令牌计数
粘贴提示词即显示估算令牌数，计数以 OpenAI（cl100k）分词器为参考，官方说明不同模型的真实计数会略有差异。
LLM Token Counter
AI TOOL PROFILE工具资料浏览器里直接算令牌、比 API 价格，覆盖 300+ 大模型的免费计算器。
价格免费
平台Web
归类AI 编程
收录2026-10-06
复核2026-10-06
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
LLM Token Counter编辑总结
LLM Token Counter 是一个运行在浏览器里的令牌计数与 API 价格计算工具，覆盖 GPT-5、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek 等 300+ 模型。粘贴提示词后即可看到估算输入令牌数，并自动列出同一段提示在每款模型上的输入与输出成本，方便横向比价。计数采用 OpenAI（cl100k）分词器作为参考，官方说明不同模型的真实计数会有小幅差异。它主打免费、免注册，一张表看完整生态的费率；不过估算存在误差，且不含批量文件处理等进阶能力。
LLM Token Counter是什么？
LLM Token Counter 是一个面向大模型调用者的在线工具，把自己定位为「LLM 定价计算器与令牌计数器」。它把两件事放在同一个页面里完成：一是把一段提示词折算成令牌数量，二是把这段提示词投喂到各家模型时的 API 成本算出来。
使用方式很直接。在输入框里粘贴或输入提示词，页面立刻给出估算的输入令牌数，并标注该计数以 OpenAI（cl100k）分词器为参考；随后下方表格逐行列出每款模型的输入单价、输出单价，以及这段提示的输入成本与输出成本。表格按价格从低到高排列，覆盖 GPT-5、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek 等 300+ 模型。
对不同角色的价值不同。个人开发者可以拿它做选型前的价格摸底，确认某个模型能不能压进预算；团队则适合用它做成本对照，把候选模型的费率摆在同一张表里比较。工具本身无需注册，打开页面即可使用。
LLM Token Counter核心功能
多模型价格对照
同一段提示会自动列出在各款模型上的输入成本与输出成本，覆盖 GPT-5、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek 等 300+ 模型。
按价格排序
费率表按输入单价由低到高排列，从 $0.000 的 space-bunny-alpha、minimax-m2.7 到更高的档位一屏可见。
Token 视图切换
计数面板可在 Tokens、Words、Characters 三种视图间切换，同一段文本既能看令牌数也能看词数与字符数。
输入输出分开计价
每款模型同时给出输入单价与输出单价，并分别算出这段提示的输入成本与输出成本，方便判断长回答场景是否划算。
节省令牌指南
提供一份《8 Ways to Use Fewer Tokens》免费 PDF，围绕如何减少令牌用量与 API 开销给出实践建议，订阅 Newsletter 后可下载。
LLM Token Counter值不值得用？
当你要在几款模型之间做价格摸底、或者想知道一段提示词大概会烧掉多少 API 预算时，这个工具很值得打开——免费、不用注册，300+ 模型一屏排开，还能同时看到输入与输出两边的成本。它更适合做「选型前的粗筛」，而不是「账单核对」：计数基于 OpenAI（cl100k）分词器这一套参考口径，官方也说明不同模型的真实计数会有小幅出入，所以别拿它当精确结算依据。另一个限制是它只处理粘贴进来的文本，没有透露批量文件或更大规模的处理能力。
建议选它的情况
- 需要在多款模型之间快速比较 API 单价与单次提示成本
- 只想估个令牌数量、不想装 SDK 或注册账号
- 写提示词时想顺手看看字数、词数与令牌数的对应关系
- 想下载减少令牌用量的实践指南
不建议选它的情况
- 需要与账单逐字对齐的精确令牌计量
- 要批量处理大量文件而不是单条提示
LLM Token Counter使用建议
入门先把路子走对
- 先粘一段真实提示把日常真的会发给模型的那段提示词粘进输入框，看输入令牌数落在什么量级，再决定要不要精简措辞。
