Wichtige Fakten
- Kategorie
- AI
- Eingabetypen
- textarea, file, select
- Ausgabetyp
- json
- Sample-Abdeckung
- 4
- API verfügbar
- Yes
Überblick
Der AI Token Schätzer analysiert Ihren Text oder Ihre hochgeladenen Dokumente auf gemischte Sprachen, Codezeilen sowie Sonderzeichen und liefert präzise Token-Schätzungen für OpenAI, Codex, Claude und DeepSeek. Durch die Kombination aus exakten Offline-Tokenizern, offiziellen API-Abfragen und transparenten Heuristiken behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre API-Kosten und Prompt-Längen.
Wann verwenden
- •Vor dem Absenden großer Prompts an LLMs, um unerwartete API-Kosten durch hohe Token-Zahlen zu vermeiden.
- •Bei der Arbeit mit mehrsprachigen Texten oder Code-Snippets, die je nach Tokenizer stark variierende Token-Mengen erzeugen.
- •Zur Optimierung von System-Prompts und Chat-Verläufen innerhalb der maximalen Kontextfenster von OpenAI, Claude und DeepSeek.
So funktioniert es
- •Fügen Sie Ihren Text direkt in das Eingabefeld ein oder laden Sie eine Textdatei wie TXT, Markdown oder JSON hoch.
- •Wählen Sie das gewünschte Modellprofil (z. B. OpenAI o200k_base, cl100k_base, Claude oder DeepSeek) und den Zählmodus aus.
- •Das Tool analysiert die Sprachzusammensetzung und berechnet die exakten oder geschätzten Token-Werte basierend auf Offline-Tokenizern oder Heuristiken.
- •Sie erhalten eine detaillierte Aufschlüsselung der Token-Zahlen inklusive einer transparenten Kennzeichnung der Berechnungsmethode.
Anwendungsfälle
Budgetplanung für Entwickler, die große Mengen an Dokumenten über LLM-APIs verarbeiten müssen.
Optimierung von mehrsprachigen Übersetzungs-Prompts durch Analyse der Token-Effizienz verschiedener Schriftsysteme.
Vorbereitung von strukturierten JSON- oder CSV-Datensätzen für das Fine-Tuning von Modellen.
Beispiele
1. Kostenkontrolle für mehrsprachige Prompts
KI-Entwickler- Hintergrund
- Ein Entwickler baut eine Übersetzungs-App, die deutsche, chinesische und englische Texte verarbeitet, und möchte die API-Kosten vorab kalkulieren.
- Problem
- Mehrsprachige Texte verbrauchen je nach Tokenizer-Modell extrem unterschiedliche Mengen an Tokens.
- Verwendung
- Fügen Sie den gemischten Prompt in das Textfeld ein, wählen Sie 'Alle Profile' und klicken Sie auf Schätzen.
- Beispielkonfiguration
-
inputText: 'Bitte übersetze: This is a test. 请确认收到。', modelProfile: 'All Profiles', countMode: 'raw-text' - Ergebnis
- Das Tool zeigt sofort, dass der o200k_base Tokenizer für den chinesischen Teil deutlich effizienter ist als ältere Profile, was eine präzise Budgetierung ermöglicht.
2. Analyse von Markdown-Dokumentationen
Technischer Redakteur- Hintergrund
- Ein Redakteur möchte eine umfangreiche Softwaredokumentation im Markdown-Format an Claude übergeben, um eine Zusammenfassung zu generieren.
- Problem
- Die Datei könnte das Kontextfenster überschreiten oder unerwartet teuer werden.
- Verwendung
- Laden Sie die .md-Datei hoch und wählen Sie das Profil 'Claude Sonnet Schätzung'.
- Beispielkonfiguration
-
textFile: 'doku.md', modelProfile: 'Claude Sonnet Estimate', countMode: 'raw-text' - Ergebnis
- Sie erhalten eine verlässliche Schätzung der benötigten Tokens für Claude, basierend auf der Struktur des Dokuments.
Mit Samples testen
json, csv, markdownPDF-Beispiele
Generierte PDF-Beispiele von Tools zwischen 2026-02-01 und 2026-02-10
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FAQ
Wie präzise sind die berechneten Token-Zahlen?
Für OpenAI (o200k_base und cl100k_base) nutzen wir exakte Offline-Tokenizer. Für Claude und DeepSeek kommen offizielle APIs oder transparente Heuristiken zum Einsatz, die entsprechend gekennzeichnet sind.
Unterstützt das Tool auch Programmiercode und Emojis?
Ja, der Schätzer erkennt Codezeilen, Emojis, mathematische Symbole sowie gemischte Schriftsysteme wie Chinesisch, Kyrillisch und Arabisch zuverlässig.
Welche Dateiformate kann ich hochladen?
Sie können Textdateien in den Formaten .txt, .md, .csv, .json und .log mit einer Größe von bis zu 20 MB hochladen.
Was ist der Unterschied zwischen 'Rohtext' und 'Chatnachricht'?
Der Rohtext-Modus zählt die reinen Zeichen, während der Chatnachricht-Modus die typische Strukturierung und Metadaten von Chat-Prompts in die Schätzung einbezieht.
Werden meine eingegebenen Daten oder API-Schlüssel gespeichert?
Nein, Ihre Daten werden lokal verarbeitet. Optionale API-Schlüssel für offizielle Abfragen werden nur temporär für die Anfrage genutzt und nicht dauerhaft gespeichert.