ChatGptトークン計算機

ChatGPTのトークンコストを素早く計算。各プロンプトに対する支払い内容を把握しよう。

Tool Icon ChatGptトークン計算機

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.

このツールについて

ChatGPTとチャットしているうちにふと気になりましたね——これってどれくらいのコストがかかっているんだろう?あるいは、何かを開発していてトークン使用量を監視したいと思っているのかもしれません。そんなときに役立つのがChatGPTトークン計算機です。派手な機能ではなく、決して魔法でもありません。しかし、ひとつだけうまくこなせることがあります。それは、あなたのテキストが使用するトークン数を推定するお手伝いをすることです。トークンとは、基本的にOpenAIが入力を処理し、応答を生成するために使う単語、句読点、さらにはスペースの塊のことです。AIとの会話における通貨と考えてください。

私自身も、プロンプトをテストしたり、APIの制限内に収めるために、いくつかのツールを使ったことがあります。使いにくいものもあれば、ややこしいものもあります。しかし、良いツールであれば?シンプルで、高速で、実際に役立ちます。このガイドでは、しっかりとしたトークン計算機から期待すべきことを、余計な飾りや専門用語を使わずに実用的な情報で解説します。

主な機能

  • 即座のトークン数表示 – テキストを貼り付けるだけですぐに数値が表示されます。待ち時間もログインも不要です。
  • 複数のモデルに対応 – GPT-3.5、GPT-4、あるいはその他のモデルを使用している場合でも、それぞれのモデルがテキストをトークン化する方法に合わせて計算が調整されます。
  • 入力と出力の内訳表示 – プロンプトに使用されたトークン数と、AIが応答として生成するトークン数を比較して確認できます。
  • コストの見積もり – 一部のツールではさらに一歩進んで、現在のAPI価格に基づいて使用量のコストを表示します。
  • オフラインでの動作(場合による) – いくつかの計算機はブラウザ内でローカルに動作するため、テキストが外部に送信されることはありません。機密性の高い作業をしている場合に便利です。
  • コードや特殊文字に対応 – 優れたツールはJSON、コードスニペット、絵文字などもOpenAIと同様に正しくカウントします。

よくある質問

なぜトークンがこんなに重要なの?
OpenAIはトークン数に基づいて課金するからです。送信したものも、受け取った応答もすべてトークンとしてカウントされます。APIを使用している場合、数千件ものリクエストであれば、ほんの数語多くてもコストが積み上がってしまいます。トークン数を把握することで、予算を立てたり、プロンプトを最適化したり、予期せぬ請求に遭わないよう防ぐことができます。

これらの計算機を正確だと信頼できますか?
ほとんどの場合、特に内部でOpenAIの公式トークナイザーを使用している場合はかなり正確です。ただし、エッジケースの処理方法によってはわずかな違いが生じることがあります。概算であれば全く問題ありません。ミッションクリティカルな精度が必要な場合は、OpenAIの公式ツールで再度確認するか、実際のAPI呼び出しでテストしてください。