開発者ツール
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よくあるJSON構文エラーの特定と修正方法：RFC 8259準拠ガイド | GoToolstack
末尾の不要なカンマ、シングルクォート、未クォートキーを正しく修正。BigIntの精度欠損を防ぎ、安全にJSONをフォーマット。
LLM トークン数カウンター & API費用試算
テキストのトークン数を測定し、GPT-4、Claude、GeminiのAPI推定利用費用を計算。
使い方
1
数値とパラメータを入力
計算フォームに必要な数値や設定値を入力します。
2
瞬時に計算結果を確認
ブラウザ内でリアルタイムに数理モデルが計算されます。
3
詳細な内訳を分析
詳細な内訳、集計データ、分析サマリーを活用します。
概念＆ナレッジハブ
LLMトークン計算・コスト見積もりツール：GPT-4o、Claude、Gemini、Tiktoken完全対応
大規模言語モデル（LLM）を活用したプロンプトエンジニアリングやアプリケーション開発では、コンテキストウィンドウの上限管理とAPIトークン課金額の正確な予測が不可欠です。LLMトークン計算・コスト見積もりツールは、Tiktoken（cl100k_baseおよびo200k_base）のWebAssembly高速エンジンを用いて、プロンプトテキストのトークン分割と消費コストをリアルタイムに計算します。
具体的な活用例： AIエンジニアがGPT-4oやClaude 3.5 Sonnet向けに作成した長文のシステムプロンプトやRAG検索コンテキストを貼り付けると、総トークン数、文字数、単語数が瞬時に計測され、入力トークンと想定出力トークンに応じたAPIコスト試算が日本円と米ドルで一覧表示されます。
プロンプトテキストは一切外部へ送信されず、機密プロンプトの社内評価にも安心してご利用いただけます。
コアアーキテクチャ＆計算式
トークン・コスト試算 = BPEバイト対符号化(Tiktoken WASM) → トークン長算出 → (入力トークン数 × 単価) + (出力想定数 × 単価)
バイト対符号化（BPE）アルゴリズムによりテキストを語彙サブワードに分解し、各AIプロバイダーの最新公式料金体系に基づいてコストを推計します。
ベストプラクティスと必須ガイドライン
- 日本語プロンプトのトークン比率に留意： 英語に比べて日本語テキストは文字あたりのトークン消費が多くなる傾向があるため、正確な事前測定が有効です。
- モデルごとのトークナイザー特性を把握： GPT-4o（o200k_base）は旧モデル（cl100k_base）に比べ日本語のトークン効率が大幅に改善されています。
- キャッシュ機能の考慮： 長文のシステムプロンプトやコンテキストには、各社のプロンプトキャッシュ割引の適用を検討してください。
- 視覚的なトークン境界の確認： カラーハイライト表示を活用して、どの単語がどのようにサブワード分割されているかを確認できます。
よくある質問 (FAQ)
プロンプトテキストがAIプロバイダーや外部サーバーに送信されますか？
いいえ。トークン化の計算はWebAssemblyによりブラウザのメモリ内だけで行われ、外部への通信は一切発生しません。
どのLLMモデルの計算に対応していますか？
OpenAI（GPT-4o、GPT-4o-mini、o1）、Anthropic（Claude 3.5 Sonnet、Haiku）、Google（Gemini 1.5 Pro、Flash）などの主要モデルに対応しています。
日本語テキストのトークン数は英語とどう違いますか？
英語は1単語≒1〜2トークンですが、日本語は文字種や単語によって1文字≒1〜3トークン消費される場合があるため、事前の実測が推奨されます。
最新のAPI料金改定には対応していますか？
はい。各社の公式公開価格に基づいて定期的に計算レートを更新しています。