Ключевые факты
- Категория
- AI
- Типы входных данных
- textarea, file, select
- Тип результата
- json
- Покрытие примерами
- 4
- API доступен
- Yes
Обзор
Оценщик AI-токенов — это специализированный инструмент для анализа структуры текста и точного расчета расхода токенов в моделях OpenAI, Codex, Claude и DeepSeek. Он автоматически определяет смешанные языки, включая кириллицу, латиницу, иероглифы, эмодзи и фрагменты кода, используя локальные токенизаторы для точного офлайн-подсчета или официальные API и прозрачные эвристики для прогнозирования затрат на запросы.
Когда использовать
- •Перед отправкой больших объемов текста или файлов в API языковых моделей для точного прогнозирования финансовых затрат.
- •При работе со смешанными многоязычными промптами, содержащими кириллицу, код и азиатские иероглифы, которые кодируются с разной плотностью.
- •Для оптимизации системных инструкций и контекстного окна путем выявления избыточных символов и токеноемких конструкций.
Как это работает
- •Вы вставляете анализируемый текст в поле ввода или загружаете текстовый файл в формате TXT, MD, CSV, JSON или LOG.
- •Инструмент сканирует лингвистический состав данных, определяя соотношение различных письменностей, спецсимволов и строк кода.
- •Для профилей OpenAI и Codex запускается точный локальный токенизатор (o200k_base или cl100k_base), а для Claude и DeepSeek применяются официальные API-запросы или выверенные эвристические алгоритмы.
- •Результаты выводятся в виде структурированного отчета с четкой маркировкой точности расчета: exact-offline-tokenizer, official-provider-api или heuristic.
Сценарии использования
Оценка стоимости обработки лог-файлов и JSON-ответов перед их пакетной отправкой в GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet.
Сравнение эффективности токенизации одного и того же промпта на разных семействах моделей (например, o200k_base против cl100k_base).
Контроль лимитов контекстного окна при проектировании сложных RAG-систем и агентов, работающих с многоязычными базами знаний.
Примеры
1. Оценка многоязычного промпта для локализации
Инженер по локализации- Контекст
- Специалист готовит инструкцию для перевода интерфейса, содержащую английский текст, русские пояснения и китайские иероглифы.
- Проблема
- Необходимо узнать точный расход токенов для разных моделей, так как иероглифы и кириллица расходуют лимиты быстрее латиницы.
- Как использовать
- Вставьте текст промпта в поле ввода, выберите профиль 'Все профили' и режим 'Обычный текст'.
- Пример конфигурации
-
{ "inputText": "Переведи интерфейс: \"Cancel\" -> \"Отмена\" (zh: 取消)", "modelProfile": "All Profiles", "countMode": "raw-text" } - Результат
- Инструмент мгновенно показывает точное число токенов для OpenAI o200k_base и cl100k_base, а также эвристическую оценку для Claude и DeepSeek с указанием типа расчета.
2. Анализ тяжелого JSON-файла конфигурации
Backend-разработчик- Контекст
- Разработчик планирует передавать конфигурационные JSON-файлы в LLM для автоматической генерации кода.
- Проблема
- Файлы содержат много спецсимволов, скобок и кавычек, что может непредсказуемо раздуть токен-сплит.
- Как использовать
- Загрузите файл config.json через поле 'Текстовый файл', выберите профиль 'OpenAI cl100k_base' и запустите анализ.
- Пример конфигурации
-
{ "modelProfile": "OpenAI cl100k_base", "countMode": "raw-text" } - Результат
- Получен точный офлайн-расчет токенов (exact-offline-tokenizer), позволяющий оптимизировать структуру JSON перед отправкой в API.
Проверить на примерах
json, csv, markdownPDF Примеры
PDF примеры, созданные инструментами 2026-02-01..2026-02-10
preferred input family text,markdown
Примеры Apache Arrow
Примеры формата в памяти Apache Arrow для высокопроизводительной обработки данных и аналитики
preferred input family text,markdown
Примеры Замены Regex
Коллекция общих и полезных шаблонов замены regex для преобразования текста и очистки данных
preferred input family text,markdown
Test Pyramid Examples - Руководство по Тестовой Стратегии
Всесторонние примеры реализации тестовой пирамиды включая модульные тесты, интеграционные тесты, E2E тесты, организацию тестов и стратегические тестовые паттерны для сбалансированного обеспечения качества программного обеспечения
preferred input family text,markdown
Связанные хабы
Инструменты анализа текста, читаемости и проверки содержания
Сравните в одном хабе текстовую статистику, определение языка, оценку читаемости, анализ тональности, модерацию и анализ шаблонов.
Инструменты качества данных, дедупликации и поиска аномалий
Профилируйте CSV/JSON-наборы данных, сравнивайте версии таблиц и находите дубликаты, выбросы, пропуски, разрывы связей и аномалии временных рядов в одном тематическом hub.
Инструменты JSON-обмена и перевода форматов
Сравните инструменты преобразования JSON для CSV, YAML, TOML, GraphQL, XML, Markdown, Excel, BSON, EDN и других структурированных форматов в одном хабе.
Инструменты конвертации регистра, кодировки и нормализации текста
Сравните в одном хабе конвертацию регистра, ширины символов, кодировок, работу с quoted-printable и встроенную нормализацию текста.
FAQ
Чем отличается точный подсчет от эвристического?
Точный подсчет (exact-offline-tokenizer) использует реальные алгоритмы токенизации на вашем устройстве, а эвристический (heuristic) — математическую модель оценки для провайдеров без открытых локальных библиотек.
Поддерживает ли инструмент подсчет токенов для сообщений чата?
Да, вы можете переключить режим подсчета (countMode) с обычного текста (raw-text) на формат сообщения чата (chat-message) для более точной симуляции API-запроса.
Какие форматы файлов можно загружать для анализа?
Вы можете загружать текстовые файлы размером до 20 МБ с расширениями .txt, .md, .csv, .json и .log.
Как рассчитываются токены для моделей Claude?
При наличии API-ключа Anthropic расчет выполняется через официальный метод count_tokens. Без ключа инструмент автоматически переключается на надежную эвристическую оценку.
Безопасно ли отправлять конфиденциальный код или текст?
Да, базовый подсчет для OpenAI выполняется локально в вашем браузере без отправки текста на внешние серверы.