关键信息
- 分类
- AI
- 输入类型
- textarea, file, select
- 输出类型
- json
- 样本覆盖
- 4
- 支持 API
- Yes
概览
AI Token 预估器是一款专为大语言模型用户设计的文本分析与 Token 计算工具。它能够智能识别中英文、代码、日韩文等多语言混合文本，并基于离线分词器（如 OpenAI o200k_base 和 cl100k_base）以及官方 API 或启发式规则，精准预估 OpenAI、Codex、Claude 和 DeepSeek 的 Token 消耗，帮助您有效控制 API 预算并优化提示词长度。
适用场景
- •在向大语言模型发送超长提示词或批量调用 API 前，需要精确预估 Token 消耗以控制调用成本。
- •处理包含中文、英文、代码、表情符号等多语言混合文本，需要分析不同模型分词器的处理效率。
- •编写长篇 Markdown 报告或上传大型 TXT 文本文件，需要在发送给 AI 助手前确认是否超出上下文窗口限制。
工作原理
- •输入文本或上传文件：在输入框中直接粘贴文本，或上传 TXT、Markdown、CSV、JSON、Log 等格式的文本文件。
- •选择模型与计数模式：选择特定的模型配置（如 OpenAI cl100k_base、Claude 或全部配置），并设定是纯文本模式还是聊天消息模式。
- •多维度分析与计算：系统自动识别文本的语言体系，使用离线分词器精确计算 OpenAI/Codex Token，或通过官方 API/启发式规则估算 Claude 与 DeepSeek 的 Token。
- •输出详细预估报告：实时生成 JSON 格式的分析结果，明确标注每个模型的计算精度类型（如精确离线计算、官方 API 或启发式估算）。
使用场景
API 成本预算控制：在开发 AI 应用或进行大规模文本处理前，批量预估各模型的 Token 消耗，合理规划 API 账单。
提示词长度优化：分析中英文混合提示词在不同分词器下的表现，精简冗余字符，提高 Token 利用率。
上下文窗口校验：在上传长篇 Markdown 文档或代码日志给 Claude 或 DeepSeek 前，确保其未超出模型的最大上下文限制。
用户案例
1. 优化中英双语提示词
提示词工程师- 背景原因
- 需要设计一个包含大量英文 API 文档和中文说明的复杂提示词，用于自动化客服系统。
- 解决问题
- 提示词过长可能导致超出模型窗口，且不清楚在 OpenAI 和 Claude 下的 Token 消耗差异。
- 如何使用
- 将中英混合提示词粘贴到输入框，选择“全部配置”模型，并保持“纯文本”计数模式。
- 示例配置
-
{ "inputText": "请总结以下 API 设计并列出 3 个风险：\n\nAPI Specification:\nGET /v1/users\nDescription: Retrieve user list...", "modelProfile": "All Profiles", "countMode": "raw-text" } - 效果
- 预估器快速输出分析报告，显示该文本在 OpenAI o200k_base 下的精确 Token 数以及 Claude 的估算 Token 数，帮助工程师精准删减了 15% 的冗余英文描述。
2. 批量分析代码日志文件
后端开发人员- 背景原因
- 需要将一份 5MB 的系统崩溃日志（包含大量代码行、符号和时间戳）输入给 DeepSeek 进行故障分析。
- 解决问题
- 无法确定日志文件是否会超出 DeepSeek 的单次输入限制，且手动计算极不现实。
- 如何使用
- 上传 system_error.log 文件，在模型配置中选择“DeepSeek Chat 估算”，点击开始分析。
- 示例配置
-
{ "textFile": "system_error.log", "modelProfile": "DeepSeek Chat Estimate", "countMode": "raw-text" } - 效果
- 工具通过启发式规则快速计算出该日志文件的预估 Token 消耗，并识别出文本中包含大量的代码行与符号，帮助开发人员决定分批次上传日志。
用 Samples 测试
json, csv, markdownPDF示例
2026-02-01 到 2026-02-10 工具生成的PDF示例
preferred input family text,markdown
Apache Arrow 示例
Apache Arrow 内存列式格式示例，用于高性能数据处理和分析
preferred input family text,markdown
正则替换示例
用于文本转换和数据清洗的常用正则替换模式集合
preferred input family text,markdown
Test Pyramid Examples - 测试策略指导
全面的测试金字塔实现示例，包括单元测试、集成测试、端到端测试、测试组织和平衡软件质量保证的战略测试模式
preferred input family text,markdown
相关专题
文本分析、可读性与内容检查工具
在一个专题中比较文本统计、语言识别、可读性评分、情感分析、内容审核和模式分析工具。
数据质量、去重与异常检测工具
在一个数据质量工作流专题里检查 CSV/JSON 数据集，比较表格版本，发现重复、离群值、缺失值问题、关联断裂和时序异常。
JSON 交换与格式翻译工具
在一个专题里比较 JSON 与 CSV、YAML、TOML、GraphQL、XML、Markdown、Excel、BSON、EDN 等结构化格式之间的转换工具。
文本大小写、编码与规范化转换工具
在一个专题中比较文本大小写转换、全半角转换、编码转换、Quoted-Printable 处理和行内文本规范化工具。
常见问题
这个工具是如何计算 OpenAI 的 Token 的？
工具内置了离线分词器，能够精确计算 OpenAI/Codex 的 o200k_base 和 cl100k_base 编码，无需调用外部 API 即可给出 100% 精确的 Token 数量。
为什么 Claude 和 DeepSeek 的计算结果有时会显示为“估算（heuristic）”？
在未配置官方 API 密钥或官方接口调用失败时，工具会采用透明的启发式规则进行估算。如果配置了 Claude 的 API 密钥，则会通过官方接口进行精确计算。
支持哪些文件格式的导入？
支持导入 .txt、.md、.csv、.json 和 .log 等文本文件，单个文件大小限制在 20MB 以内。
纯文本模式与聊天消息模式有什么区别？
纯文本模式直接计算输入文本的 Token；聊天消息模式会模拟大模型对话的特定格式（如系统角色、用户角色等元数据包装）来计算更接近真实 API 调用的 Token 消耗。
我的文本数据会被上传到服务器吗？安全吗？
对于 OpenAI 的离线计算完全在本地浏览器中完成。只有在您配置了 API 密钥并需要调用 Claude 官方接口时，才会发起安全的网络请求，您的文本隐私得到严格保护。