Token カウント
プロンプトを貼り付けると、かかる Token 数と料金を見積もります。中国語と英語は別々に計算します。同じ文字数なら、中国語のほうが Token は多くなるのがふつうです。
正確な Token 数は各モデルの語彙次第です（GPT は cl100k_basecl100k_base、Claude は独自の語彙で、それぞれ異なります）。ブラウザで正確に数えるには数 MB の語彙ファイルが必要です。ここでは業界でよく使われる経験値を使います。英語は約 4 文字 / Token、中国語は約 1.5 文字 / Token、誤差は通常 ±15% 以内です。予算の見積もりには十分です。
正確な値が知りたい場合は、各社公式の tokenizer か、API が返す usage フィールドを使うのがおすすめです。
使う場面
- 同じ長いプロンプトを GPT や Claude の API で数百〜数万回まとめて実行する前に、費用の桁を把握して予算の判断をしたいとき。
- プロンプトがコンテキストウィンドウに近づいているとき、または同じ内容の中国語版と英語版でどちらが Token を食わないか比べたいとき。
使わないほうがよい場面
- 請求書と突き合わせたい、あるいは入力と出力を別々に単価計算したいとき。ここは単価が 1 つだけ、出力 Token、キャッシュ、バッチ割引を含みません。
- 内容の大半がコード、URL、base64、日本語のかな、絵文字のとき。文字あたりの Token 比率が経験値から大きく外れ、誤差は ±15% を超えます。
ブラウザ内で計算し、送信も保存もしません。制限：経験値（英語約 4 文字 / Token、中国語約 1.5 文字 / Token）で誤差約 ±15%、コードや中国語では拡大。単価は 1 つで、出力・キャッシュ・画像は含みません。
よくある質問
Token の見積もりは正確ですか？
正確ではなく、桁を見るための概算です。英語は約 4 文字 / Token、中国語は約 1.5 文字 / Token という経験値を使い、通常の文章なら誤差はおよそ ±15% とされています。ただしコード、JSON、URL、base64、連続する記号、かな、絵文字では大きくずれ、±30% になることも珍しくありません。中国語は語彙表による差が最も大きく、GPT の cl100k_base では漢字 1 字がほぼ 1 Token 以上になることが多いため、このツールは中国語を少なめに見積もる可能性があります。正確な値は公式の tokenizer か、API が返す usage を確認してください。
中国語のほうが英語より高くつく？
一概にそうとは言えず、語彙表しだいです。英語のよくある単語は 1 Token（約 4 文字）に収まることが多く、中国語は多くの語彙表で 1 字あたり 1 Token 前後かかるため、同じ情報量なら中国語のほうが Token 数は増えがちです。ただし中国語は表現が短いので、両者はしばしば相殺されます。請求額を左右するのは出力で、出力 Token の単価は入力の 2〜5 倍が一般的、しかも中国語の回答は長くなりがちです。節約したいなら、言語を変えるより出力形式を縛るほうが効きます。
単価はいくらで入れればいい？ 請求額と合わないのはなぜ？
使っているモデルの現行価格を「米ドル / 100 万 Token」で入れてください。ツールは価格を自動更新しません。合わない主な理由は、入力と出力で単価が違う（ここは 1 つだけ）、システムプロンプト・ツール定義・会話履歴も課金される、キャッシュの読み書きに別料金がある、バッチ API の割引、失敗時の再試行も課金される、などです。この数字は予算の上限として使い、請求書の代わりにはしないでください。