AI トークンカウンター：GPT、Claude、Gemini のトークンをカウント

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3ステップでAIトークンを数える方法

テキストを貼り付けるかアップロード

プロンプト、記事、コードをボックスに貼り付けるか、.txt / .mdファイルをアップロードします。

AIモデルを選択

GPT、Claude、Geminiから選択すると、選んだモデルのトークナイザー方式に合わせて計算されます。

トークン数とコストを確認

Calculateをクリックすると、トークン数、コンテキスト使用率、任意の入力コスト見積もりを確認できます。

テキストが使用する AI トークン数を推測するのはやめましょう

AI トークンカウンターは、モデルが処理前にテキストをどのようにトークンへ分割するかを示します。プロンプト、文書、コードスニペットを貼り付けてトークン数を確認し、予期しないコンテキスト制限エラーを避け、リクエスト送信前に想定 API コストを見積もれます。不要な内容を削除し、より明確で効率的なプロンプトを作るのにも役立ちます。

今すぐトークンを数える

AI トークンカウンターで API コストを見積もる

予期しない API 料金は、含まれる入力トークン数を把握せずに長いプロンプトを送信することで発生しがちです。API 呼び出し前に “Estimate input cost” をオンにすると、選択した AI モデルと公開されている入力トークン価格に基づいて概算コストを計算できます。モデル比較、予算管理、不要なトークン消費の削減がしやすくなります。

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モデルのコンテキストウィンドウに対してトークン数を確認

長いプロンプト、文書、会話履歴は AI モデルのコンテキストウィンドウを超え、エラー、情報の欠落、不完全な応答の原因になることがあります。送信前に、テキストが使用するトークン数と残りのコンテキスト容量を確認しましょう。その後、過大な内容を短くするか、モデル上限に達する前に小さなセクションへ分割できます。

コンテキスト使用率を確認

異なるモデル間で AI トークン数を比較

同じプロンプトでも、GPT、Claude、Gemini では各モデルが異なる tokenizer を使うため、トークン数が変わることがあります。トークン使用量を横並びで比較し、適切なモデルの選択、長いプロンプトの最適化、API 利用計画をより確信を持って行えます。これにより、コンテキスト容量、トークン使用量、推定コストのバランスが取れたモデルを見つけやすくなります。

トークン数を比較