Go Toolstack

LLM Token ve Maliyet Tahmini (OpenAI, Claude, Gemini & DeepSeek)

Metinlerinizin yaklaşık yapay zeka token sayısını ve popüler modeller için tahmini API maliyetini hesaplayın.

LLM Token ve Maliyet Tahmini (OpenAI, Claude, Gemini & DeepSeek)

Metinlerinizin yaklaşık yapay zeka token sayısını ve popüler modeller için tahmini API maliyetini hesaplayın.

Nasıl Çalışır?

1
Değerleri ve Parametreleri Girin
İlgili alanlara sayısal değerlerinizi, oranları veya parametreleri yazın.
2
Hesaplamayı İnceleyin
Sonuçlar tarayıcınızda anlık matematiksel modelle hesaplanır ve ekranda güncellenir.
3
Döküm ve Analizi Alın
Detaylı dökümü, özet grafikleri veya sayısal sonuçları doğrudan kullanın.

Bu kategorideki diğer istemci taraflı araçları keşfedin

Geliştirici Araçları Merkezi • İş Akışları ve Karşılaştırma

Tüm geliştirici araçlarını, teknik sınırları ve araç seçim rehberini inceleyin.

Merkezi İncele →
JSON Formatlayıcı, Doğrulayıcı & Güzelleştirici

JSON verilerini biçimlendirin, sıkıştırın; 64-bit hassasiyet ve JSON Schema (Draft-07 / 2020-12) kurallarıyla doğrulayın.
Base64 Kodlayıcı & Çözücü (Encode / Decode)

Metin ve dosyaları Base64 formatına güvenle dönüştürün veya orijinal içeriğe geri çözün.
SQL Biçimlendirici, Sıkıştırıcı & Girintileyici

SQL sorgularını tarayıcıda düzenleyin, anahtar kelimeleri büyük harfe çevirin ve biçimlendirin.

İlgili Uygulama Rehberleri

Bu araçla ilgili adım adım teknik ipuçları ve en iyi pratikler

Kavram ve Bilgi Merkezi

LLM Belirteç (Token) ve API Maliyet Tahmini, GPT-4, Claude & Gemini Bütçe Modeli

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler); metinleri insanlar gibi harf veya kelime bazında değil, alt kelime parçaları olan belirteçler (token) halinde işler ve ücretlendirir. OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 ve DeepSeek-V3 gibi modellerde girdi (prompt) ve çıktı (completion) belirteç maliyetlerini önceden tahmin etmek; yapay zeka projelerinin bütçe kontrolü için önemlidir. Bu araç, girdiğiniz metnin belirteç sayısını yaklaşık sezgisel formülle hesaplayarak popüler modellerdeki tahmini API bütçesini çıkarır.

Örneğin bir sistem mimarı, her gün 10.000 adet müşteri destek e-postasını (ortalama 450 kelimelik metin) GPT-4o modeline özetletmek istediğinde; araç metnin yaklaşık 600 belirtece karşılık geldiğini (İngilizce metinlerde ~3,8 karakter veya 1,33 kelime/token; Türkçe gibi eklemeli dillerde ek yapısı nedeniyle katsayı daha yüksek olabilir) modeller. Günlük girdi belirteçlerinin ve üretilecek çıktı belirtecinin aylık API maliyetini sağlayıcıların 2026 başı resmi liste fiyatları üzerinden simüle eder.

Tüm belirteç ve maliyet projeksiyonları tamamen tarayıcınızın yerel belleğinde yaklaşık sezgisel hesaplamayla gerçekleştirilir; harici bir tokenizer kütüphanesi veya API çağrısı çalıştırmaz. Test ettiğiniz istemler (prompts), müşteri yazışmalarınız veya verileriniz hiçbir harici sunucuya iletilmez.

Temel Mimari ve Matematiksel Formüller

Tahmini Token = max(Karakter / 3.8, Kelime × 1.33) | Tekil İstek = (Girdi Token × Fiyat_In / 10⁶) + (Çıktı Token × Fiyat_Out / 10⁶)

Metin uzunluğuna göre yaklaşık belirteç hacmi hesaplanır; sağlayıcıların 2026 başı resmi milyon belirteç başı liste fiyatlarıyla (önbellek ve reasoning hariç) çarpılır.

En İyi Uygulamalar ve Temel Yönergeler

  • Türkçe Metinlerde Belirteç Şişmesine (Token Inflation) Dikkat Edin: LLM tokenizer'ları İngilizce ağırlıklı eğitildiği için Türkçe gibi eklemeli dillerde kelimeler daha fazla belirtece bölünür; bütçenizi bu çarpanı gözeterek planlayın.
  • Gereksiz Boşluk ve Sistem İstemlerini Optimize Edin: Tekrarlanan sistem prompt'larını kısa ve öz tutarak her API çağrısında gereksiz girdi belirteci harcamaktan kaçının.
  • Önbelleğe Alınmış İstem (Prompt Caching) İndirimlerini Kullanın: Büyük doküman analizlerinde sağlayıcıların sunduğu Prompt Caching özelliklerini kullanarak girdi maliyetlerinde %50 ila %90 tasarruf sağlayın.
  • Farklı Modelleri Maliyet/Performans Açısından Kıyaslayın: Basit sınıflandırma ve çıkarma görevlerinde pahalı amiral gemisi modeller yerine GPT-4o-mini veya Claude 3.5 Haiku gibi hafif modelleri tercih edin.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

1 Token yaklaşık olarak kaç kelimeye veya karaktere denk gelir?
İngilizce metinlerde 1 token yaklaşık 4 karaktere veya 0,75 kelimeye karşılık gelir. Türkçe metinlerde ise zengin ek yapısı nedeniyle 1 kelime genellikle 1,5 ila 2,2 token tüketebilir.
Girdi (Input/Prompt) belirteci ile Çıktı (Output/Completion) belirteci fiyatı neden farklıdır?
Modeller girdi metnini paralel olarak hızlıca işleyebilirken çıktı metnini belirteç belirteç sırayla üretmek zorundadır; bu nedenle çıktı token'ları genellikle 3 ila 4 kat daha pahalıdır.
Hangi yapay zeka modellerinin fiyat tarifeleri desteklenmektedir?
OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku) ve Google (Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash) güncel liste fiyatlarıyla kıyaslanabilir.
Girdiğim özel istemler yapay zeka şirketlerinin eğitim havuzuna gider mi?
Hayır. Aracımız bağımsız ve istemci taraflı bir hesaplayıcıdır; API çağrısı yapmaz ve yazdığınız metinleri internete göndermez.