চ্যাটজিপিটি টোকেন ক্যালকুলেটর

আপনার ChatGPT টোকেন খরচ দ্রুত গণনা করুন। প্রতিটি প্রম্পটের জন্য আপনি কি অর্থ প্রদান করবেন তা জানুন।

Tool Icon চ্যাটজিপিটি টোকেন ক্যালকুলেটর

ChatGPT Token Calculator

Estimate the number of tokens and cost for GPT language models

Enter Your Text or Prompt

Paste the content you want to analyze below

Supports plain text, code snippets, and markdown
Calculation History:
No calculation history yet
Understanding Tokenization:
Language Rules

English usually averages 4 characters per token.

Code Snippets

Code uses more tokens due to indentation and symbols.

Cost Efficiency

Estimating tokens helps stay within API budgets.

Context Limits

Keep prompts within model-specific context windows.

BPE Encoding

Models use Byte Pair Encoding for tokenization.

Safety Margin

Always allow for 10-20% margin in output tokens.

How to Use:
  1. Paste your text or prompt into the input area.
  2. Optionally open "Model Settings" to select a specific GPT model.
  3. Click "Calculate Tokens" to see the estimated count and cost.
  4. Save frequently used prompts to your calculation history.

এই টুল সম্পর্কে

তাহলে, আপনি ChatGPT-এর সাথে চ্যাট করছেন এবং হঠাৎ আপনি ভাবছেন—এতে আমার কত খরচ হচ্ছে? অথবা হয়ত আপনি কিছু তৈরি করছেন এবং টোকেন ব্যবহারে নজর রাখতে হবে। সেখানেই একটি ChatGPT টোকেন ক্যালকুলেটর আসে৷ এটি চটকদার নয় এবং এটি অবশ্যই যাদু নয়৷ তবে এটি একটি জিনিস ভাল করে: এটি আপনাকে অনুমান করতে সাহায্য করে যে আপনার পাঠ্য কতগুলি টোকেন ব্যবহার করে৷ টোকেনগুলি মূলত শব্দ, বিরাম চিহ্ন এবং এমনকি স্পেসগুলির অংশ যা OpenAI আপনার ইনপুট প্রক্রিয়া করতে এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে ব্যবহার করে। এআই এর সাথে কথোপকথনের মুদ্রা হিসাবে তাদের মনে করুন।

আমি নিজে এই সরঞ্জামগুলির কয়েকটি ব্যবহার করেছি, বিশেষত যখন প্রম্পট পরীক্ষা করা বা API সীমার মধ্যে থাকার চেষ্টা করা হয়। কেউ কেউ অগোছালো। কিছু অত্যধিক জটিল হয়. কিন্তু ভালোগুলো? তারা সহজ, দ্রুত, এবং আসলে দরকারী। একটি কঠিন টোকেন ক্যালকুলেটর থেকে আপনার যা আশা করা উচিত তা এই নির্দেশিকাটি ভেঙে দেয়—কোনও ফ্লাফ নয়, কোনো শব্দবাক্য নেই, শুধু আসল চুক্তি।

মূল বৈশিষ্ট্যগুলি

  • তাত্ক্ষণিক টোকেন গণনা - আপনার পাঠ্য আটকান এবং অবিলম্বে একটি নম্বর পান। কোনো অপেক্ষা নেই, কোনো লগইন প্রয়োজন নেই৷
  • একাধিক মডেল সমর্থন করে – আপনি GPT-3.5, GPT-4, বা অন্য কিছু ব্যবহার করছেন না কেন, প্রতিটি মডেল কীভাবে পাঠ্যকে টোকেনাইজ করে তার জন্য ক্যালকুলেটর সামঞ্জস্য করে৷
  • ইনপুট বনাম আউটপুট ভেঙে দেয় – আপনাকে দেখতে দেয় আপনার প্রম্পট কতগুলি টোকেন ব্যবহার করে বনাম এআই প্রতিক্রিয়াতে কী তৈরি করতে পারে৷
  • খরচ অনুমান – কিছু টুল আরও এক ধাপ এগিয়ে আপনাকে দেখায় যে বর্তমান API মূল্যের উপর ভিত্তি করে আপনার ব্যবহারের খরচ কত হতে পারে।
  • অফলাইনে কাজ করে (কখনও কখনও) – কিছু ক্যালকুলেটর আপনার ব্রাউজারে স্থানীয়ভাবে চলে, তাই আপনার টেক্সট কখনই আপনার মেশিন থেকে বেরিয়ে যায় না। আপনি যদি সংবেদনশীল জিনিস নিয়ে কাজ করেন তাহলে সহজ৷
  • কোড এবং বিশেষ অক্ষরগুলি পরিচালনা করে – ভালগুলি JSON, কোড স্নিপেট বা ইমোজিতে দম বন্ধ করে না৷ ওপেনএআইয়ের মতই তারা তাদের গণনা করে।

FAQ

টোকেন এত গুরুত্বপূর্ণ কেন?
কারণ OpenAI চার্জ টোকেনের উপর ভিত্তি করে—আপনি যা পাঠান এবং কী ফেরত পান। আপনি যদি API ব্যবহার করেন, এমনকি কিছু অতিরিক্ত শব্দ হাজার হাজার অনুরোধ যোগ করতে পারে। আপনার টোকেন গণনা জানা আপনাকে বাজেট, প্রম্পট অপ্টিমাইজ করতে এবং অবাক করা বিল এড়াতে সহায়তা করে।

আমি কি এই ক্যালকুলেটরগুলোকে নির্ভুল বলে বিশ্বাস করতে পারি?
বেশিরভাগই খুব কাছাকাছি, বিশেষত যদি তারা ফণার নীচে OpenAI এর অফিসিয়াল টোকেনাইজার ব্যবহার করে। কিন্তু ছোট পার্থক্য ঘটতে পারে কিভাবে তারা প্রান্ত কেস পরিচালনা করে তার উপর নির্ভর করে। মোটামুটি অনুমানের জন্য? একদম ঠিক আছে। মিশন-গুরুত্বপূর্ণ নির্ভুলতার জন্য? OpenAI-এর নিজস্ব টুল দিয়ে দুবার চেক করুন বা আসল API কলের মাধ্যমে পরীক্ষা করুন।