AI Token 計算機

AI Token 計算機 幫助開發者、內容創作者和 AI 愛好者立即估算其文本在熱門大型語言模型中將使用的 Token 數量。無論您是在為 GPT 構思提示詞、為 Claude 撰寫系統訊息，還是優化發送給 Gemini 的 API 調用，了解 Token 計數對於管理成本、保持在上下文限制內以及撰寫高效提示詞都至關重要。

如何使用 AI Token 計算機

1. 輸入或貼上您的文本： 在輸入區域輸入或貼上任何文本。這可以是系統提示詞、用戶訊息、程式碼片段或任何您計畫發送給 LLM 的內容。此工具最多可接受 100,000 個字元。
2. 查看即時統計數據： 儀表板會立即顯示您的預估 Token 數量，以及單字數、字元數、句子數和段落數。
3. 探索 Token 視覺化： 點擊「顯示 Token」按鈕，查看您的文本如何大致拆分為 Token 區段，並以交替顏色顯示，方便識別邊界。
4. 複製您的結果： 點擊「複製統計數據」按鈕將完整的 Token 計數摘要複製到剪貼簿，以便快速參考或分享。

什麼是 Token？

Token 是大型語言模型處理文本的基本單位。與單字或字元不同，Token 是由分詞器算法（通常是位元組對編碼或 BPE）確定的，該算法將文本分解為針對模型詞彙量優化的子詞單位。

以下是常見文本模式的大致分詞情況：

分詞原理

大多數現代 LLM 使用 位元組對編碼 (BPE) 或類似的子詞分詞算法。該過程從單個字元開始，並反覆合併最常見的字元對，以建立子詞單位的詞彙庫。關鍵點如下：

• 常見單字 如 "the"、"hello" 或 "function" 通常對應到單個 Token。
• 罕見或長單字 會被拆分為子詞碎片 —— 例如 "extraordinary" 可能變成 "extra" + "ordinary" 或進一步拆分。
• 數字 通常被拆分為每 Token 1–3 個數字的組合。
• CJK 字元（中日韓）通常每個字元使用 1.5–2 個 Token。
• 程式碼和 URL 由於特殊字元和大小寫混雜，傾向於在每個字元上使用更多 Token。

不同供應商（OpenAI、Anthropic、Google、Meta）各有其分詞器，但對於英文文本，計數通常互在 5-15% 的誤差範圍內。本工具使用通用的 BPE 啟發式算法，為所有主要模型提供良好的估算值。

常見問題 (FAQ)

AI 和 LLM 中的 Token 是什麼？

Token 是大型語言模型處理文本的基本單位。Token 可以是完整的單字、單字的一部分（子詞）、單個字元或標點符號。對於英文文本，一個 Token 平均約為 4 個字元或約 0.75 個單字。不同的模型使用不同的分詞器，因此 GPT、Claude 和 Gemini 之間的準確 Token 計數會略有不同。

為什麼 Token 計數對 AI API 成本很重要？

OpenAI、Anthropic 和 Google 等 AI API 提供商根據處理的 Token 數量收費。您需要分別支付輸入 Token（您的提示詞）和輸出 Token（模型的回答）。了解您的 Token 計數有助於在調用 API 之前估算成本、優化提示詞以保持在預算範圍內，並為您的使用案例選擇最具成本效益的模型。

這個 Token 計算機有多準確？

此工具基於成熟的 BPE（位元組對編碼）分詞啟發式演算法提供估算。對於英文文本，準確率通常在 OpenAI tiktoken 或 Anthropic 分詞器等官方工具實際計數的 5-15% 範圍內。英文散文的估算最為準確，程式碼、非拉丁腳本或格式複雜的文本可能會有較大差異。

AI 模型中的上下文窗口是什麼？

上下文窗口是模型在單次請求中可以處理的最大 Token 數量，包括輸入和輸出。上下文窗口因模型而異 —— 有些支持 12 萬 8 千個 Token，有些則支持 20 萬甚至數百萬。超過上下文窗口會導致請求失敗或被截斷。請查看您的模型文件以獲取當前限制。

不同的 AI 模型計算 Token 的方式不同嗎？

是的。每個模型系列都使用不同的分詞器算法和詞彙量。OpenAI、Anthropic、Google 和 Meta 各自有其分詞器。同一段文本在不同模型中通常會產生略有不同的 Token 計數，英文文本通常在 5-15% 的誤差範圍內。

我該如何減少 Token 使用量以節省成本？

減少 Token 的方法：撰寫簡潔的提示詞，避免不必要的冗贅內容；在程式碼中使用縮寫和較短的變數名稱；從提示詞中刪除重複的上下文或範例；高效使用系統訊息；批次處理類似的請求；並考慮對簡單任務使用較小或較便宜的模型。