Token计数器 在线统计GPT等模型用量
这条提示词要花多少Token？统计GPT、Claude和Gemini的Token用量，支持按模型精确估算和成本对比，适合API调用预算和大模型应用开发。
更新于 2026-08-16
相关工具
功能特性
- 使用 tiktoken 精确计算 Token（99%+ 准确率），支持所有主流 AI 模型
- 实时 Token 计数，输入或粘贴文本时自动计算
- 多语言支持：英文、中文、日文、韩文及混合内容
- 复制和清空文本功能，方便工作流
- 字符数和词数统计，与 Token 数并列显示
- 成本估算：基于 Token 数和模型定价实时显示 API 调用费用
- 模型专用分词器切换：支持 GPT-5.6、Claude Sonnet 5、Gemini 3.6、DeepSeek V4 等
- 上下文窗口监控：显示文本占模型上下文窗口的百分比
- 批量模式：用分隔符粘贴多个提示词，分别统计每个提示的 Token 数
使用方法
- 1在输入区粘贴或输入文本。Token 会自动使用 tiktoken 精确计算。
- 2实时查看 Token 数、字符数和词数。
- 3使用复制按钮复制文本，或清空重新开始。
- 4Token 数显示'tiktoken 精确'时为精确计数，否则为估算值。
- 5从列表选择 AI 模型以使用正确的分词器，GPT-5.6、Claude Sonnet 5、Gemini 3.6 Flash、DeepSeek V4 等。
- 6查看右下角的成本估算面板，了解基于所选模型的输入输出定价，此文本一次 API 调用的费用。
- 7监控上下文窗口使用条，显示文本占模型最大上下文的百分比，帮助避免超出限制。
- 8使用批量模式：用单独的 '---' 行分隔多个提示，分别统计每个提示的 Token 数并查看总计数。
- 9规划 API 调用：分别输入系统提示、少样本示例和用户消息，统计完整请求所需的总 Token 数。
常见问题
什么是 Token？
Token 是 AI 模型处理文本的基本单位。大致规则：英文中 1 token ≈ 4 字符 ≈ 0.75 词。中文中，每个字符通常是 1-2 个 token。Token 数量直接决定 API 成本。
Token 计数有多准确？
我们使用 OpenAI 官方 tiktoken 库，在有精确分词器时准确率达 99%+。对于没有特定分词器的模型，我们使用最接近的近似算法或估算算法。
为什么 Token 计数很重要？
Token 数直接决定 API 成本以及请求是否能成功。超出上下文窗口会导致错误。精确计数有助于预算和优化 AI 使用。
我的文本有多少 Token？（中英文示例）
英文 'Hello, how are you today?' = 6 tokens。'The quick brown fox jumps over the lazy dog' = 10 tokens。中文 '今天天气真好' = 5 tokens。中文文本通常比同等英文文本多 2-3 倍 Token，因为每个字符编码更多信息。
Token 数如何影响 API 成本？
大多数 AI 提供商按 Token 收费，输入约 $0.01-0.15/1K token，输出约 $0.03-0.60/1K token（取决于模型）。2000 token 的中端模型请求约几美分。工具根据所选模型的当前定价显示精确的成本估算。
什么是上下文窗口，为什么重要？
上下文窗口是模型一次请求（输入+输出）能处理的最大 Token 数。当前模型从 128K（GPT-5.3 Chat）到 1M（Claude Sonnet 5、Gemini 3.6 Flash）再到 2M（Grok 4.20）。超出限制会导致 API 错误。工具的上下文条显示当前使用百分比。
不同模型的 Token 计数有区别吗？
有。每个模型家族有自己独特的分词器。GPT-4o 及之后使用 o200k_base，Claude 使用 SentencePiece，Gemini 使用自定义分词器。工具在选择模型时自动使用正确的分词器。使用错误的分词器会导致计数不准，影响成本计算。
如何估算含系统提示和对话历史的完整 API 请求的 Token？
用批量模式分别统计系统提示 + 每条用户消息 + 每条助手回复，然后求和。别忘了加上格式开销（每条消息边界约 20 token）。用 '---' 分隔各部分即可查看单项和总数。
超出上下文窗口怎么办？
API 会返回 'context_length_exceeded' 错误。解决方法：(1)减少对话历史，(2)缩短系统提示，(3)截断用户输入，(4)使用更大上下文的模型（如 Claude Sonnet 5 1M 或 Gemini 3.6 Flash 1M），(5)对长对话实现滑动窗口摘要。
Token 计数和字符数有什么区别？
字符是单个书写符号（字母、数字、标点或一个汉字），而 Token 是模型分词器把文本切分后的单位：大约 1 token ≈ 4 个英文字符 ≈ 0.75 个英文单词，中文每个汉字通常占 1-2 个 token。同一段文本，字符数和 Token 数很少相等：英文的空格和标点常合并成一个 token，而每个汉字通常要花一个或更多 token。本工具把 Token 数、字符数和词数并列显示，可以直接对比。
为什么在线 Token 计数器显示的数量和 OpenAI 接口返回的不一样？
常见原因有三个：模型的分词器与这里选的不一致（GPT-4o 及以后用 o200k_base，旧模型用 cl100k_base）；API 会加上角色标记、停止序列等格式开销，纯文本计数不含这些；OpenAI 偶尔会更新词表。本 Token 计数器使用官方 tiktoken 编码，模型选对时与 API 的差距在几个 token 以内。计费时请按完整请求（系统提示+对话历史）计数，而不是只算你新发的消息。
为什么实际 API 账单比 Token 计数器估算的贵？
因为一次真实请求不止一条消息：系统提示和整个对话历史每一轮都会重新发送并计费，输出 token 通常比输入 token 单价更高，缓存价和批量价也和列表价不同。Token 计数器估算的是单段文本；估算一整轮请用批量模式把每条消息都数一遍，再分别乘以你所用模型的输入/输出单价。