CleanTextLab
गड़बड़ टेक्स्ट को सेकंडों में साफ करें। लाइन ब्रेक, एक्सेंट, सूचियाँ, फोन नंबर, SMS और बहुत कुछ के लिए ब्राउज़र में तेज़ उपकरण। कोई खाता नहीं और कोई अपलोड नहीं।
Token Counter & Analyzer
Estimate token usage for LLMs like GPT-4 and Claude.
How it works
Paste your prompt or text into the analyzer.Select the Tokenizer model (Auto, GPT-4, GPT-3.5, Legacy).The tool calculates the Token Count instantly.See a visual breakdown of how text is chunked into tokens.Check estimated API costs for different models.
Common Use Cases
- Prompt Engineering: Fit massive contexts into the 8k/32k limits.
- Cost Management: Estimate the bill before running a batch job.
- Model Comparison: See how different tokenizers handle code vs text.
- Debugging: Fix 'Context Length Exceeded' errors.
Frequently Asked Questions
Why is token count different from word count?
LLMs read 'tokens', which can be parts of words. On average, 1000 tokens is about 750 words. Common words are 1 token, but complex or foreign words may be multiple tokens.
About this Tool
How it Works
- एलएलएम (LLMs) (GPT-4, Claude) के लिए टोकन लागत का अनुमान लगाता है। बड़े प्रॉम्प्ट भेजने से पहले एपीआई लागत की गणना करने के लिए उपयोग करें।
Common Use Cases
Frequently Asked Questions
Everything you need to know about using this tool effectively and securely.
Q.क्या यह OpenAI के लिए सटीक है?
यह एक बहुत ही करीबी अनुमान है (व्यावहारिक नियम: ~4 वर्ण प्रति टोकन) । सटीक बाइट सटीकता के लिए, आधिकारिक टोकनाइजेशन थोड़ा भिन्न हो सकता है।
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