Token Counter 是一款将用户输入的文本转换为 token 的在线工具，主要服务于使用 AI 模型处理信息的场景。由于许多 AI 模型按 token 数量计费，而普通文本到 token 的转换并非直接的一对一映射，需要借助算法计算，因此该工具帮助用户获得文本对应的准确 token 数量以及相关成本，便于估算使用 AI 模型的开销。
主要能力方面，用户可以通过 Token Counter 获取不同 ChatGPT（OpenAI）模型的 token 数量，并获得 GPT token 的估算价格。工具会根据 token 数量计算实际费用，帮助用户预估使用 AI 模型的支出，从而更高效地使用这些技术并控制成本。
使用方式上，用户只需输入文本，即可获得对应模型的 token 计数和费用估算。
适用场景主要是需要在使用 ChatGPT、GPT-3 等 OpenAI 模型前，评估文本 token 数量与调用成本的用户。
关于不同模型 token 数量为何不同，资料说明：不同模型通过 OpenAI 的 tiktoken 计算出的 token 数量会因分词策略差异而不同。GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 等模型各自使用为其架构和训练数据设计的独立分词器，这些分词器将文本拆分为子词或 token 的方式不同，从而影响 token 总数。影响分词的因素包括对空白、标点符号和特殊字符的处理方式。因此，相同文本在不同模型下可能得到不同的 token 数量。这种差异确保每个模型能够有效管理其上下文窗口，并针对预期任务优化性能。
关于费用，资料提供了一张表格，说明不同模型的费用，帮助用户根据预算和需求做出判断。费用分为输入和输出两类：输入费用指处理用户发送给模型的 token 的价格，输出费用指生成回复 token 的价格。例如，使用 GPT-4（turbo）模型时，处理一百万输入 token 的费用为 10.00 美元，生成一百万输出 token 的费用为 30.00 美元。这种费用结构使用户能够根据处理的 token 数量预测和控制支出。
