Hızlı başlangıç
-
Metni yapıştır
Uzun belgeler ve kod desteklenir; tablo güncellemeleri canlı.
-
Durumu kontrol et
Yeşil uyum; kırmızı aşma, modelini kesme veya değiştirme anlamına gelir.
Bağlam Pencere Denetleyicisi
Bağlam sınırlarını ve ana model başına tahmini belirteç kullanımını görmek için istemleri veya belgeleri yapıştırın. Daha büyük bir pencereye veya daha büyük bir pencereye ihtiyacınız olup olmadığını belirleyin.
Gizlilik: yerel olarak işlenir, asla yüklenmez.
Anında sonuçları görmek için aşağıdaki giriş alanına yapıştırın
待检查文本
粘贴 Prompt、文档或对话内容，查看各模型上下文占用。
| 模型 | 估算 Token | 上下文上限 | 占用 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | 22 | 128,000 | 0.0% | 可容纳 |
| GPT-4o mini | 22 | 128,000 | 0.0% | 可容纳 |
| GPT-4.1 | 22 | 1,047,576 | 0.0% | 可容纳 |
| o3-mini | 22 | 200,000 | 0.0% | 可容纳 |
| Claude Sonnet 4 | 22 | 200,000 | 0.0% | 可容纳 |
| Claude Haiku 3.5 | 22 | 200,000 | 0.0% | 可容纳 |
| Gemini 2.0 Flash | 22 | 1,048,576 | 0.0% | 可容纳 |
Notlar
如何解读
绿色「可容纳」表示估算 Token 未超过模型上下文窗口；红色「超出」需裁剪或换更大窗口模型。 Token 为启发式估算，与官方计数器可能略有偏差。
Bağlam sınırlarını ve ana model başına tahmini belirteç kullanımını görmek için istemleri veya belgeleri yapıştırın. Daha büyük bir pencereye veya daha büyük bir pencereye ihtiyacınız olup olmadığını belirleyin.
VS Token Tahmini
Bu araç model başına pencereleri karşılaştırır; Token Estimator char ve kelime istatistiklerine odaklanır.
Özellikler ve kullanım durumları
Genel model bağlam pencerelerine karşı belirteç sayısını tahmini edin ve olası kesinti hakkında uyarın.
Long-doc S&A, model seçimi ve RAG bağlam montajı planlamadan önce kullanın.
Tipik iş akışı
Uzun metni bir AI modeline göndermeye hazırlanırken, önce içeriğinizi buraya yapıştırın. Sistem otomatik olarak belirteç sayısını hesaplar ve ana modellerin bağlam penceresi sınırlarını görüntüler. Yeşil göstergeler uyumlu modelleri gösterirken, kırmızı bayraklar daha yüksek kapasiteli modellere kesilmeyi veya geçmeyi önerir.
Kod dosyaları için, kontrol etmeden önce yorumları ve boş satırları kaldırmayı düşünün. Sınırlara yaklaştıklarında (örneğin, GPT-4% 90 kullanımı gösterir), paragrafları bölmek veya API akışına geçmek gibi hedeflenen tavsiyeler için 'Optimizasyon İpuçları' tıklatın.
Örnekler
Uzun Prompt
Input
10k+ char document
Output
Per-model fit/overflow
FAQ
Resmi sayımlarla maç mı?
Sadece heuristic; her bir sağlayıcı tokenizer ile kenar durumlarını doğrulayın.
Neden token sayıları araçlar arasında değişir?
Değişiklikler kodlayıcı sürümlerinden kaynaklanır (örneğin, Eski vs yeni GPT-3.5) veya özel belirteçler (sistem istemleri gibi) sayılıp sayılmadığı. Aracımız kodlayıcı anahtarlamayı destekler ve resmi API 'lerle uyumlu olarak meta-komut belirteçlerini açıkça işaretler.