KI Token-Zähler

Tokens zählen und API-Kosten für GPT, Claude, Llama und Gemini schätzen

KI Token-Zähler GPT-4o

KI-Modell auswählen

Text eingeben oder einfügen

Token-Anzahlen sind Näherungswerte mit einem BPE-Algorithmus. Tatsächliche Werte können je nach Modell leicht abweichen.

Token-Statistiken

0
Tokens

Zeichen

Wörter

Context Window 128K context

— tokens left

Geschätzte Kosten (pro 1M Tokens)

Eingabekosten $0.000000

Ausgabekosten $0.000000

Die gesamte Verarbeitung erfolgt in Ihrem Browser. Es werden keine Texte an Server gesendet.

Anwendungsbeispiele

Prompt-Kostenkontrolle

Fügen Sie Ihren System-Prompt oder Nutzertext ein, um zu sehen, wie viele Tokens er verbraucht und was er bei verschiedenen KI-Modellen kosten wird.

Konversationsbudget

Schätzen Sie die Gesamt-Tokens für ein mehrturniges Gespräch, um Ihre API-Nutzung zu planen und im Budget zu bleiben.

Dokumentenanalyse

Prüfen Sie, ob ein langes Dokument in das Kontextfenster des Modells passt, und berechnen Sie die Verarbeitungskosten vor dem Senden.

Funktionen

Echtzeit-Zählung

Token-Anzahl und Kosten aktualisieren sich sofort beim Tippen, kein Klick erforderlich

Kostenschätzung

Ein- und Ausgabekosten für jedes unterstützte Modell basierend auf offiziellen Preisen berechnet

Multi-Modell-Unterstützung

GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-3.5, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Llama 3.1 70B, Gemini 1.5 Flash

Datenschutz zuerst

Alle Verarbeitung erfolgt lokal in Ihrem Browser. Ihre Prompts verlassen Ihr Gerät nie

Wie benutzen?

Modell auswählen

Wählen Sie das KI-Modell aus dem Dropdown-Menü, das Sie verwenden möchten. Die Preise aktualisieren sich automatisch.

Text eingeben

Geben Sie Ihren Prompt oder Ihr Dokument ein oder fügen Sie es ein. Token-Anzahl und Kostenschätzung aktualisieren sich in Echtzeit.

Ergebnisse prüfen

Überprüfen Sie Token-Anzahl, Zeichenanzahl, Wortanzahl und geschätzte Ein-/Ausgabekosten im Statistikbereich.

Häufig gestellte Fragen

KI-Sprachmodelle verarbeiten Text nicht Zeichen für Zeichen oder Wort für Wort — sie zerlegen Text in Tokens, die aus Häufungen von Zeichen bestehen, die häufig zusammen auftreten. Häufige Wörter wie "the" oder "and" sind normalerweise ein einzelner Token. Seltener vorkommende Wörter können in mehrere Tokens aufgeteilt werden: "tokenization" könnte zu ["token", "ization"] werden. Zahlen, Satzzeichen und Leerzeichen verbrauchen ebenfalls Tokens. Eine nützliche Faustregel: 1 Token entspricht etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörtern im Englischen. Nicht-englische Texte und Code verwenden tendenziell mehr Tokens pro Wort, da sie vom Tokenizer an unterschiedlichen Grenzen aufgeteilt werden.

Das Context Window ist die maximale Anzahl an Tokens, die ein KI-Modell in einer einzelnen Interaktion verarbeiten kann — einschließlich deines Inputs (Prompt + Gesprächshistorie + Dokumente) und des Outputs des Modells. Gängige Limits: GPT-4o unterstützt 128K Tokens, Claude 3.5 Sonnet unterstützt 200K Tokens, Gemini 1.5 Flash unterstützt 1M Tokens. Wenn dein Input das Context Window überschreitet, gibt die API einen Fehler zurück. Bei langen Unterhaltungen oder Dokumentenanalysen verhindert das Verfolgen der Token-Nutzung, dass diese Grenzen unerwartet erreicht werden. Dieses Tool zeigt an, wie viele Tokens dein Text verbraucht, damit du entsprechend planen kannst.

Der Zähler verwendet einen BPE-Style (Byte Pair Encoding) Approximationsalgorithmus, der sehr eng an der Funktionsweise der gängigen Modell-Tokenizer orientiert ist. Die Ergebnisse liegen in der Regel innerhalb von 1-5 % der exakten Anzahl der offiziellen Tokenizer. Für präzise Zählungen verwende die tiktoken-Bibliothek von OpenAI (für GPT-Modelle) oder die tokenize Endpoint/SDK-Methode für Claude. Für Schätzungszwecke der Kosten und zur Planung des Context Windows ist diese Annäherung zuverlässig genug für Entscheidungsprozesse.

KI-Modell-APIs berechnen Input-Tokens (alles, was du an das Modell sendest: System-Prompt, Gesprächshistorie, Dokumente, Benutzernachricht) und Output-Tokens (die Antwort des Modells) separat. Output-Tokens sind in der Regel 2-5x teurer als Input-Tokens. Zum Beispiel berechnet GPT-4o etwa 2,50 $ pro Million Input-Tokens und 10 $ pro Million Output-Tokens. Dies ist wichtig für die Optimierung: Die Verkürzung des System-Prompts (Input) hat einen Multiplikationseffekt über jeden API-Aufruf, während die Generierung kürzerer Antworten (Output) die teuersten Tokens spart.

