LLMTokenBase

词数 ↔ Token,双向实时换算。

在任意一侧输入,另一侧即时更新。适合手头只有 brief 词数,或模型卡上的 Token 预算(32k、128k、100万),还没有最终粘贴稿时。要对真实文本做 OpenAI、tiktoken、Claude、ChatGPT 长度检查,请用实时 Token 计数器。

比例为粗算值——约每 ¾ 个英文词对应 1 个 Token。实际因模型和语言而异;要更接近的结果,请把真实文本贴进 Token 计数器

常见长度参考

内容类型词数≈ Token
一条推文5067
一封短邮件200267
一页 brief500667
一篇博客1,2001,600
一篇长文3,0004,000

比例怎么来的

英文文本平均每 Token 约 4 个字符,约合每 ¾ 个词 1 个 Token。本页只用这一条规划比例,是捷径而非真实分词器。代码、标点密集文本和非英文语言会明显偏离。 阅读完整计数说明 →

适合用来做什么

01

手头只有文档/brief 的词数,还没有最终粘贴稿。

02

模型卡写了 32k、128k 或 100万 Token,想先建立阅读长度直觉。

03

起草前需要一个大致 Token 预算,或给按词数思考的写作者一个量级。

04

先粗算比例,有终稿后再用实时计数器核对。

相关工具

常见问题

这是英文散文的粗算均值(约 0.75 词/Token)。真实分词器会不同;代码、中日韩、密集标点会大幅改变比例。请当作规划用的量级,不是精确账单。

结果仅供参考,并非 OpenAI、Anthropic 或 Google 的官方分词工具。涉及计费请向服务商核对。