免费 Token 计数器 — 大模型 Token 计数 · 上下文窗口 · 成本对比
用 OpenAI 官方分词器精确统计文本 Token，一屏对比 GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、Grok 等 22+ 大模型的上下文窗口与 API 价格。全部在浏览器本地完成：免费、免注册、文本不上传。
① 粘贴你的文本
所有计数均在浏览器本地完成，文本不会离开你的设备。
「精确」= OpenAI 官方分词器逐 token 计算（GPT-5 / GPT-4o 同款词表）；「估算」= 离线时的启发式近似。
② 各模型上下文窗口对比
按厂商筛选、搜索或排序；柱上的红色刻度表示你的文本在上下文中的占用位置。
③ 模型费用与容量对比
「本次输入费用」= 把你粘贴的整段文本作为一次输入发送的花费（不含输出）。
| 模型 | 上下文窗口 | 预估 Tokens | 本次输入费用 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 可容纳份数 |
|---|
价格为美元 / 每百万 token；「精确」徽标表示该行 token 数为官方分词器精确值，其他厂商为估算换算。
④ 月度成本计算器
拖动滑杆设置你的应用规模，实时对比各模型每月账单（输入 + 输出）。
| 模型 | 输入费用 | 输出费用 | 月总计 |
|---|
按官方标价近似估算，未包含缓存折扣与批量折扣。
⑤ 计数与估算说明
「精确」表示使用官方分词器逐 token 计算，结果与 OpenAI 官方完全一致；「≈」表示按各厂商分词器对中英文压缩率差异的经验系数换算，误差通常在 ±10%~20%。离线或分词库加载失败时自动退化为启发式估算（中文约 1 token/字、英文约 1.35 token/词）。各模型上下文与价格数据来自 LiteLLM 开源数据库并定时同步，为官方定价的近似，实际以各平台为准。
🔒 隐私：纯前端本地计算，文本不会上传到任何服务器；模型价格数据为唯一的外部请求。
⑥ 常见问题
关于 Token 计数、精确度与隐私的常见问题。
1000 个汉字是多少 token？
取决于分词器：GPT-5 / GPT-4o 的 o200k 词表对中文约 0.9–1.1 token/字（1000 字约 900–1100 token），较老的 cl100k 词表约 1.4 token/字，DeepSeek、Qwen、GLM 等模型的中文压缩率更高（约 0.6–0.8 token/字）。把文本粘贴到上方即可得到各模型的精确/估算值。
计数结果精确吗？
OpenAI 系模型为官方 o200k / cl100k 分词器逐 token 计算，与官方完全一致；其他厂商（Claude、Gemini、DeepSeek 等）词表未公开，按经验系数估算，误差约 ±10%~20%，页面中以「估算」徽标标注。
这个工具收费吗？文本安全吗？
完全免费，无需注册。所有计数都在你的浏览器本地完成，文本不会上传到任何服务器；页面唯一的外部请求是拉取模型价格数据。
支持哪些模型？数据多久更新？
覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、阿里通义、智谱、月之暗面、xAI、Meta、Mistral 等 22+ 主流模型；上下文窗口与价格自动同步 LiteLLM 开源数据库（可手动刷新），断网时使用内置兜底数据。
为什么 Llama 4 Scout 显示 10M 上下文？可信吗？
10M 是 Meta 官方公布的技术规格（Scout 采用 MoE 架构与 iRoPE 设计，宣称支持千万级 token 上下文），本页展示的均为各厂商官方标称值。但实际使用要注意：Llama 4 是开源权重，各家托管商实际开放的上下文大多只有 128K–1M，几乎没有 API 真正提供 10M 输入；且社区评测显示超长上下文下的检索与推理质量会明显衰减。建议把它理解为“工程上限”而非“日常可用长度”。