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提示词 Token 计算器 - 估计用量

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提示词 Token 计算器

估算 AI 模型调用成本，支持多种主流模型费率

输入 $/1M tokens
输出 $/1M tokens
输入自定义费率后即时生效
快速示例：
字符数：0 💡 估算结果基于通用算法，实际 Token 数可能因模型 Tokenizer 略有差异
总字符数
0
英文单词
0
中文字符
0
估算 Token 数
0
输入费用预估
$0.000000
基于所选模型
输入费用
$0.000000
输出费用
$0.000000
💰 单次调用总费用
$0.000000
主流模型费率参考（每百万 Token） 2024年参考值，实际以官方为准
模型 输入价格 ($) 输出价格 ($) 输入 1K tokens 输出 1K tokens
GPT-4o$2.50$10.00$0.0025$0.0100
GPT-4o Mini$0.15$0.60$0.00015$0.0006
GPT-4 Turbo$10.00$30.00$0.0100$0.0300
GPT-3.5 Turbo$0.50$1.50$0.0005$0.0015
Claude 3.5 Sonnet$3.00$15.00$0.0030$0.0150
Claude 3 Opus$15.00$75.00$0.0150$0.0750
Claude 3 Haiku$0.25$1.25$0.00025$0.00125
Gemini 1.5 Pro$3.50$10.50$0.0035$0.0105
DeepSeek V3$0.27$1.10$0.00027$0.0011
Token 换算速查
  • 1 Token ≈ 4 个英文字符
  • 1 Token ≈ 0.75 个英文单词
  • 1 Token ≈ 0.6~0.8 个汉字
  • 1000 Tokens ≈ 750 英文单词
  • 1000 Tokens ≈ 600~800 汉字
典型用量参考
  • 简短问答：50~200 Tokens
  • 邮件撰写：200~500 Tokens
  • 文章摘要：300~800 Tokens
  • 长文生成：1000~3000 Tokens
  • 复杂推理/代码：500~4000 Tokens
省钱小贴士
  • 精简提示词，去掉冗余描述
  • 使用更便宜的模型处理简单任务
  • 缓存常见响应，减少重复调用
  • 设置合理的 max_tokens 上限
  • 批量处理，减少单次调用开销
常见问题 (FAQ)
什么是 Token？

Token 是 AI 大语言模型处理文本的基本单位。一个 Token 可以是一个完整的英文单词（如 "apple"）、一个单词的一部分（如 "un" + "believable"）、一个汉字（如 "我"）、或一个标点符号。模型按 Token 数量计费，理解 Token 有助于控制 API 调用成本。

这个计算器的估算准确吗？

本工具使用通用算法进行估算：中文约每 1.5 个字符计为 1 Token，英文约每 4 个字符或每 1.3 个单词计为 1 Token。这能给出较准确的参考值，但不同模型的 Tokenizer（如 GPT 的 tiktoken、Claude 的 BPE）会有细微差异。如需精确计数，建议使用官方 Tokenizer 工具。

中文和英文的 Token 计算有什么区别？

英文通常每 4 个字符或 0.75 个单词约等于 1 Token，效率较高。中文每个汉字通常消耗 1~2 个 Token（平均约 1.5 个），因此同样语义的中文文本往往比英文消耗更多 Token。混合文本的 Token 数取决于两种语言的比例。

API 费用是如何计算的？

API 调用费用 = 输入 Token 数 × 输入单价 + 输出 Token 数 × 输出单价。价格通常以"每百万 Token"为单位（$ / 1M tokens）。例如，GPT-4o 输入 $2.50/1M tokens，若您的提示词为 2000 tokens，则输入费用约为 $0.005。输出按模型实际生成的数量计费。

如何减少 Token 使用量？

精简提示词、去除不必要的修饰语和重复内容；使用缩写或简洁表达；将长文本分段处理；选择支持更长上下文的模型以减少分片；对于简单任务使用更便宜的模型（如 GPT-4o Mini、Claude Haiku）；设置合理的 max_tokens 参数限制输出长度。

不同模型的 Token 计算方式一样吗？

不完全一样。OpenAI GPT 系列使用 tiktoken（BPE 算法），Claude 使用类似的 BPE tokenizer，但具体词表不同。Google Gemini 和 DeepSeek 也有各自的 tokenizer。对于中英文混合文本，各模型 Token 数差异通常在 ±10% 以内，本工具提供的估算值可作为有效参考。

输入 Token 和输出 Token 有什么区别？

输入 Token 是您发送给模型的提示词（包括系统提示、用户消息、上下文历史等）所消耗的 Token。输出 Token 是模型生成的响应文本 Token。通常输出 Token 的单价是输入 Token 的 3~5 倍，因此控制输出长度对节省成本非常重要。

什么是"每百万 Token"定价？为什么这样计费？

大多数 AI API 以"每百万 Token"（per 1M tokens）为单位定价，因为单个 Token 的费用极低（约 $0.0000025~$0.000075）。使用百万 Token 作为计价单位更直观。例如 GPT-4o 输入 $2.50/1M tokens，意味着 1000 个 Token 仅需 $0.0025。这种计价方式也便于大规模应用的成本核算。

本工具提供估算值，实际 Token 数和费用请以各模型官方 Tokenizer 和 API 定价页面为准。
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