KI-Entwickler-Tool
LLM Token Zähler & Kostenrechner
Echtzeit-Tokenzählung, visuelle Token-Grenzen-Aufschlüsselung und Multi-Modell-Kostenanalyse für GPT-4o, Claude Opus 5, DeepSeek R1 und Gemini 2.0.
LLM-Tokens und Kontextkosten Verstehen
Große Sprachmodelle (LLMs) lesen Text nicht Buchstabe für Buchstabe oder Wort für Wort. Stattdessen verarbeiten sie Sequenzen von Tokens, bei denen es sich um Zeichenblöcke handelt, die häufige Zeichenkombinationen, Wörter, Zahlen oder Satzzeichen darstellen.
Das Verständnis der genauen Token-Anzahl ist entscheidend für die Optimierung von System-Prompts, die Vermeidung von Kontextfensterüberschreitungen und die Reduzierung von API-Kosten in Produktionsanwendungen.
Tokenisierungsvergleich der Top-Modelle
| Modellfamilie | Tokenizer-Codierung | Durchschnittliche Zeichen / Token | Eingabekosten (pro 1M) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o / GPT-4o Mini | o200k_base (200k vocabulary) | ~4.4 | $2.50 / $0.15 |
| o3-mini / o1 | o200k_base Reasoning | ~4.4 | $1.10 / $15.00 |
| Claude Opus 5 / Sonnet 5 | Claude Byte-Pair Encoder | ~4.0 | $5.00 / $3.00 |
| DeepSeek R1 / V3 | DeepSeek 128k Multi-head BPE | ~4.2 | $0.55 / $0.14 |
| Gemini 2.0 Flash / 1.5 Pro | SentencePiece / 256k vocab | ~4.2 | $0.10 / $1.25 |
| Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B | Tiktoken 128k / 152k Vocab | ~4.3 | $0.59 / $0.35 |