トークンカウンター
無料、即時利用、登録不要。プロンプト、システムメッセージ、文書、チャットログなど、任意のテキストを貼り付けると、トークン数、文字数、単語数に加え、そのテキストを入力または出力として各ClaudeモデルおよびGPTモデルで処理した場合の料金を、それぞれのプロバイダーの公式価格と並べて確認できます。カウントはブラウザー内で実行されます。
- tokens
- 0
- characters
- 0
- words
- 0
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.
同じテキストでも、他の言語ではトークン数が増えます
Kunavoのガイドは13言語で公開されているため、1つのコンテンツを13回カウントできます。266件のガイド、13,501件の文章、586,465語の英語を対象に、英語を1とした場合、各言語で必要だったo200k_baseのトークン数は次のとおりです。
| 言語 | 英語とのトークン数の比率 | トークンあたりの文字数 |
|---|---|---|
| 英語 | 1.00× | 4.62 |
| 中国語（簡体字） | 1.18× | 1.76 |
| Indonesian | 1.21× | 4.41 |
| ポルトガル語（ブラジル） | 1.22× | 4.38 |
| スペイン語 | 1.23× | 4.52 |
| ドイツ語 | 1.29× | 4.39 |
| フランス語 | 1.31× | 4.41 |
| イタリア語 | 1.35× | 4.07 |
| ベトナム語 | 1.38× | 3.72 |
| 中国語（繁体字） | 1.39× | 1.50 |
| 韓国語 | 1.41× | 2.05 |
| トルコ語 | 1.44× | 3.62 |
| 日本語 | 1.64× | 1.64 |
英語の文章は1語あたり1.30トークンでした。つまり、1,000語は約1,300トークン、100万トークンは約770,000語に相当します。英語のプロンプトを基準に料金を計算すると、同じ製品でも入力トークンの費用は日本語では約64%、韓国語では約41%高くなります。
結果を解釈する際には、注意点が2つあります。翻訳はKunavo自身によるものなので、より簡潔な訳や詳しい訳にすると、表の該当行の数値が変わります。また、これらはOpenAIのo200k_baseによるカウントです。Claudeのトークナイザーは独自の方法でテキストを分割するため、Claudeでは倍数は同じになりません。カウントから月額料金を算出するには、AIトークンコスト計算ツールをご利用ください。
カウントしたテキストの料金を計算
月間ワークロードの料金を計算
キャッシュヒットと書き込みの料金を計算
キャッシュ済み入力と推論
Claudeの全料金を公式価格と比較
モデル別GPT料金
すべてのモデル、公式料金との比較
1,000語は何トークンですか？
OpenAIのGPT-4oおよびGPT-5モデルのトークナイザーであるo200k_baseでは、英語の文章は約1,300トークンです。Kunavo独自のガイドの586,465語を対象にした平均は、1語あたり1.30トークンでした。コード、数字、URL、その他ほとんどの言語では、1語あたりのトークン数が増えます。実際の数値を確認するには、上にテキストを貼り付けてください。
100万トークンは何語に相当しますか？
o200k_baseでKunavoのガイドを測定した場合、1語あたり1.30トークンなので、英語ではおよそ770,000語です。他の言語では、100万トークンに含まれる語数はこれより少なくなります。同じガイドでは、日本語は1.64倍、ドイツ語は1.29倍、簡体字中国語は1.18倍のトークン数を要しました。
Claudeのトークン数は正確ですか？
いいえ。Claudeについては推定値です。AnthropicはClaudeのトークナイザーを公開していないため、Claudeモデルに表示される数値は、同じテキストをo200k_baseで数えたものです。Anthropicのトークンカウントエンドポイント /v1/messages/count_tokens は無料で、Claude独自の数値を返します。また、Anthropicのドキュメントによると、Claude 4.7以降のモデルは、同じテキストでも以前のClaudeモデルより約30%多くのトークンを生成します。
どのモデルではトークン数が正確ですか？
GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, and GPT-5.5: ここでカウントに使用しているオープンソースライブラリgpt-tokenizerは、これらのモデルをカウントに使うエンコーディングo200k_baseに対応付けています。GPT-6は同ライブラリのモデル一覧より新しいため、推定値として表示し、正確だとは仮定していません。いずれの場合も、表示されるのはテキスト自体の数値です。チャットリクエストでは、メッセージごとに書式設定用トークンが数個追加されます。
貼り付けたテキストはどこかにアップロードされますか？
いいえ。トークナイザーはブラウザー内で動作します。語彙データはテキストを初めて入力したときに一度だけダウンロードされ、その後のカウントはすべてお使いのデバイス上で行われます。テキストがKunavoやその他の相手に送信されることはなく、ページを閉じると消去されます。
APIの使用量で、このカウンターより入力トークンが多く表示されるのはなぜですか？
リクエストにはテキスト以外の要素も含まれるためです。チャットの書式設定によりメッセージごとに数個のトークンが追加され、システムプロンプトとツール定義は呼び出しのたびに送信されます。画像もトークンとして課金され、推論モデルでは非表示の推論内容も出力として課金されます。実際の課金対象は、各APIレスポンスのusageフィールドに記載される数値です。このカウンターは、送信前のプロンプトの規模を把握するためのものです。