LLM Token 计数器
本地估算一段文本在GPT/Claude等大模型中占用的Token数量，支持按主流上下文窗口查看占比，纯本地计算不联网。
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使用说明
- 在输入框中粘贴或输入需要估算的文本（支持中英文混排）。
- 页面会实时显示总字符数、CJK（中日韩）字符数、其他字符数与估算Token数。
- 下方「上下文窗口占比」区域会按 16K / 32K / 128K / 200K 等常见上下文窗口大小，展示当前文本占用比例的进度条，帮助判断文本是否会超出目标模型的上下文限制。
- 点击「加载示例文本」可快速查看一段中英混合示例的估算效果。
功能介绍
- 纯本地JavaScript计算，不调用任何外部API或CDN，输入内容不会上传。
- 采用行业常见的近似估算规则：CJK字符约1.7字符/token，英文/数字/标点等其他字符约4字符/token，页面上会明确标注这是近似值而非精确 tokenizer 结果。
- 实时统计总字符数、CJK字符数、其他字符数、估算Token数。
- 内置4档常见大模型上下文窗口（16K/32K/128K/200K）占比进度条，超出窗口时进度条会变红提示。
- 提供一键加载示例文本功能，方便快速体验。
使用场景
预估Prompt长度
在向GPT-4o、Claude等模型发送长Prompt前，先估算token数量，避免超出模型上下文窗口限制。
控制API调用成本
结合按token计费的模型API，提前估算输入文本的token消耗，辅助预算规划。
评估RAG检索片段长度
在构建检索增强生成（RAG）系统时，估算检索到的文档片段是否会占用过多上下文空间。
中英文混排内容评估
针对中英文混合的文档、客服话术、说明书等内容，快速了解token占用情况，中文与英文分别采用不同的估算比例。
常见问题
这个token数量是精确值吗？
不是。本工具使用近似估算算法（CJK字符约1.7字符/token，其他字符约4字符/token），不是GPT/Claude官方BPE分词器的精确计算结果，实际token数请以对应模型官方tokenizer为准。
支持哪些语言的文本？
支持任意语言文本，工具会自动区分中日韩（CJK）字符与其他字符（英文、数字、标点、空白等），分别采用不同的估算比例，中英文混排也能得到较合理的估算。
我的文本内容会被上传到服务器吗？
不会。所有计算都在浏览器本地完成，不会调用任何外部API或上传文本内容。
上下文窗口占比是如何计算的？
用估算出的token数除以所选模型的上下文窗口大小（如128K、200K）得到百分比，超过100%会被限制显示为100%并高亮提示已超出。