TokenCalculator.dev 是一个隐私优先、基于浏览器的 LLM 令牌计数与 API 成本估算工具，帮助开发者和团队在发起 API 调用前了解输入负载的令牌规模与费用。
用途
- 测量文本、代码、结构化数据、可读文档和支持的图像在多提供商模型下的输入令牌数量。
- 估算输入成本，并检查提示词是否超出模型的上下文窗口。
- 在真实工作负载下比较不同提供商和模型的成本，而不仅仅是比较模型本身。
主要能力
- 单一输入，跨提供商测量：粘贴提示词或附加文件后，可同时查看 43 个当前模型（来自 9 家提供商：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen、Moonshot Kimi、xAI Grok、Z.ai GLM、Meta）的令牌结果、上下文适配和预估输入成本。
- 文件支持：支持文本型 PDF、DOCX，以及纯文本、Markdown、CSV、JSON、JavaScript、TypeScript、Python、Go、Rust、Java、C/C++、HTML、CSS、XML、YAML、TOML、SQL 和 shell 文件，每个文件最大 12 MB。扫描版 PDF 需要 OCR，会被明确拒绝，而不是返回误导性的零令牌结果。
- 图像令牌估算：支持 PNG、JPEG、WebP、GIF，在本地读取宽高，并按照所选 OpenAI、Claude 和 Gemini 模型公布的 tile、patch 或 media-token 规则计算视觉令牌。图像令牌会与文档文本和粘贴的提示词文本相加，便于规划多模态请求。若模型没有公开的视觉规则，结果会显示“image unavailable”，而不是编造估算值。
- 计算溯源可见：每个结果都会标明采用的方法和准确度级别，区分精确 BPE 分词与确定性的提供商校准投影。
- 价格数据：来自 Models.dev，并配有捆绑的离线回退注册表；价格按每 100 万令牌的输入和输出分别列出，缓存输入为提供商对复用提示词前缀收取的折扣价。
- 报告内容：输入令牌数、上下文窗口适配情况以及预估输入成本。
使用方式
- 在网页中粘贴提示词，或附加 PDF、DOCX、代码、数据文件及图像。
- 选择提供商卡片查看每个可用模型。
- 结果和成本随输入实时更新，无需上传内容。
- 文本、代码、PDF 和 DOCX 的提取、图像尺寸读取以及令牌计算均在浏览器本地运行；除公开的模型元数据可能从 Models.dev 刷新外，不向 TokenCalculator.dev 或任何计算服务器发送提示词、文档内容或上传图像。
适用场景
- 为知识库摄取任务定价：本地提取文本型 PDF，测量完整负载，并比较 OpenAI、Claude、Gemini 和 DeepSeek 的上下文适配与输入成本。
- 为视觉模型请求做预算：将图像尺寸与提示词文本结合，应用各支持视觉模型公布的 tile、patch 或 media-token 规则。
- 测量代码仓库审查负载：将代码、配置和文档文件作为单一工作负载附加，再选择具有足够上下文容量的模型。
- 比较批处理经济性：将结构化数据和指令一起测量，在承诺周期性工作负载前比较各提供商的输入费率。
限制
- 扫描版或加密 PDF 需要 OCR，该工具不支持，会明确拒绝。
- 图像计数是图像令牌与成本估算，不是 OCR；不会上传、保留或使用像素数据从图像中提取文字。
- 提供商可能增加消息包装、系统指令、工具或模型特定处理，因此最终账单可能受影响；提供商文档仍是权威依据。长上下文分层、批量折扣和提供商侧开销可能改变实际发票金额。
- 非 OpenAI 文本结果除非提供商公布确定性本地公式，否则会明确标注为估算。
- 当前资料未提供关于收费模式、价格方案或注册要求的更多信息。
