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LLM-Tokenzähler

Fügen Sie einen beliebigen Prompt oder ein Dokument ein und sehen Sie genau, wie viele Tokens darin verwendet werden – mit denselben Tokenizern, die GPT, Qwen, GLM, Kimi und MiniMax tatsächlich verwenden. Untersuchen Sie die Aufteilung Token für Token, wechseln Sie die Codierungen und planen Sie Ihr Token-Budget anhand der Kontextfenster. Ihr Text verlässt den Browser nie.

—Tokens

o200k_base · Für GPT-5 · GPT-4o · o-series
Codierung

Zählen Sie Tokens exakt mit den offiziellen Vokabularen von GPT, Qwen, GLM, Kimi und MiniMax, und sehen Sie sich die Aufteilung und IDs Token für Token an – alles lokal in Ihrem Browser.

Im Browser

So verwendest du LLM-Tokenzähler

Schritt 1

Fügen Sie beliebigen Text ein oder geben Sie ihn ein

Schritt 2

Wählen Sie die Codierung: die beiden von OpenAI oder Qwen/GLM/Kimi/MiniMax

Schritt 3

Lesen Sie die aktuelle Anzahl und die farbige Token-Aufteilung ab

Funktionen

Offizielle Vokabulare für GPT und Qwen/GLM/Kimi/MiniMax – keine Näherung

Aufteilung Token für Token mit IDs – sehen Sie, wohin jedes Token gelangt

Läuft lokal in Ihrem Browser, nichts wird hochgeladen

Exakte Tokenanzahl aus sechs offiziellen Vokabularen

Der vollständige Leitfaden zur Token-Zählung

Was dieses Tool macht

Der Token-Zähler teilt Text mithilfe derselben BPE-Codierungen auf, die OpenAI-Modelle verwenden, und zählt das Ergebnis. Tokens sind die gemeinsame Währung der LLM-Welt – APIs rechnen nach ihnen ab, Kontextfenster begrenzen sie, und Modelle lesen sie. Ob Sie Prompts schreiben, Inhalte für RAG aufteilen oder Kosten schätzen: Der erste Schritt besteht darin, zu wissen, wie viele Tokens Ihr Text tatsächlich kostet.

So verwenden Sie es

  1. Text einfügenPrompts, Dokumente oder Code – je länger der Text, desto mehr lohnt es sich, zuerst zu zählen.
  2. Die richtige Kodierung auswähleno200k_base for GPT-5/4o/o-series, cl100k_base for GPT-4/3.5.
  3. Tokenanzahl ablesenDie Zählung wird während der Eingabe aktualisiert; die Kodierungstabelle wird einmal geladen und bleibt verfügbar.
  4. Farbige Aufteilung prüfenBenachbarte Tokens wechseln sich farblich ab – so sehen Sie auf einen Blick, was zerfällt und was ganz bleibt.
  5. Token-IDs bei Bedarf prüfenWechseln Sie zur ID-Ansicht, um die tatsächliche Ganzzahlenfolge zu sehen, die das Modell erhält.

Technische Daten und Limits

Eingabe
Kein Datei-Upload
Kodierungen
OpenAI ×2 · Qwen3.5 · GLM-5.2 · Kimi · MiniMax-M3
Zählgrundlage
Echtes BPE, nicht geschätzt
Geteilte Ansicht
Die ersten 1500 Tokens eingefärbt
Zählgrenze
Keine (vollständiger Text)
Funktioniert offline
Nach dem Laden der Tabelle

Die Zählungen sind im Vergleich zu den offiziellen Vokabularen von OpenAI (GPT-Familie) sowie Qwen3.5, GLM-5.2, Kimi und MiniMax-M3 exakt. Claude und Gemini halten ihre Tokenizer unter Verschluss, daher sollten Sie diese Werte als Richtwerte betrachten. Die Vokabulare sind 1–4 MB groß, werden bei der ersten Verwendung einmalig heruntergeladen und anschließend zwischengespeichert.

Tipps für optimale Ergebnisse

  • Chinesisch benötigt mehr Tokens als EnglischDieselbe Bedeutung benötigt auf Chinesisch oft 1,5–2× so viele Tokens wie auf Englisch – kalkulieren Sie in mehrsprachigen Apps das Budget pro Sprache.
  • Code zerfällt in StückeEinrückungen, Symbole und camelCase fügen jeweils Tokens hinzu – zählen Sie, bevor Sie eine große Datei einfügen.
  • Platz im Kontextfenster lassenEingabe und Ausgabe teilen sich das Kontextfenster; ein Prompt am Limit lässt keinen Platz für die Antwort.
  • Auch System-Prompts kostenSie werden bei jeder Anfrage erneut gesendet – ein langer System-Prompt verursacht versteckte wiederkehrende Kosten.
  • RAG nach Tokens in Abschnitte teilenDie Aufteilung nach Tokens statt nach Zeichen sorgt dafür, dass RAG-Snippets durchgehend gleich dicht bleiben.
  • Strukturelle Tokens beachtenDie Chat-Formatierung fügt einige strukturelle Tokens hinzu, daher liegt die tatsächliche Nutzung etwas über der Textanzahl.

Warum Tosea.ai

Schätzung: Zeichen ÷ 4

Funktioniert für Englisch kaum und ist für Chinesisch und Code deutlich ungenau.

API-Nutzungsfeld

Exakt, verursacht aber einen kostenpflichtigen Aufruf – beim Erstellen eines Prompts nutzlos.

Tosea.ai counter

Dieselben Kodierungen, exakt und lokal, live während der Eingabe, kostenlos.

Betrachten Sie Tokens als Budget, und Ihre Prompts werden präziser und günstiger. Kombinieren Sie dieses Tool mit dem LLM-API-Fingerabdruckprüfer, um die Echtheit Ihres Endpunkts zu überprüfen, oder wandeln Sie PDFs mithilfe von KI in Präsentationen um – erstellen und überprüfen Sie Ihren KI-Workflow an einem Ort.

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FAQ

LLM-Tokenzähler FAQ

Diese Antworten erklären, was das Tool macht, welche Dateien es unterstützt und wo die aktuellen Grenzen liegen.

Was genau ist ein Token?
Tokens sind die Textabschnitte, die ein Sprachmodell tatsächlich liest – normalerweise einige Zeichen, manchmal ein ganzes Wort. Häufige englische Wörter bestehen oft aus einem Token, während seltene Wörter, Code und nicht-lateinische Schriften in mehrere Tokens aufgeteilt werden. API-Preise und Kontextlimits werden vollständig in Tokens angegeben.
Welche Codierung sollte ich wählen?
o200k_base unterstützt GPT-5, GPT-4o und die o-Serie; cl100k_base unterstützt GPT-4 und GPT-3.5. Für Qwen, GLM, Kimi und MiniMax wählen Sie einfach das gleichnamige Vokabular. Wenn Sie unsicher sind, verwenden Sie o200k_base.
Gilt die Anzahl auch für Claude oder Gemini?
Qwen3.5, GLM-5.2, Kimi und MiniMax-M3 werden mit ihren offiziellen Vokabularen ausgeliefert, daher sind die Zählungen exakt. Claude und Gemini halten ihre Tokenizer unter Verschluss – betrachten Sie diese Zahlen als Richtwerte: Grobe Token-Budgets lassen sich weiterhin modellübergreifend übertragen.
Wird mein Text auf einen Server hochgeladen?
Nein. Der Tokenizer läuft vollständig in Ihrem Browser. Die Codierungstabelle wird einmalig als statische Datei heruntergeladen, und Ihr Text verlässt Ihr Gerät zu keinem Zeitpunkt.