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OmniToolsv2.2
KI-Werkzeug

KI-Prompt-Token-Zähler & Kostenschätzer — Echtzeit-BPE-Tokenizer

Berechnen Sie genaue Token und Live-API-Kosten für GPT-4o, o1, Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5. 100% clientseitig im Browser ohne Server-Logs.

100% clientseitige Berechnung • Keine Daten an LLM-APIs gesendet
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Flagship multimodal model with o200k_base tokenization

Auslastung des Kontextfensters0 / 128,000 tokens (0.00%)
Geschätzte Token
0
BPE Subwords
Wörter
0
Whitespace terms
Zeichen
0
Raw count
UTF-8 Bytes
0
UTF-8 buffer
0 lines0 chars

API-Kostenschätzer

$2.50 / $10.00 per 1M
Eingabekosten (Prompt)
$0.000000
Ausgabekosten (Antwort)
$0.000000
Kosten pro Einzelaufruf
$0.000000
Geschätzte Gesamtkosten
$0.00000

Modellübergreifende Kostenvergleichs-Matrix

Live Estimates (USD)
ModelProviderContextInput / 1MOutput / 1MTotal Est. Cost
GPT-4o (Omni)OpenAI128k$2.50$10.00$0.0000
GPT-4o-miniOpenAI128k$0.15$0.60$0.0000
OpenAI o1OpenAI200k$15.00$60.00$0.0000
Claude 3.5 SonnetAnthropic200k$3.00$15.00$0.0000
Claude 3.5 HaikuAnthropic200k$0.80$4.00$0.0000
Gemini 1.5 ProGoogle2000k$1.25$5.00$0.0000
Gemini 1.5 FlashGoogle1000k$0.07$0.30$0.0000
DeepSeek-V3DeepSeek64k$0.14$0.28$0.0000
Llama 3.3 (70B)Meta128k$0.20$0.60$0.0000
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Reserved high-performance space. Zero Cumulative Layout Shift (CLS) guaranteed.

BPE-Tokenisierung, Kontextgrenzen und LLM-Preise verstehen

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o, Claude 3.5 und Gemini verarbeiten Text nicht direkt als Wörter, sondern wandeln ihn mittels Byte-Pair Encoding (BPE) in diskrete Zahleneinheiten (Token) um.

Im Englischen entspricht 1 Token etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörtern. Bei Quellcode und internationalen Schriften wie Arabisch komprimieren moderne Tokenizer wie o200k_base deutlich effizienter.

Die API-Abrechnung erfolgt pro 1 Million Token. Ausgabetoken sind typischerweise 3- bis 4-mal teurer als Eingabetoken, da sie sequentiell berechnet werden müssen.

OmniTools berechnet alle Werte zu 100% lokal im Browser-Speicher – absolut vertraulich und sicher.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie genau ist dieser clientseitige Token-Zähler?

Unser Algorithmus ist auf cl100k- und o200k-Vokabulare kalibriert und erreicht eine Genauigkeit von ca. 1-3% gegenüber offiziellen Binärdateien.

Warum ist die Ausgabe teurer als die Eingabe?

Eingaben können hochgradig parallel auf GPUs verarbeitet werden, während Ausgaben autoregressiv Token für Token generiert werden müssen.

Werden meine Eingaben auf Servern gespeichert?

Nein, keinesfalls. Die gesamte Analyse läuft vollständig isoliert in Ihrem Browser ab.