OpenAI GPT-4o, Claude 3.5 और Gemini के लिए टेक्स्ट टोकन व API लागत का अनुमान लगाएं।
LLM टोकन काउंटर और API लागत कैलकुलेटर एआई डेवलपर्स, प्रॉम्प्ट इंजीनियरों और उत्पाद प्रबंधकों के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (जैसे OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Pro, DeepSeek-V3) में भेजे जाने वाले टेक्स्ट के टोकन आकार और अनुमानित एपीआई लागत का आकलन करने का एक व्यावहारिक उपकरण है। एलएलएम टेक्स्ट को सब-वर्ड टुकड़ों के रूप में प्रोसेस करते हैं। टोकन की निगरानी से मासिक क्लाउड बिलों को नियंत्रित रखने में मदद मिलती है।
एक वास्तविक जनरेटिव एआई वर्कफ़्लो में, जब आप 1,250 शब्दों का सिस्टम प्रॉम्प्ट और संदर्भ डेटा इनपुट बॉक्स में पेस्ट करते हैं, तो टूल का अनुमानक इंजन लगभग 1,660 टोकन्स (अंग्रेजी में ~3.8 वर्ण या 1.33 शब्द प्रति टोकन के अनुमान के आधार पर) की गणना करता है। साथ ही टूल विभिन्न प्रमुख मॉडल्स के लिए प्रति अनुरोध इनपुट लागत और 2026 के आधिकारिक प्रदाता दरों के आधार पर अनुमानित मासिक बजट प्रदर्शित करता है।
संपूर्ण टोकन अनुमान और मूल्य गणना 100% स्थानीय ब्राउज़र मेमोरी में निष्पादित होती है। आपका प्रॉम्प्ट टेक्स्ट या संदर्भ डेटा कभी किसी बाहरी सर्वर या एआई एपीआई प्रदाता को प्रेषित नहीं किया जाता है।
टोकन अनुमान ≈ हेयुरिस्टिक_गणना(टेक्स्ट) ; प्रति क्वेरी लागत = (इनपुट टोकन × मूल्य_इन / 10⁶) + (आउटपुट टोकन × मूल्य_आउट / 10⁶)
टेक्स्ट की लंबाई के आधार पर अनुमानित टोकन संख्या निकाली जाती है; कुल टोकन को 2026 की आधिकारिक प्रदाता दरों से गुणा करके लागत अनुमान निकाला जाता है।