerin bütçeyi nasıl değiştirdiğini görmek için isteminizin yeniden kullanılan kısmını önbelleğe alınmış girdi tokenları olarak ekleyin, ardından önbelleğe alınmamış çalıştırmalarla karşılaştırın.
Bu toplu işlem API maliyet hesaplayıcısı olarak çalışıyor mu?
Evet. Eşzamansız toplu işleme iş akışlarından bekleyeceğiniz daha düşük toplamı tahmin etmek için toplu işlem indirimi geçişini etkinleştirin.
Bu yerel tarayıcı token sayacını kullandığımda verilerim saklanıyor mu?
Hayır. Hesaplayıcı, tarayıcı oturumunda yerel yürütme için tasarlanmıştır, bu nedenle yapıştırılan istemler ve belgeler tahmin sırasında cihazınızda kalır.
Bunu RAG parça token tahmin aracı olarak kullanabilir miyim?
Evet. Temsili bir belge parçası yapıştırın, ardından alma ek yükü için ek girdi tokenları ekleyin ve K-en iyi alma modellerini tahmin etmek için istekleri çarpın.
OpenAI yapılandırılmış çıktı token fiyatlandırmasını nasıl tahmin ederim?
İstem ve herhangi bir şema veya yapılandırılmış çıktı talimatını metin moduna yapıştırın, ardından biçimlendirme ek yükünün toplam maliyeti nasıl değiştirdiğini görmek için beklenen tamamlama tokenlarını ayarlayın.
Neden çok dilli LLM token maliyeti dile göre değişir?
Farklı belirteçleyiciler İngilizce olmayan metni farklı şekilde ayırır, bu nedenle benzer kelime sayıları çok farklı token toplamları üretebilir. Her hedef dili test etmek, küresel kullanımı fiyatlandırmanın en güvenli yoludur.
Özel veya kendi kendine barındırılan bir modeli karşılaştırabilir miyim?
Evet. Kendi model adınızı ve girdi, çıktı ve önbelleğe alınmış girdi için milyon başına token oranlarınızı girmek üzere özel fiyatlandırma bölümünü kullanın.