Contador de Tokens e Calculadora de Custos LLM

Contador de Tokens LLM e Calculadora de Custos

As APIs de LLM cobram por token. Um token equivale aproximadamente a 3-4 caracteres em texto em inglês, mas a divisão exata depende do tokenizador do modelo. Cole seu prompt aqui para obter o número exato de tokens (para modelos OpenAI) ou uma aproximação (para Claude e Gemini), é o custo por requisição aos precos atuais de API.

Como Usar

1. Selecione um modelo no menu suspensó (agrupado por provedor)
2. Cole ou digite texto no campo de entrada
3. Veja o número de tokens e as estimativas de custo no painel de estatisticas

Entendendo os Tokens

Modelos de linguagem não processam texto caractere por caractere. Em vez disso, eles usam um tokenizador para dividir o texto em tokens, fragmentos de comprimento variavel que o modelo trata como unidades individuais. Palavras comuns em inglês geralmente são um único token, enquanto palavras raras ou texto em outros idiomas podem ser divididos em varios tokens.

O processador de tokenização usa Byte Pair Encoding (BPE). BPE aprende padrões de bytes comuns dos dados de treinamento. Palavras ou subpalavras frequentes recebem seus proprios tokens, enquanto texto raro exige mais tokens para ser representado.

Notas sobre Precificação

Os precos exibidos são tarifas de API padrão em meados de 2026. Os custos reais podem variar com base em precos por lote, descontos por cache de prompt ou acordos empresariais. A maioria dos provedores oferece descontos significativos para prompts armazenados em cache (até 90% de desconto nos custos de entrada) e uso de API em lote (50% de desconto).

Tokens de entrada e saída tem precos diferentes porque gerar saída requer mais computação que processar entrada. Tokens de saída geralmente são 2 a 5 vezes mais caros que os de entrada.

Se você esta inserindo JSON em um prompt, minimize-o primeiro com o Formatador JSON porque espaços e indentação custam tokens. Esta encurtando um prompt? Cole ambas as versões no Verificador de Diferencas para ver exatamente o que mudou.