"Eu colo todo prompt longo aqui antes de chamar a API. Ver a % de contexto e o custo num só lugar me poupa de chamadas com falha."
Alex Rivera
Engenheiro de backend
Conte tokens para GPT, Claude e Gemini instantaneamente. Estime o custo de entrada e veja quanto da janela de contexto do modelo seu texto usa.

Cole seu prompt, artigo ou código na caixa, ou envie um arquivo .txt / .md.

Selecione GPT, Claude ou Gemini para que a contagem combine com o estilo de tokenização desse modelo.

Clique em Calcular para ver a contagem de tokens, o uso do contexto e uma estimativa opcional do custo de entrada.
Um Contador de tokens de IA mostra como os modelos dividem seu texto em tokens antes de processá-lo. Cole um prompt, documento ou trecho de código para verificar a contagem de tokens, evitar erros inesperados de limite de contexto e estimar possíveis custos de API antes de enviar sua solicitação. Ele também ajuda a remover conteúdo desnecessário e criar prompts mais claros e eficientes.
Contar tokens agora

Cobranças inesperadas de API muitas vezes vêm do envio de prompts longos sem saber quantos tokens de entrada eles contêm. Ative “Estimate input cost” para calcular um custo aproximado com base no modelo de IA selecionado e no preço público de seus tokens de entrada antes de fazer uma chamada de API. Isso facilita comparar modelos, controlar seu orçamento e reduzir gastos desnecessários com tokens.
Experimente grátisPrompts longos, documentos e históricos de conversa podem exceder a janela de contexto de um modelo de IA, causando erros, informações ausentes ou respostas incompletas. Verifique quantos tokens seu texto usa e quanto espaço de contexto resta antes de enviá-lo. Depois, você pode encurtar conteúdo grande demais ou dividi-lo em seções menores antes que ele alcance o limite do modelo.
Ver uso do contexto

O mesmo prompt pode produzir contagens de tokens diferentes no GPT, Claude e Gemini porque cada modelo usa um tokenizer diferente. Compare o uso de tokens lado a lado para escolher um modelo adequado, otimizar prompts longos e planejar o uso da API com mais confiança. Isso ajuda você a encontrar o modelo que oferece o equilíbrio certo entre capacidade de contexto, uso de tokens e custo estimado.
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