Estatísticas em tempo real de tokens em GPT / Claude / Gemini / Llama / Qwen e outros LLMs principais
Estatísticas de texto
0
Caracteres
0
Sem espaços
0
Palavras
0
Frases
0
Linhas
0
Bytes UTF-8
Composição do texto
Comparação de estimativa de tokens
Modelo
Tokens
Comparar
Janela de contexto
As contagens de tokens são estimativas baseadas nas características do tokenizador de cada modelo; os valores reais podem diferir entre 5-15%
Modelo
Custo de entrada
Custo de saída
Preço unitário ($/MTok)
Os custos são estimados com base nos preços oficiais de cada plataforma, apenas para referência
Dicas de otimização de tokens
1. Remova espaços e linhas em branco desnecessários para reduzir tokens sem significado 2. Use expressões concisas em vez de descrições extensas para reduzir o comprimento do prompt 3. Texto de código geralmente tem maior densidade de tokens; simplifique comentários e nomes de variáveis 4. Texto em chinês tem melhor eficiência de tokens no Gemini / Qwen 5. Texto em inglês varia menos entre modelos; chinês varia mais significativamente