Наш калькулятор віку допомагає розробникам і компаніям оцінити, скільки токенів використовують їхні промпти та генерації, скільки це коштує за виклик API та як різні моделі відрізняються за ціною. Незалежно від того, чи створюєте ви чат-бот, обробляєте документи чи налаштовуєте використання LLM, цей калькулятор конвертує текст у приблизну кількість токенів і множить на поточні ціни моделей, щоб надати вам точні оцінки витрат.
Виберіть модель ШІ зі спадного списку або встановіть власні ціни. Ціни завантажуються автоматично для популярних моделей.
Введіть кількість слів у вашому промпті та очікувану довжину відповіді. калькулятор віку конвертує слова в токени автоматично.
Введіть кількість викликів API на день, щоб побачити прогнозовані місячні витрати.
Перемикайтеся між моделями для порівняння витрат. Використовуйте таблицю порівняння моделей, щоб знайти найкраще співвідношення ціни та якості для ваших потреб.
ШІ-моделі обробляють текст як токени — частини слів, що в середньому становлять близько 0,75 слова на токен (або ~1,33 токена на слово) для англійської мови. Ціноутворення вказується за мільйон токенів, причому вихідні токени зазвичай коштують у 3-5 разів дорожче за вхідні. Загальна вартість API є сумою вартості вхідних і вихідних токенів.
Cost = (Input Tokens × Input Price / 1M) + (Output Tokens × Output Price / 1M)
1 токен ≈ 0,75 слова англійською — стаття на 750 слів це приблизно 1000 токенів
Вихідні токени коштують у 3-5 разів дорожче, ніж вхідні для більшості моделей — тримайте відповіді лаконічними
Claude 3.5 Haiku та GPT-4o Mini є найкращим вибором за співвідношенням ціни та якості для завдань великого обсягу
Системні промпти вважаються вхідними токенами під час кожного виклику API — тримайте їх короткими
Виклики пакетного API (де доступно) можуть заощадити 50% витрат
Кількість токенів залежить від мови — символи CJK використовують більше токенів, ніж англійська
Кешуйте часто використовувані промпти, щоб уникнути повторної токенізації того самого вмісту
Наш безплатний калькулятор токенів ШІ оцінює кількість токенів, вартість одного виклику API та місячні витрати для OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini та інших LLM. Порівнюйте ціни між моделями та оптимізуйте свій бюджет на ШІ.
Скільки коштує використання API штучного інтелекту? Наш калькулятор вартості токенів множить кількість ваших вхідних і вихідних токенів на ціну моделі за один токен.
GPT-4o коштує $2,50 / $10 за мільйон токенів (вхідні / вихідні), тоді як Claude Sonnet 4 коштує $3 / $15.
Введіть довжину свого тексту та миттєво побачите точні витрати.
Скільки токенів у моєму тексті? Англійський текст у середньому містить 1,33 токена на слово. Промпт на 1000 слів дорівнює приблизно 1333 токенам.
Код та неанглійський текст можуть використовувати більше токенів. Наш калькулятор автоматично конвертує слова в токени та показує вартість для будь-якої моделі ШІ.
Яка модель ШІ дає найкраще співвідношення ціни та якості? Порівнюйте GPT-4o, GPT-4o Mini, Claude Opus, Claude Sonnet, Claude Haiku та Gemini пліч-о-пліч.
Наш калькулятор цін LLM показує вартість за виклик і місячні оцінки, щоб ви могли вибрати правильну модель для свого бюджету та потреб у якості.
Токен — це атомарна одиниця тексту, яку читає та генерує велика мовна модель, зазвичай це фрагмент підслова, а не ціле слово.
Сучасні LLM використовують побайтове кодування пар байтів (Byte Pair Encoding, BPE) — метод стиснення, запропонований Сеннріхом та ін. і вдосконалений у таких токайзерах, як tiktoken від OpenAI та бібліотека токайзерів Hugging Face. Під час BPE часті послідовності символів об'єднуються в єдині токени, тому звичайні слова стають одним токеном, тоді як рідкісні чи технічні терміни розбиваються на кілька.
Оскільки текст закодовано в Юнікоді (див. стандарт UTF-8 Консорціуму Unicode, RFC 3629), один емодзі або символ CJK може споживати кілька токенів. Розуміння цього зіставлення пояснює, чому кількість токенів рідко дорівнює кількості слів і чому оцінки вартості є приблизними.
Токенізація ШІ перетворює неструктурований текст на цілісні ідентифікатори за допомогою фіксованого словника, вивченого під час навчання моделі.
Спершу текст нормалізується та кодується як байти UTF-8 згідно з RFC 3629 — і оскільки більшість словників BPE чутливі до регістру, попередня стандартизація тексту за допомогою перетворювача регістру може непомітно змінити те, які об'єднання застосовуються; потім алгоритм Byte Pair Encoding або SentencePiece жадібно об'єднує пари байтів у найдовші відповідні записи словника. Кожен отриманий токен відповідає ідентифікатору, який модель вбудовує у вектор.
OpenAI документує це у своїй бібліотеці tiktoken, а Gemini від Google і Claude від Anthropic використовують власні порівнянні підсловні схеми. Оскільки словники відрізняються, однаковий текст може давати різну кількість токенів у різних постачальників.
