Token 数量估算
Token 数量估算器，根据文本长度估算大模型 token 数量，帮助用户把控上下文窗口与 API 调用成本。
🔑 Token Count Estimator
Estimate how many tokens a piece of text will consume, so you can keep prompts inside the context window and control cost.
📐 计算公式 / 原理
估算 token 数 = ⌈字符数 × 语言系数 / 重叠系数⌉；英文参考 = ⌈字符数 × 0.3 / 1.5⌉；成本 ≈ token 数 / 10⁶ × 单价
不同语言与分词器的压缩率差异很大：中文常约 1–1.5 字符/token，英文约 4 字符/token。此式为量级估算，精确计费必须调用对应模型的官方 tokenizer；代码与数字因切分更碎，实际 token 数常高于纯文本估计。
📐 计算公式与说明
中文 ≈ 0.6-1 token/字
英文 ≈ 0.2-0.25 token/字
英文 ≈ 0.2-0.25 token/字
不同分词器结果差异较大。
📚 深度解析：Token 数量估算
💡 常见使用场景
- 根据文本长度与语言比例估算大模型 token 数，帮助用户把控上下文窗口。
- 中文约每 1~2 字 1 token，英文约每 4 字符 1 token，具体随分词器变化。
- 估算用于预判 API 调用成本与是否触发上下文截断。
长度估算
一段 800 中文字的文本，按 1.5 字/token 估算≈533 token；若叠加 200 英文词≈260 token，合计≈793 token，接近 1k 上下文占用的 80%。
❓ 常见问题（FAQ）
- 估算和真实计费差多少？
- 量级基本一致，精确值取决于具体模型分词器；中文差异可能被放大数倍，正式计费以厂商返回 token 数为准。
- 怎么避免超出上下文？
- 先在本地估算文本 token，长文本做摘要或分块，预留生成空间(通常留 20%~30%)，避免触发截断导致信息丢失。