中文和英文各怎么估算 token？

粗算口径：中文 ≈ 1 字/token、英文 ≈ 4 字符/token、代码 ≈ 3.5 字符/token。例：1000 字中文 ≈ 1000 tokens，750 个英文单词 ≈ 1000 tokens。

为什么各家 tokenizer 不一样？

GPT 系用 tiktoken、Qwen/DeepSeek 各有自研分词器，词表不同导致同一文本差 ±10%~20%。预算敏感时用目标模型的官方 tokenizer 精确核对。

约等于 75 万字中文（相当于 3 本长篇小说）。对话场景一次问答常见 1000~5000 tokens，1M token 够跑几百次高质量问答。

AI & COMPUTE · 开发者算账系列

🧮

粘贴文本，1 秒算清消耗多少 token，中文/英文/代码分开估算，还能顺手算出每月 API 成本。

💡为什么要做这个工具

调 LLM API 最怕月底账单爆炸。这个工具让你在写 prompt 时就知道这段文本值多少钱：中文按 1 字 ≈ 1 token、英文按 4 字符 ≈ 1 token 估算，再乘上你的日调用量，月成本一目了然。

默认值是典型配置（如 7B 模型、A100 单卡），按你的实际情况改。

改任何一个数，结论、明细、敏感性分析全部自动跟着变。

红黄绿结论卡告诉你够不够、贵不贵，行动清单告诉你下一步。

📏默认参数是典型档位（模型规模、卡型、单价），按你的实际配置改了再下结论

🪤云厂商价格与折扣变动快，以控制台实际报价为准，预留 20% 余量

🧮别只看峰值：显存和成本都要考虑峰值 + 平均 + 长尾三种口径

❓常见问题

中文和英文各怎么估算 token？: 粗算口径：中文 ≈ 1 字/token、英文 ≈ 4 字符/token、代码 ≈ 3.5 字符/token。例：1000 字中文 ≈ 1000 tokens，750 个英文单词 ≈ 1000 tokens。
为什么各家 tokenizer 不一样？: GPT 系用 tiktoken、Qwen/DeepSeek 各有自研分词器，词表不同导致同一文本差 ±10%~20%。预算敏感时用目标模型的官方 tokenizer 精确核对。
报价按 token，那 1M token 能干什么？: 约等于 75 万字中文（相当于 3 本长篇小说）。对话场景一次问答常见 1000~5000 tokens，1M token 够跑几百次高质量问答。