Центр знаний и экспертное руководство
Калькулятор токенов LLM: подсчет BPE-токенов и стоимости API (GPT-4o, Claude, Llama)
Калькулятор токенов и стоимости API больших языковых моделей (LLM) — инструмент для AI-инженеров, промпт-инженеров и разработчиков, работающих с API OpenAI (GPT-4o, o1), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google (Gemini) и открытыми моделями Llama 3.
Инструмент выполняет токенизацию текста по алгоритмам Byte-Pair Encoding (BPE / tiktoken), рассчитывает точное количество входных и выходных токенов, предупреждает о приближении к лимитам контекстного окна и вычисляет стоимость генерации в рублях и долларах. Токенизация выполняется на 100% приватно в браузере.
Архитектура и математическая формула
Токенизация BPE: Текст -> Байтовые пары (Byte-Pair Encoding) -> Массив числовых ID токенов
Стоимость запроса = (Prompt Tokens × Цена входного токена) + (Completion Tokens × Цена выходного токена).
Лучшие практики и ключевые рекомендации
- Учитывайте повышенный расход токенов на кириллические тексты: Исторически токенизаторы оптимизированы под английский язык. В русском тексте одно слово часто дробится на 2-4 токена, что увеличивает стоимость API-запросов на 100-200% по сравнению с английским.
- Оптимизируйте системный промпт (System Prompt) для экономии бюджета: Системный промпт передается на каждом шаге чата повторно. Сокращение вводных инструкций на 300 токенов экономит тысячи долларов на миллионах запросов пользователей.
- Используйте кэширование контекста (Prompt Caching): Современные провайдеры (Anthropic, OpenAI) предлагают скидку до 75-90% на повторные входные токены при использовании кэширования статического контекста.
- Контролируйте лимиты контекстного окна (Context Window): Превышение лимита контекста приводит к ошибке `context_length_exceeded` или забыванию моделью ранних инструкций из-за принудительной обрезки истории.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Почему русские слова расходуют больше токенов, чем английские?
Словари BPE-токенизаторов (cl100k_base, o200k_base) строятся на огромных корпусах текстов, где 90% составляет английский язык. Английские слова обычно кодируются одним целым токеном, а русские буквы часто разбиваются на фрагменты слогов и байтов.
В чем разница между входными (Input) и выходными (Output) токенами по цене?
Генерация каждого выходного токена требует от дата-центра запуска полного прохода нейросети с сохранением KV-кэша, поэтому выходные токены у всех провайдеров стоят в 3-5 раз дороже входных.
Как оценить примерное соотношение токенов к количеству слов?
Для английского языка эмпирическое правило: 1 000 слов ≈ 1 333 токена (0,75 слова на токен). Для русского языка: 1 000 слов ≈ 2 000 – 2 500 токенов (около 0,4-0,5 слова на токен).
Отправляются ли мои секретные промпты и тексты на сторонние сервера?
Нет. Алгоритм BPE-токенизации исполняется на клиенте на базе скомпилированного WebAssembly-модуля tiktoken. Ваши конфиденциальные промпты и идеи не покидают браузер.