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AI、API 及開發者工具
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利用我們的免費科技計算機了解 AI 開發的真實成本。LLM token 計算機讓你在發出任何請求之前估算 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini 及其他主要模型的 API 成本——讓你準確預算，避免帳單超出預期。
無論你是正在開發 AI 產品原型的開發者、預測每月 API 支出的團隊主管，還是分析語言模型經濟效益的研究人員，這些工具都能即時將原始 token 數量轉化為具體的金額數字。
LLM API 成本估算
Token 計算機填補了模型文件和實際支出之間的差距。輸入你預期的輸入和輸出 token 量，選擇如 GPT-4o 或 Claude Sonnet 等模型，即可獲得 1,000、100,000 或 100 萬次請求的即時成本估算。
每家主要供應商都將輸入 token 和輸出 token 分開定價——輸出通常比輸入貴 2 至 5 倍。了解這個差異對設計提示或為生產工作負載選擇模型至關重要。
了解 AI Token
Token 是語言模型處理的最小文字單位。在英文中，一個 token 大約等於 0.75 個單詞，或約 4 個字元。非拉丁文字——包括日文漢字、阿拉伯文、印地文天城體和韓文——每個詞通常消耗更多 token，這直接增加了多語言應用的 API 成本。
在開發前了解你的 token 預算，可以避免在開發中途才發現某個功能的成本是預估的十倍。使用計算機為提示長度和回應大小設定合理的限制。
比較模型和供應商
截至 2025 年，LLM 定價範圍從超便宜的開源模型到高端前沿模型不等。DeepSeek 和基於 Llama 的 API 每百萬 token 的成本可低於 $0.10，而 GPT-4o 約為每百萬輸入 token $5，Claude Opus 則為每百萬 $15。合適的模型取決於你的準確性要求、延遲容忍度和預算。
使用 token 計算機進行跨供應商的成本比較。每 token 價格相差 10 倍，在規模化時可以輕鬆轉化為每月數千美元的差異，使模型選擇成為任何 AI 產品路線圖中最具槓桿效應的決策之一。
常見問題
Token 是一個文字片段——通常是一個詞、詞的一部分或標點符號——大型語言模型將其作為一個單位來處理。OpenAI 的 GPT 模型使用名為 tiktoken 的分詞器，其中 1,000 個 token 約等於 750 個英文詞。每個主要 LLM API（OpenAI、Anthropic、Google）的定價都按 token 計算，輸入（你發送的內容）和輸出（模型生成的內容）有不同的費率。
將輸入 token 數乘以模型的每百萬輸入 token 價格，再加上輸出 token 數乘以輸出價格。例如，截至 2025 年初，GPT-4o 每百萬輸入 token 約收費 $5.00，每百萬輸出 token 約 $15.00。我們的 token 計算機自動完成這些計算，讓你無需手動運算即可估算任何提示長度和回應大小的成本。
生成輸出 token 需要模型為其產生的每個 token 執行完整的前向傳播，這是計算密集型的。讀取輸入 token 是一次對整個上下文的平行傳播。這種不對稱性反映在幾乎所有供應商的定價中——同一模型的輸出 token 通常比輸入 token 貴 2 至 5 倍。
一段簡短的對話交流（兩到三輪）大約使用 200 至 500 個 token。一個詳細的問題加上完整的回答可能使用 1,000 至 3,000 個 token。長篇文件摘要或 RAG（檢索增強生成）流程每次請求可能消耗數萬個 token。Token 計算機讓你設定自己的 token 數量來估算任何規模的成本。
截至 2025 年，開源模型 API（DeepSeek、Groq 託管的 Llama、Mistral）提供最低的每 token 價格——通常低於每百萬輸入 token $0.10。在前沿專有模型中，GPT-4o Mini 和 Claude Haiku 屬於經濟層。最便宜的選擇取決於你的具體任務：一個完成任務所需 token 較少的模型，即使每 token 價格較高，也可能更經濟。
會，影響很大。在大多數 LLM 分詞器中，英文是 token 效率最高的語言。使用非拉丁文字的語言——阿拉伯文、印地文、日文、韓文、泰文——每個詞通常使用 2 至 4 倍的 token。中文比其他 CJK 語言效率稍高，但每個字元仍比英文更費 token。這意味着多語言應用應為比同等純英文工作負載更高的 token 消耗做預算。