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LLM Token Counter

GPT-4、Claude、Llamaモデルのトークン数を推定します。テキストを貼り付けて、トークン数、コスト見積もり、コンテキストウィンドウ使用率を確認します。

このツールについて

テキストを貼り付けて、GPT-4、Claude、Llamaモデルで消費するトークン数を推定します。リクエストごとのコスト見積もりと、テキストがコンテキストウィンドウの何パーセントを使用するかを確認できます。プロンプト、RAGチャンク、エージェントツールの出力のサイジングに不可欠です。

このツールは、英語テキストに対して1トークンあたり約4文字という近似を使用しており、GPT-4およびClaudeのトークナイザーに近い値になります。実際のカウントは、トークナイザーによって5〜10%異なる場合があります。

トークン推定値は、GPT-4o、GPT-4、Claude Opus/Sonnet/Haiku、Llama 3に対して表示されます。それぞれにコンテキストウィンドウサイズとトークン単価が含まれます。

トークンはコストとコンテキストウィンドウの制限に直接影響します。検索結果を処理するエージェントを構築する場合、結果ごとのトークン使用量を最小化することで、コンテキストに多くのデータを収め、API費用を抑えられます。

ScavioはLLM消費に最適化された構造化JSONを返します。最小トークン、最大データ。月250クレジット無料。