Schlüsselstrategien: Verkürze deinen System-Prompt (er wird bei jedem API-Aufruf gesendet, also multipliziert jeder gesparte Token über alle Aufrufe); fasse lange Gesprächshistorien zusammen, anstatt das vollständige Transkript zu senden; verwende Chunking für große Dokumente (getrennt aufteilen und verarbeiten); entferne redundante Beispiele aus Few-Shot-Prompts; verwende spezifischere Prompts, die weniger klärende Nachfragen erfordern; und wähle ein Modell mit niedrigeren Kosten für einfachere Aufgaben (GPT-4o mini oder Claude Haiku sind 10-20x günstiger als ihre Flaggschiff-Pendants).

Jede Modellfamilie verwendet einen anderen Tokenizer, der auf unterschiedlichen Daten mit unterschiedlichen Vokabulargrößen trainiert wurde. GPT-Modelle verwenden tiktoken mit cl100k_base (für GPT-4) oder o200k_base (für GPT-4o). Claude verwendet seinen eigenen Tokenizer. Llama 3 verwendet ein anderes Vokabular. Derselbe englische Satz könnte in einem Tokenizer 100 Tokens und in einem anderen 95 produzieren. Code, URLs und nicht-englischer Text neigen dazu, größere Unterschiede zwischen den Tokenizern aufzuzeigen. Dieses Tool bietet eine angemessene Annäherung für alle unterstützten Modelle.

Englischer Text profitiert von einer hochoptimierten Tokenisierung, da die Trainingsdaten sehr englischlastig waren. Nicht-englischer Text, insbesondere nicht-lateinische Schriften wie Chinesisch, Japanisch, Arabisch und Koreanisch, erfordert typischerweise mehr Tokens pro Zeichen, da das Vokabular weniger Kombinationen abdeckt. Ein chinesisches Schriftzeichen kann ein eigener Token sein oder in mehrere UTF-8 Byte-Tokens aufgeteilt werden. Praktisch bedeutet dies, dass nicht-englische Prompts 2-4x teurer pro Zeichen sind als entsprechende englische Prompts. Dies ist eine bekannte Einschränkung der aktuellen Tokenisierung, an deren Lösung die Modellanbieter aktiv arbeiten.

Nein. Die gesamte Token-Zählung und Kostenberechnung findet vollständig in deinem Browser unter Verwendung von JavaScript statt. Deine Prompts, Dokumente und Gesprächstexte verlassen niemals dein Gerät. Du kannst sicher Tokens für sensible Business-Prompts, proprietäre Inhalte oder alles andere zählen, das du nicht extern teilen möchtest.

Was ist ein KI Token-Zähler?

Ein KI Token-Zähler schätzt, wie viele Tokens ein Text verbraucht, wenn er an ein großes Sprachmodell (LLM) gesendet wird. Tokens sind die Grundeinheiten, die KI-Modelle wie GPT-4o und Claude zur Textverarbeitung verwenden — ungefähr 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token für Englisch. Die Token-Anzahl vor einem API-Aufruf zu kennen ermöglicht es, Kosten vorherzusagen, Kontextfensterlimits zu vermeiden und Prompts zu optimieren.

Warum Tokens vor der API-Nutzung zählen?

API-Kosten für KI-Modelle werden pro Token abgerechnet. Ein langer System-Prompt oder ein großes Dokument kann Tausende von Tokens verbrauchen und Ihre monatliche Rechnung erheblich beeinflussen. Durch vorheriges Zählen können Entwickler und Unternehmen unnötige Wörter kürzen, lange Dokumente aufteilen und das kosteneffizienteste Modell für jede Aufgabe wählen. Dieses Tool zeigt sowohl Eingabe- als auch Ausgabekosten, da Ausgabe-Tokens typischerweise 2-3x teurer sind als Eingabe-Tokens.

Sicherheit und Datenschutz

Ihre Datensicherheit ist unsere Priorität

Lokale Verarbeitung

Alle Verarbeitung erfolgt in Ihrem Browser

Keine Datenübertragung

Ihre Daten werden nicht an unsere Server gesendet

Keine Datenspeicherung

Es werden keine Daten gespeichert oder geteilt

SSL-Verschlüsselung

SSL-Verschlüsselung für sichere Verbindung

Nächster Schritt

KI-Prompt-Optimierer

Analysiert und verbessert KI-Prompts für ChatGPT, Claude und Gemini

Zeichenzähler

Zählen Sie Zeichen, Wörter, Sätze, Absätze und Zeilen sofort

Worthäufigkeitszähler

Worthäufigkeit im Text analysieren

War dieses Werkzeug hilfreich?

KI Token-Zähler

KI Token-Zähler GPT-4o

Token-Statistiken

Anwendungsbeispiele

Prompt-Kostenkontrolle

Konversationsbudget

Dokumentenanalyse

Funktionen

Echtzeit-Zählung

Kostenschätzung

Multi-Modell-Unterstützung

Datenschutz zuerst

Wie benutzen?

Modell auswählen

Text eingeben

Ergebnisse prüfen

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Token?

Was ist ein Context Window und warum ist es wichtig?

Wie genau ist die Token-Anzahl?

Was bedeutet "Input Cost" vs. "Output Cost"?

Wie kann ich meinen Token-Verbrauch reduzieren?

Warum unterscheiden sich die Token-Anzahlen zwischen Modellen für denselben Text?

Wie funktioniert die Tokenisierung bei nicht-englischem Text?

Wird mein Text an einen Server gesendet?

Was ist ein KI Token-Zähler?

Warum Tokens vor der API-Nutzung zählen?

Sicherheit und Datenschutz

Lokale Verarbeitung

Keine Datenübertragung

Keine Datenspeicherung

SSL-Verschlüsselung

KI-Tokens zählen: Vollständiger Leitfaden für ChatGPT, Claude und Gemini (2026)

Nächster Schritt

KI-Prompt-Optimierer

Zeichenzähler

Worthäufigkeitszähler

Verwandte Werkzeuge

Keyword-Extraktor

KI-Text-Erkennung

Spracherkennung