差异显著：英文约4个字符≈1 Token，而中文约1个汉字≈1.5~2.5 Token。举例来说，1000个英文字符约消耗250 Token，而1000个中文字符可能消耗1500~2000 Token。这意味着相同语义的中文提示词通常比英文消耗更多Token，成本也更高。

本工具采用启发式算法：中文字符按1.8 Token/字估算，非中文字符按3.8字符/Token估算，以提供较为准确的混合文本估算结果。

实用降本技巧：

• 精简提示词：去除冗余描述，用简洁指令替代长篇背景说明。
• 使用英文提示词：相同语义下英文Token消耗通常比中文低40%~60%。
• 合理设置max_tokens：限制输出长度，避免AI生成不必要的冗长回复。
• 选择高性价比模型：如GPT-4o-mini或DeepSeek V3，在多数场景下性能足够而成本仅为旗舰模型的1/10甚至更低。
• 缓存复用：部分平台（如Anthropic）对缓存命中提供折扣，避免重复发送相同上下文。
• 分批处理：长文档可分片处理，避免单次超长输入。

本工具使用启发式统计算法进行估算，与官方Tokenizer（如OpenAI的tiktoken库）相比，误差通常在±10%~20%范围内。对于中英文混合文本，我们分别统计中文字符和非中文字符，采用不同的折算系数。实际生产环境中建议使用官方Tokenizer获取精确值。

本工具更适合快速评估和成本预算场景，帮助开发者和内容创作者在编写提示词时即时了解大致的Token消耗范围。

在多轮对话中，每轮都需要将之前的对话历史作为输入发送给模型。这意味着第N轮对话的输入Token = 原始系统提示 + 前N-1轮的用户消息和AI回复 + 当前用户消息。随着对话深入，输入Token会快速增长。

例如：系统提示100 Token，每轮用户消息200 Token、AI回复500 Token，那么第5轮时输入已达100+(200+500)×4+200=3,100 Token。这也是为什么长对话成本越来越高的原因。

快速选型指南：

• GPT-4o：综合能力最强，多模态支持好，适合复杂推理和高要求场景。价格适中。
• GPT-4o-mini：极致性价比，适合大批量简单任务、分类、摘要等。成本仅为GPT-4o的6%。
• Claude 3.5 Sonnet：长文本理解和安全性出色，200K上下文窗口，适合文档分析。
• Claude 3 Haiku：轻量快速，适合实时对话和低延迟场景。
• DeepSeek V3：国产高性价比之选，中文理解优秀，价格极具竞争力，适合中文场景和大规模部署。