Go Toolstack

ตัวนับโทเค็น LLM / AI Tokenizer

ประเมินจำนวนโทเค็น BPE สำหรับ OpenAI GPT-4, Claude, Gemini และคำนวณต้นทุนการใช้งาน API

ตัวนับโทเค็น LLM / AI Tokenizer

ประเมินจำนวนโทเค็น BPE สำหรับ OpenAI GPT-4, Claude, Gemini และคำนวณต้นทุนการใช้งาน API

วิธีการทำงาน

1
Enter Values & Parameters
Fill in your numbers, rates, or inputs into the calculation form.
2
Review Instant Calculations
Calculations update dynamically in your browser with instant client-side performance.
3
Inspect Breakdown & Summary
Review the detailed breakdown, comparison metrics, or financial summary.

Discover more client side utilities in this category

ศูนย์เครื่องมือนักพัฒนา • เวิร์กโฟลว์และคู่มือเปรียบเทียบ

สำรวจเครื่องมือเครื่องมือนักพัฒนาทั้งหมด ขีดจำกัดของเบราว์เซอร์ และคู่มือการเลือกเครื่องมือ

สำรวจศูนย์ →
จัดรูปแบบ ตรวจสอบ และทำความสะอาด JSON

จัดรูปแบบ บีบอัด และตรวจสอบข้อมูล JSON ด้วยความแม่นยำ 64-bit และกฎ JSON Schema (Draft-07 / 2020-12)
เข้ารหัสและถอดรหัส Base64

แปลงข้อความและข้อมูลระหว่างข้อความธรรมดากับ Base64 รองรับ UTF-8 ภาษาไทย และรูปแบบ URL-Safe
จัดรูปแบบ SQL

จัดรูปแบบแบบสอบถาม SQL ปรับเยื้องและจัดระเบียบคำสั่ง รองรับหลายไดอะเลกต์

คู่มือบล็อกที่เกี่ยวข้อง

คู่มือทางเทคนิค การแก้ไขปัญหา และขั้นตอนการปฏิบัติที่ดีที่สุด

เครื่องมือนักพัฒนา • ~4 นาทีในการอ่าน

ข้อผิดพลาดไวยากรณ์ JSON ที่พบบ่อย: การตรวจสอบโครงสร้าง คอมมาเกิน และตัวเลข 64-bit | GoToolstack

ทำความเข้าใจข้อผิดพลาดไวยากรณ์ JSON ตามมาตรฐาน RFC 8259 วิธีแก้ไขคอมมาตัวสุดท้าย (Trailing Comma) การใช้เครื่องหมายคำพูดเดี่ยว และการจัดการตัวเลขความแม่นยำสูง 64-bit BigInt

อ่านคู่มือ →
เครื่องมือนักพัฒนา • ~4 นาทีในการอ่าน

ทำไมไฟล์ CSV เปิดใน Excel แล้วสระภาษาไทยเพี้ยนและเลข 0 หาย? วิธีแก้ปัญหา BOM และตัวคั่น | GoToolstack

เจาะลึกสาเหตุที่ไฟล์ CSV แสดงภาษาไทยเพี้ยนใน Microsoft Excel ปัญหาการขาด UTF-8 BOM ตัวคั่นจุลภาคเทียบกับเซมิโคลอน และวิธีป้องกันไม่ให้เลข 0 นำหน้าในรหัสสินค้าหรือเบอร์โทรศัพท์สูญหาย

อ่านคู่มือ →
ศูนย์ความรู้และแนวคิด

เครื่องมือประเมินจำนวน Token และค่าใช้จ่าย LLM คำนวณงบประมาณ API สำหรับโมเดล AI

การพัฒนาแอปพลิเคชันด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, หรือ Google Gemini มีโครงสร้างคิดค่าบริการตามจำนวน Token ขาเข้า (Prompt) และขาออก (Completion) การประมาณจำนวน Token และวางแผนงบประมาณล่วงหน้าจึงมีความสำคัญยิ่ง

