什么是 Token？为什么需要 Token 计算器？

Token 是大语言模型（LLM）处理文本的基本单位。一句话在输入模型前会被切分为多个 Token。由于主流大模型按 Token 数量计费且有上下文窗口限制（Context Window），使用 Token 计算器可以帮助开发者和内容创作者预估API成本，避免超出模型最大长度。

中英文在 Token 计算中有什么差异？

英文文本通常具有较高效率，1个单词约等于1.3个 Token。而中文在常见的分词器（如Tiktoken）下，1个汉字通常会转化为1.3到2个 Token（本工具取安全中位数1.6进行拟合计算）。

Token 计数与预估工具

纯文本 Token 数量估算（基于字符规律预估，无网络依赖，保护隐私）

请输入或粘贴您的文本：

预估总 Token 数
0

字符总数 (含空格)

中文字符数

英文单词数

预估规则说明：

中文字符、中文标点：1 个字 ≈ 1.3 ~ 2 个 Token
英文单词：1 个单词 ≈ 1.3 个 Token
本工具采用 LLM 常用统计模型进行本地拟合计算。

关于大模型 Token 深度解析

在大语言模型（如 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude、Google Gemini 以及国产的深度求索 DeepSeek 等）的应用场景中，Token 是模型解析和处理自然语言的核心计量单位。网页或应用输入的段落并不会被模型直接阅读，而是通过分词器（Tokenizer）拆分为一个个片段。理解 Token 的计算逻辑对于成本控制和提示词优化至关重要。

为什么不同的语言 Token 消耗大不相同？

英文体系：得益于天然的空格分隔符以及大部分分词器基于英文原生语料训练，英文单词的切分非常高效。通常一个标准的英文单词只需消耗大约 1.3 个 Token。
中文体系：中文由于不使用空格，且汉字组合千变万化，在很多通用分词器（如 OpenAI 的 Tiktoken）中会被切分成更小的字节片。通常情况下，1个中文字符（含中文标点）会转化为 1.3 至 2 个 Token，这往往导致处理等量信息时，中文的 API 费用要高于英文。

关于本 Token 计算器算法说明

为了在不依赖网络、不上传数据（百分之百保护数据隐私）的前提下提供准确的参考，本工具采用了多语种特征拟合算法：

提取文本中的中文字符与标点，乘以平滑中位数权重 1.6。
提取英文单词序列（基于边界匹配），乘以行业公认系数 1.3。
将剩余的空白符、特殊换行符及其他标点进行降权整合（约按 0.4 系数计算）。

该估算结果与真实 API 提交产生的 Token 数量有着极高的拟合度，能够满足绝大多数自媒体文案创作者、Prompt 工程师以及大模型开发者的日常预估需求。