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LLM トークンカウンター

GPT、Claude、Gemini のプロンプト用トークン数を計算。OpenAI モデルは tiktoken で正確、Claude/Gemini は近似値。

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Used by GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4-Turbo (2024+).

トークン数
0トークン
文字数
0
単語数
0
文字/トークン
0

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100%オフライン

JSONフォーマッター

JSONデータの整形、検証、圧縮

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Base64エンコーダー/デコーダー

Base64文字列のエンコードとデコード

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UUID生成ツール

UUID (v4) の生成と検証

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正規表現テスター

リアルタイムマッチングで正規表現をテスト

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LLM トークンカウンターとは?

大規模言語モデルはテキストを「トークン」と呼ばれる1文字または複数文字の単位の列として処理し、それぞれが数値の語彙にマッピングされます。OpenAI は GPT-4 と GPT-3.5 をトークン単位で課金し、Anthropic も Claude をトークン単位で課金、各モデルには厳密なコンテキストウィンドウ上限(8K、128K、200K、1M+ トークン)があります。本ツールはブラウザ内で動作する tiktoken 互換 BPE エンコーダーで OpenAI モデルの正確なトークン数を計算し、Anthropic と Google が公開していない Claude・Gemini のトークナイザーについては文字数/トークン比率による近似値を提供します。プロンプトがコンテキストウィンドウに収まるかの確認、API コストの予測、トランケーション問題のデバッグに活用できます — テキストは外部に送信されません。

クイックリファレンス: 文字数/トークン(英語)

GPT-4 / GPT-3.5 (cl100k_base): ~3.5-4 文字/トークン GPT-4o (o200k_base): ~4-4.5 文字/トークン(圧縮率向上) Claude(推定): ~3.5 文字/トークン Gemini(推定): ~4 文字/トークン CJK 言語(中文、日本語、한국어)では各文字が意味的に多くを担うため、比率は ~1.5-2 文字/トークンに下がります。

FAQ