เครื่องมือนี้ช่วยให้นักพัฒนาวางข้อความคำสั่ง (Prompt) เพื่อประเมินจำนวน Token โดยประมาณอย่างรวดเร็ว พร้อมคำนวณต้นทุนต่อคำขอและพยากรณ์งบประมาณรายเดือนตามปริมาณการเรียกใช้งานจริง อิงตามอัตราค่าบริการมาตรฐานล่าสุด ประมวลผลในเบราว์เซอร์ 100% ข้อมูลคำสั่งไม่ถูกส่งออกภายนอก

สูตรและหลักการทางเทคนิค

การประเมิน Token ≈ max(จำนวนอักขระ / 3.8, จำนวนคำ × 1.33) ; ต้นทุนต่อครั้ง = (Token ขาเข้า × ราคา_In / 10⁶) + (Token ขาออก × ราคา_Out / 10⁶)

ใช้การวิเคราะห์ฮิวริสติกฝั่งไคลเอนต์เพื่อประมาณการจำนวน Token คูณกับตารางราคามาตรฐานล่าสุดของผู้ให้บริการสำหรับโทเคนขาเข้าและขาออก

ข้อแนะนำและวิธีปฏิบัติที่ถูกต้อง

  • ทำความเข้าใจความแตกต่างของ Token ในภาษาไทยและภาษาอังกฤษ: ภาษาไทยใช้อักขระมัลติไบต์ ทำให้คำภาษาไทย 1 คำมักถูกแยกเป็นหลาย Token มากกว่าภาษาอังกฤษ จึงควรเผื่อสัดส่วน Token เพิ่มขึ้นเมื่อประเมินคำสั่งภาษาไทย
  • แยกแยะระหว่างราคา Token ขาเข้า (Input) และขาออก (Output): ผู้ให้บริการส่วนใหญ่คิดค่าบริการ Token ขาออก (การสร้างคำตอบ) สูงกว่า Token ขาเข้า 2 ถึง 4 เท่าเสมอ
  • จำกัด max_tokens ในการเรียกใช้งาน API เสมอ: กำหนดเพดานจำนวน Token สูงสุดในการสร้างคำตอบเพื่อป้องกันไม่ให้แอปพลิเคชันสร้างคำตอบยาวเกินจำเป็นจนเปลืองงบประมาณ
  • ใช้เทคนิค Caching สำหรับ System Prompt ขนาดใหญ่: ผู้ให้บริการหลายรายรองรับ Prompt Caching ซึ่งช่วยลดค่าบริการ Token ขาเข้าสำหรับส่วนของคำสั่งที่ส่งซ้ำๆ ได้ถึง 50-90%

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Token ในโมเดล LLM คืออะไร?
Token คือหน่วยย่อยพื้นฐานที่โมเดลภาษาใช้ในการประมวลผลข้อความ โดย 1 Token ในภาษาอังกฤษมักเทียบเท่ากับคำย่อยประมาณ 4 ตัวอักษรหรือ 0.75 คำ ขณะที่ภาษาไทยอาจใช้จำนวน Token มากกว่าขึ้นอยู่กับโมเดลการตัดคำ (Tokenizer)
เหตุใดข้อความภาษาไทยจึงมักกินจำนวน Token มากกว่าภาษาอังกฤษ?
เพราะ Tokenizer ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก ทำให้อักขระและสระวรรณยุกต์ในภาษาไทยถูกแบ่งย่อยเป็นชิ้นไบต์ที่เล็กกว่า จึงใช้จำนวน Token สูงกว่าในความยาวข้อความที่เท่ากัน
การประเมินต้นทุนนี้ตรงกับใบแจ้งหนี้จริง 100% หรือไม่?
เป็นการประมาณการที่ใกล้เคียงตามหลักฮิวริสติกและราคาทางการของผู้ให้บริการ จำนวน Token จริงอาจคลาดเคลื่อนเล็กน้อยขึ้นอยู่กับ Tokenizer เฉพาะของแต่ละค่าย (เช่น tiktoken หรือ sentencepiece)
ข้อความหรือแบบจำลองคำสั่งจะถูกส่งไปยังบุคคลที่สามหรือไม่?
ไม่มีการส่งข้อมูลใดๆ ทั้งสิ้น การนับจำนวนคำ ตัวอักษร และการคำนวณตัวเลขงบประมาณรันบนเครื่องของคุณ 100%