- 从便宜的档位往上看表格默认按输入单价从低到高排。先从 $0.000 一档往下扫，找到满足质量要求的最低价格档，再考虑往上加预算。
- 切换三种计数视图在 Tokens、Words、Characters 之间切换，对照同一段文字的词数和字符数，判断哪个口径更贴近你要控的成本。
进阶省时间也省钱
- 输出成本单独看输入便宜不代表整体便宜。像 glm-5.3 输入 $0.030 但输出 $1.320，长回答场景的实际开销会明显高于只看输入价的判断。
- 把结果对比着记账先用估算值做月度预算的粗算，等真实账单出来再回过来校准，逐步摸清自家业务里估算与实际的偏差幅度。
- 顺手领那份 PDF订阅 Newsletter 后可下载《8 Ways to Use Fewer Tokens》，适合在压缩提示词长度之前先过一遍思路。
LLM Token Counter适合谁用？
独立开发者
推荐选型前想知道某款模型跑自己的提示大概多少钱，粘一段提示就能横向比价，不用注册也不用接 SDK。
做成本预算的团队
推荐需要把候选模型按输入、输出两栏费率摆在一起对照，这个页面一屏给全，适合内部评审时截图引用。
需要精确结算的财务对账
不推荐计数以 OpenAI（cl100k）分词器为参考口径，不同模型的真实计数会有出入，不能当作账单级别的计量依据。
要批量处理文件的场景
有条件页面围绕单条粘贴的提示设计，需要成批处理大量文本时这个入口的效率不够。
LLM Token Counter优点和缺点
优点
- 免费使用，无需注册即可打开页面计数
- 一次覆盖 300+ 模型，输入、输出费率同时列出
- 表格按输入单价从低到高排序，比价成本低
- 每条提示同时给出输入成本与输出成本
- 计数支持 Tokens、Words、Characters 三种视图
- 附赠一份减少令牌用量的免费 PDF 指南
缺点
- 计数以 OpenAI（cl100k）分词器为参考，各模型真实计数有出入
- 仅支持在页面里粘贴文本，未支持批量文件
- 费率数字以页面展示为准，价格波动时需自行复核
LLM Token Counter关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 覆盖模型数 | 300+ | 页面描述 |
| 最低输入单价 | $0.000 | 费率表 space-bunny-alpha / minimax-m2.7 / deepseek-v4-flash |
| deepseek-chat 费率 | 输入 $0.014 · 输出 $0.028 | 费率表 |
| gpt-5-nano 费率 | 输入 $0.025 · 输出 $0.200 | 费率表 |
| glm-5.3 费率 | 输入 $0.030 · 输出 $1.320 | 费率表 |
LLM Token Counter常见问题
这个工具要花钱吗？＋
不用。页面把输入端标注为「Free API cost calculator」，打开就能粘贴提示词看令牌数和各家模型的输入、输出成本，不需要注册或订阅。
它支持哪些模型？＋
覆盖 GPT-5、Claude、Gemini、Llama、DeepSeek 等 300+ 模型。费率表按输入单价从低到高排列，最便宜的一档如 space-bunny-alpha、minimax-m2.7、deepseek-v4-flash 的输入与输出单价均为 $0.000，deepseek-chat 为输入 $0.014、输出 $0.028，gpt-5-nano 为输入 $0.025、输出 $0.200。
令牌数是准确值吗？＋
是估算。页面说明计数以 OpenAI（cl100k）分词器作为参考，各模型的真实计数会有小幅差异，所以适合用来估量级、做比价，不适合当作账单级的精确计量。
怎么用它选模型？＋
把真实提示粘进去，看输入令牌数，再顺着按价格排序的表格从上往下扫，找到成本可接受的那一档。注意别只看输入单价，像 glm-5.3 输入 $0.030、输出 $1.320，长回答场景的整体开销会明显更高。
有省钱方面的资料吗？＋
页面提供一份名为《8 Ways to Use Fewer Tokens》的免费 PDF，内容是减少令牌用量、压低 API 成本的具体做法，订阅 Newsletter 后即可下载。