Саме тому наш оцінювач використовує широко цитоване співвідношення ~1,33 токена на англійське слово як швидке приблизне значення, а не точний токенізатор для кожної моделі.
Вартість API ШІ розраховується шляхом множення кількості вхідних і вихідних токенів на опубліковану кожним постачальником тарифну ставку за мільйон токенів із подальшим їх підсумовуванням.
Постачальники на кшталт OpenAI та Anthropic вказують окремі ціни на вхідні та вихідні дані у своїй офіційній документації щодо цін, причому вихідні токени зазвичай коштують у кілька разів дорожче за вхідні через те, що генерація є обчислювально складнішою.
Формула така: вартість = (вхідні токени × вхідна ставка / 1 000 000) + (вихідні токени × вихідна ставка / 1 000 000). Системні промпти, приклади з обмеженою кількістю даних та отриманий контекст зараховуються як тарифіковані вхідні дані під час кожного виклику.
Оскільки ціни змінюються, завжди підтверджуйте актуальні тарифи на офіційній сторінці цін постачальника перед фіналізацією виробничого бюджету.
Щоб точно порахувати токени, пропустіть свій точний текст через власний токенізатор моделі, замість того щоб покладатися на співвідношення кількості слів. Для моделей OpenAI відкрита бібліотека tiktoken повертає точні значення; Anthropic та Google надають кінцеві точки для підрахунку токенів та SDK у своїй офіційній документації для розробників.
Оцінка на основі слів (слова × 1,33) чудово підходить для складання бюджету, але може відхилятися на 10-20 відсотків для коду, JSON, URL-адрес або неанглійських сценаріїв, які фрагментуються на багато дрібних токенів.
Пам'ятайте, що токенізується весь корисний навантаження запиту, зокрема системні інструкції, розділюваники ролей і визначення функцій або інструментів. Для повторюваних вимірювань токенізуйте зібраний запит точно так, як його надсилає ваш клієнт API.
Кількість токенів відрізняється у GPT, Claude та Gemini, оскільки кожна модель була навчена з використанням унікального словника токенізатора та правил об'єднання, тому те саме речення розбивається на різні підсловні одиниці.
Новіші моделі OpenAI використовують більші словники, ніж старіші, що зменшує кількість токенів для звичайного англійського тексту, тоді як нелатинські скрипти можуть токенізуватися менш ефективно на деяких моделях. Anthropic та Google публікують власну поведінку токенізації у своїх документах для розробників.
Ця розбіжність означає, що промпт, який становить 1000 токенів на одній моделі, на іншій може бути 1050 або 950, що змінює як вартість, так і використання вікна контексту. Завжди проводьте бенчмаркінг із реальним токенізатором кожного постачальника, коли важлива точність.
Ви можете зменшити використання токенів LLM, скоротивши вхідні дані, обмеживши вихідні та повторно використовуючи обчислення:
Кешування промптів, яке пропонується в офіційних API OpenAI та Anthropic, дає змогу уникнути повторного виставлення рахунків за повторюваний контекст за повною ціною, а пакетні кінцеві точки часто надають знижки на асинхронні завдання. Генерація з доповненням із пошуку (RAG) допомагає, надсилаючи лише релевантні фрагменти замість цілих документів.
Оскільки вихідні токени є найдорожчим компонентом, лаконічні, структуровані відповіді (наприклад, запит JSON) зазвичай забезпечують найбільшу економію без шкоди для якості.
Кожна модель накладає вікно контексту — максимальну загальну кількість вхідних і вихідних токенів, які вона може обробити в одному запиті, і перевищення цього ліміту призводить до урізання або помилок.
Окрім місткості, ставитеся до промптів як до поверхні безпеки: топ-10 для додатків LLM від OWASP визначає ін'єкцію промптів як основний ризик, коли неперевірений текст таємно додає інструкції до вашого контексту, збільшує використання токенів або перехоплює поведінку.
Ніколи не розміщуйте секрети, ключі API або персональні дані в промптах, оскільки постачальники можуть вести журнал запитів, а великі контексти розширюють поверхню атаки. Рамкова програма управління ризиками ШІ від NIST рекомендує обмежувати вхідні дані та перевіряти вихідні дані.
Підрахунок токенів перед надсиланням також допомагає вам заздалегідь виявляти аномально великі, потенційно шкідливі корисні навантаження.
Найпоширеніша помилка — це оцінка вартості лише за кількістю слів та ігнорування того, що код, JSON, пунктуація та неангломовний текст токенізуються набагато щільніше, ніж звичайна проза.
Дехто забуває, що системні промпти, історія чату та визначення інструментів оплачуються як вхідні дані під час кожного окремого виклику, тому багатоходові розмови швидко накопичують витрати.
Багато користувачів також застосовують однакову ціну до вхідних і вихідних даних, попри те, що вихідні токени коштують у кілька разів дорожче, і вони не помічають, що ціни на офіційних сторінках OpenAI, Anthropic та Google з часом змінюються.
Нарешті, припущення, що кількість токенів одного провайдера переноситься на іншого, призводить до несподіванок у бюджеті. Завжди перевіряйте за допомогою справжнього токенізатора та поточних опублікованих тарифів.
Data sourced from trusted institutions
All formulas verified against official standards.