Estadísticas en tiempo real de tokens en GPT / Claude / Gemini / Llama / Qwen y otros LLM principales
Estadísticas de texto
0
Caracteres
0
Sin espacios
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Palabras
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Oraciones
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Líneas
0
Bytes UTF-8
Composición del texto
Comparación de estimación de tokens
Modelo
Tokens
Comparar
Ventana de contexto
Los recuentos de tokens son estimaciones basadas en las características del tokenizador de cada modelo; los valores reales pueden diferir entre un 5-15%
Modelo
Costo de entrada
Costo de salida
Precio unitario ($/MTok)
Los costos se estiman según los precios oficiales de cada plataforma, solo como referencia
Consejos para optimizar tokens
1. Elimine espacios y líneas en blanco innecesarios para reducir tokens sin significado 2. Use expresiones concisas en lugar de descripciones extensas para reducir la longitud del prompt 3. El texto de código generalmente tiene mayor densidad de tokens; simplifique comentarios y nombres de variables 4. El texto en chino tiene mejor eficiencia de tokens en Gemini / Qwen 5. El texto en inglés varía menos entre modelos; el chino varía más significativamente