Contatore di token
Gratis, immediato e senza registrazione. Incolla qualsiasi testo — un prompt, un messaggio di sistema, un documento o una conversazione — per ottenerne il numero di token, di caratteri e di parole, oltre al costo del testo come input o output su tutti i modelli Claude e GPT, ciascuno affiancato al prezzo di listino del relativo fornitore. Il conteggio viene eseguito nel browser.
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Counted in your browser. The tokenizer downloads once, the first time you enter text, and nothing you paste is sent anywhere.
What this text costs, per request
Paste text above to see how many tokens it is and what it costs on each model.
Exact for GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.5: gpt-tokenizer maps these models to o200k_base, the tokenizer counted here.
≈ marks an estimate: the o200k_base count of the same text. GPT-6 is newer than the tokenizer's model list, so its tokenizer is not confirmed there, and Claude tokenizes with its own vocabulary.
Anthropic does not publish Claude's tokenizer. Its count_tokens endpoint is free and returns Claude's own number, and Anthropic's docs say Claude 4.7 and later models produce about 30% more tokens than earlier Claude models for the same text.
Lo stesso testo richiede più token in altre lingue
Le guide di Kunavo sono pubblicate in tredici lingue, quindi lo stesso contenuto può essere contato tredici volte. In 266 guide — 13,501 passaggi e 586,465 parole inglesi — ecco quanti token o200k_base sono serviti per ciascuna lingua, prendendo l’inglese come riferimento pari a 1:
| Lingua | Token rispetto all’inglese | Caratteri per token |
|---|---|---|
| Inglese | 1.00× | 4.62 |
| Cinese (semplificato) | 1.18× | 1.76 |
| Indonesian | 1.21× | 4.41 |
| Portoghese (Brasile) | 1.22× | 4.38 |
| Spagnolo | 1.23× | 4.52 |
| Tedesco | 1.29× | 4.39 |
| Francese | 1.31× | 4.41 |
| Italiano | 1.35× | 4.07 |
| Vietnamita | 1.38× | 3.72 |
| Cinese (tradizionale) | 1.39× | 1.50 |
| Coreano | 1.41× | 2.05 |
| Turco | 1.44× | 3.62 |
| Giapponese | 1.64× | 1.64 |
La prosa inglese ha richiesto 1.30 token per parola: 1.000 parole corrispondono quindi a circa 1.300 token e un milione di token a circa 770,000 parole. Calcolando il costo sulla base di prompt in inglese, lo stesso prodotto costa circa il 64% in più in termini di token di input in giapponese e circa il 41% in più in coreano.
Due limiti da tenere presenti nella lettura. Le traduzioni sono quelle di Kunavo, quindi una traduzione più o meno libera sposterebbe una riga. Inoltre, questi sono conteggi ottenuti con il tokenizer o200k_base di OpenAI: il tokenizer di Claude suddivide il testo a modo suo, quindi per Claude i moltiplicatori non saranno gli stessi. Per convertire un conteggio in una fattura mensile, usa il calcolatore dei costi dei token IA.
Calcola il costo di ciò che hai contato
Calcola il costo mensile di un carico di lavoro
Le letture e le scritture dalla cache sono incluse nel prezzo
Input memorizzati nella cache e ragionamento
Tutte le tariffe Claude, rispetto ai prezzi di listino
Tariffe GPT per modello
Tutti i modelli, a confronto con il prezzo ufficiale
Quanti token sono 1.000 parole?
Con o200k_base, il tokenizer dei modelli GPT-4o e GPT-5 di OpenAI, la prosa inglese richiede circa 1.300 token ogni 1.000 parole: nelle 586,465 parole delle guide di Kunavo, la media era di 1.30 token per parola. Il codice, i numeri, gli URL e la maggior parte delle altre lingue richiedono più token per parola; incolla il tuo testo qui sopra per conoscere il dato effettivo.
Quante parole sono 1 milione di token?
Circa 770,000 parole inglesi, sulla base dei 1.30 token per parola misurati nelle guide di Kunavo con o200k_base. Un milione di token contiene meno parole nelle altre lingue: le stesse guide richiedevano 1.64 volte più token in giapponese, 1.29 volte in tedesco e 1.18 volte in cinese semplificato.
Il conteggio dei token è esatto per Claude?
No: per Claude è una stima. Anthropic non pubblica il tokenizer di Claude, quindi il valore mostrato per i modelli Claude è il conteggio dello stesso testo con o200k_base. L’endpoint di conteggio dei token di Anthropic, /v1/messages/count_tokens, è gratuito e restituisce il numero calcolato da Claude; la documentazione di Anthropic afferma che i modelli Claude 4.7 e successivi generano circa il 30% di token in più rispetto ai modelli precedenti a parità di testo.
Per quali modelli il conteggio è esatto?
GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, and GPT-5.5: gpt-tokenizer, la libreria open source che esegue il conteggio qui, associa questi modelli a o200k_base, la codifica utilizzata per il conteggio. GPT-6 è più recente dell’elenco dei modelli di quella libreria, quindi il suo conteggio è indicato come stima anziché essere dato per certo. In ogni caso, il valore riguarda il testo in sé: una richiesta di chat aggiunge alcuni token di formattazione per ogni messaggio.
Il testo che incollo viene caricato da qualche parte?
No. Il tokenizer funziona nel browser: il suo vocabolario viene scaricato una sola volta, quando inserisci testo per la prima volta; da quel momento, ogni conteggio viene eseguito sul tuo dispositivo. Il testo non viene inviato a Kunavo né a nessun altro e viene eliminato quando chiudi la pagina.
Perché l’utilizzo della mia API mostra più token di input rispetto a questo contatore?
Perché una richiesta contiene più del solo testo. La formattazione della chat aggiunge alcuni token per messaggio; il prompt di sistema e le definizioni degli strumenti vengono inviati a ogni chiamata; le immagini vengono fatturate come token a sé stanti; e i modelli di ragionamento fatturano il ragionamento nascosto come output. Il campo usage di ogni risposta API indica il numero che ti viene fatturato; questo contatore serve a stimare la dimensione di un prompt prima di inviarlo.