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"API उपयोग करने से पहले मैं हर लंबा प्रॉम्प्ट यहाँ पेस्ट करता हूँ। कॉन्टेक्स्ट % और लागत एक ही जगह देखकर विफल कॉल से बच जाता हूँ।"
Alex Rivera
बैकएंड इंजीनियर
मुफ़्त AI टोकन काउंटर
GPT, Claude और Gemini के टोकन तुरंत गिनें। इनपुट लागत का अनुमान लगाएँ और देखें कि आपका टेक्स्ट मॉडल की संदर्भ विंडो का कितना हिस्सा उपयोग करता है।
GPT (OpenAI)
मुफ्त और असीमितकोई साइनअप आवश्यक नहींसमय बचाएंकोई विज्ञापन नहीं3 चरणों में AI टोकन कैसे गिनें
टेक्स्ट पेस्ट या अपलोड करें
अपना प्रॉम्प्ट, लेख या कोड बॉक्स में पेस्ट करें, या .txt / .md फ़ाइल अपलोड करें।
AI मॉडल चुनें
GPT, Claude या Gemini चुनें, ताकि गिनती उस मॉडल की टोकनाइज़र शैली से मेल खाए।
टोकन और लागत देखें
टोकन की संख्या, कॉन्टेक्स्ट उपयोग और वैकल्पिक इनपुट लागत का अनुमान देखने के लिए Calculate पर क्लिक करें।
यह अनुमान लगाना बंद करें कि आपका टेक्स्ट कितने AI टोकन उपयोग करता है
AI टोकन काउंटर दिखाता है कि मॉडल आपके टेक्स्ट को प्रोसेस करने से पहले उसे टोकन में कैसे बाँटते हैं। टोकन संख्या जाँचने, अनपेक्षित संदर्भ सीमा त्रुटियों से बचने और अनुरोध भेजने से पहले संभावित API लागत का अनुमान लगाने के लिए कोई प्रॉम्प्ट, दस्तावेज़ या कोड स्निपेट पेस्ट करें। यह अनावश्यक सामग्री हटाने और अधिक स्पष्ट, कुशल प्रॉम्प्ट बनाने में भी मदद करता है।
अभी टोकन गिनें
AI टोकन काउंटर से API लागत का अनुमान लगाएँ
अनपेक्षित API शुल्क अक्सर लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से आते हैं, जब यह पता नहीं होता कि उनमें कितने इनपुट टोकन हैं। API कॉल करने से पहले चुने गए AI मॉडल और उसके सार्वजनिक इनपुट टोकन मूल्य के आधार पर अनुमानित लागत निकालने के लिए “Estimate input cost” चालू करें। इससे मॉडल की तुलना करना, बजट नियंत्रित करना और अनावश्यक टोकन खर्च कम करना आसान होता है।
मुफ़्त आज़माएँमॉडल संदर्भ विंडो के विरुद्ध टोकन संख्या जाँचें
लंबे प्रॉम्प्ट, दस्तावेज़ और बातचीत के इतिहास AI मॉडल की संदर्भ विंडो से अधिक हो सकते हैं, जिससे त्रुटियाँ, गुम जानकारी या अधूरे उत्तर मिल सकते हैं। सबमिट करने से पहले जाँचें कि आपका टेक्स्ट कितने टोकन उपयोग करता है और कितना संदर्भ स्थान बचा है। फिर आप बहुत बड़े कंटेंट को छोटा कर सकते हैं या मॉडल सीमा तक पहुँचने से पहले उसे छोटे भागों में बाँट सकते हैं।
कॉन्टेक्स्ट उपयोग जाँचें
अलग-अलग मॉडलों में AI टोकन संख्या की तुलना करें
एक ही प्रॉम्प्ट GPT, Claude और Gemini में अलग-अलग टोकन संख्या दे सकता है, क्योंकि हर मॉडल अलग tokenizer उपयोग करता है। उपयुक्त मॉडल चुनने, लंबे प्रॉम्प्ट को अनुकूलित करने और API उपयोग की योजना अधिक भरोसे के साथ बनाने के लिए टोकन उपयोग की साथ-साथ तुलना करें। इससे आपको वह मॉडल खोजने में मदद मिलती है जो संदर्भ क्षमता, टोकन उपयोग और अनुमानित लागत के बीच सही संतुलन देता है।
टोकन की संख्या की तुलना करेंExplore More Tools with WPS
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हमारे टोकन काउंटर के बारे में उपयोगकर्ता क्या कहते हैं
"सरल और तेज़। मैं ड्राफ़्ट दस्तावेज़ .md के रूप में अपलोड करता हूँ और तुरंत जान जाता हूँ कि वे Claude के कॉन्टेक्स्ट में समाएँगे या नहीं।"
Maya Chen
तकनीकी लेखक
"एक ही टेक्स्ट पर GPT और Gemini के टोकन उपयोग की तुलना के लिए बहुत उपयोगी है। यह हमारी टीम को काम के लिए सही मॉडल चुनने में मदद करता है।"
Jordan Lee
उत्पाद प्रबंधक
टोकन काउंटर के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI मॉडल में टोकन क्या होता है?
टोकन टेक्स्ट का वह हिस्सा है जिसे मॉडल प्रोसेस करता है—अक्सर एक शब्द, शब्द का भाग या विराम चिह्न। टोकन की संख्या आम तौर पर शब्दों की संख्या से अधिक होती है, खासकर कोड या गैर-अंग्रेज़ी टेक्स्ट के लिए।
यह टोकन काउंटर किन मॉडलों का समर्थन करता है?
क्या लागत का अनुमान सटीक है?
क्या मेरा टेक्स्ट सर्वर पर अपलोड होता है?
मैं किस प्रकार की फ़ाइलें अपलोड कर सकता हूँ?
