So funktioniert dieser KI-Token-Rechner
LLM-APIs rechnen meist nach Tokens statt nach Wörtern ab. Diese Seite schätzt Token-Nutzung aus Ihrem Prompt, addiert die erwartete Output-Länge und wendet die Input- und Output-Preise des gewählten Modells pro Million Tokens an.
Die Tokenzahl ist eine Näherung. Englischer Text, Code, Satzzeichen, Leerzeichen und CJK-Zeichen können je nach Anbieter-Tokenizer unterschiedlich zerlegt werden.
Nutzen Sie die Schätzung, um Prompt-Größen, Modellwahl und erwartete Output-Länge vor Produktionsverkehr zu vergleichen. Für finale Budgets sollten aktuelle Preise, Tokenizer-Verhalten, Cache-Regeln und Kontoeinstellungen geprüft werden.
Die Schätzmethode
Alle Modelle nutzen dieselbe Regel: Jede zusammenhängende Folge lateinischer Buchstaben, kombinierender Zeichen oder Ziffern zählt als der größere Wert aus 1,33 und der Unicode-Zeichenzahl geteilt durch 4. Chinesische, japanische und koreanische Zeichen zählen je 1,5; Satzzeichen je 1, sonstige Unicode-Zeichen je 2. Leerraum zählt je Zeichen 1/8. Die Summe wird aufgerundet; leere Prompts oder reiner Leerraum ergeben null.
Dies ist eine grobe Textschätzung ohne Genauigkeitsgarantie. Wiederholungen, Code, Emoji und Sprachen können stark vom Modell-Tokenizer abweichen. Nachrichtenstruktur, nicht eingefügte Systemnachrichten, Tools, Bilder und Audio fehlen. Die Schätzung bestätigt keine Kontextgrenze. Ein Modellwechsel ändert nur die gespeicherten Preise, nicht die Tokenschätzung.
Die Berechnung selbst prüfen
- Mit erwarteter Ausgabe 0 ergibt Hello world 3 geschätzte Eingabetokens: 1,33 + 1/8 + 1,33, aufgerundet. 你好世界 ergibt 6: vier CJK-Zeichen × 1,5.
- Eine Folge von 10.000 Buchstaben a ergibt 2.500 geschätzte Eingabetokens (10.000 ÷ 4). Diese Beispiele bilden die Regel dieser Seite ab, keine offiziellen Tokenzahlen.
Bei nicht leerem Prompt: Kosten = (geschätzte Eingabetokens × angezeigter Eingabepreis + erwartete Ausgabetokens × angezeigter Ausgabepreis) ÷ 1.000.000. Der Betrag für 1.000 Aufrufe multipliziert dies mit 1.000, ohne Batch-Rabatt.
Offizielle Preise und Tokenzählung
Modellverfügbarkeit und aktuelle Preise beim Anbieter prüfen. Für eine modellspezifische Zählung dessen Zählwerkzeuge mit der vollständigen Anfrage verwenden und die tatsächliche Nutzung in der API-Antwort prüfen.
Lokale Verarbeitung
Die Prompt-Schätzung läuft im Browser. Diese Seite benötigt keine API-Schlüssel und ruft das gewählte Modell nicht auf.
Gute Anwendungsfälle
- Die Größe von Prompt-Entwürfen vergleichen; Kontextgrenzen mit dem Zähler des Anbieters prüfen.
- Hochwertige und kostengünstige Modelle vor dem Aufbau eines API-Workflows vergleichen.
- Kosten eines Batch-Jobs mit hunderten oder tausenden ähnlichen Aufrufen schätzen.
- Erwartete Output-Länge anpassen, um zu verstehen, warum generierter Text Kosten dominieren kann.
Wie genau ist dieser KI-Token-Rechner?
Es ist eine Planungsschätzung, kein offizieller Tokenizer. Exakte Tokenzahlen hängen von Modell-Tokenizer, Nachrichtenformat, System-Prompts und Abrechnungsregeln ab.
Warum sind Output-Tokens oft teurer?
Texterzeugung ist meist teurer als das Lesen von Eingaben. Lange Antworten können daher mehr kosten als der auslösende Prompt.
Sind gecachte Tokens oder Batch-Rabatte enthalten?
Nein. Die Hauptberechnung nutzt nur Standardpreise für Input- und Output-Tokens. Caching, Batch-Modus, regionale Verarbeitung und Tools können die Endkosten ändern.