← 戻る

AI Token 计数器

リアルタイム統計テキスト在 GPT / Claude / Gemini / Llama / Qwen 等主流大模型中的 Token 数量
テキスト統計
0
文字
0
不含スペース
0
单词
0
句子
0
行数
0
UTF-8 バイト
Text Composition
Token 估算比較
模型Token 数比較Context Window
Token counts are estimates based on each model's tokenizer characteristics; actual values may differ by 5-15%
Token Optimization Tips

1. 削除多余スペース和空行,减少无意义 Token
2. Use concise expressions instead of verbose descriptions to reduce prompt length
3. Code text typically has higher token density; simplify comments and variable names
4. 中文テキスト在 Gemini / Qwen 中 Token 效率更高
5. English text varies less across models; Chinese varies more significantly