Contador de tokens
Gratuito, instantâneo e sem cadastro. Cole qualquer texto — um prompt, uma mensagem de sistema, um documento ou um registro de conversa — e veja a contagem de tokens, caracteres e palavras, além do custo desse texto como entrada ou saída em cada modelo Claude e GPT, lado a lado com o preço de tabela do respectivo provedor. A contagem é feita no seu navegador.
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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.
O mesmo texto usa mais tokens em outros idiomas
Os guias do Kunavo são publicados em treze idiomas, então o mesmo conteúdo pode ser contado treze vezes. Em 266 guias — 13,501 trechos e 586,465 palavras em inglês — veja quantos tokens o200k_base exigiu em cada idioma, considerando o inglês como 1:
| Idioma | Tokens em relação ao inglês | Caracteres por token |
|---|---|---|
| Inglês | 1.00× | 4.62 |
| Chinês simplificado | 1.18× | 1.76 |
| Indonesian | 1.21× | 4.41 |
| Português (Brasil) | 1.22× | 4.38 |
| Espanhol | 1.23× | 4.52 |
| Alemão | 1.29× | 4.39 |
| Francês | 1.31× | 4.41 |
| Italiano | 1.35× | 4.07 |
| Vietnamita | 1.38× | 3.72 |
| Chinês tradicional | 1.39× | 1.50 |
| Coreano | 1.41× | 2.05 |
| Turco | 1.44× | 3.62 |
| Japonês | 1.64× | 1.64 |
A prosa em inglês teve 1.30 tokens por palavra; portanto, 1.000 palavras correspondem a cerca de 1.300 tokens, e um milhão de tokens equivale a cerca de 770,000 palavras. Com preços baseados em prompts em inglês, o mesmo produto custa cerca de 64% a mais em tokens de entrada em japonês e cerca de 41% a mais em coreano.
Há duas limitações na leitura. As traduções são da própria Kunavo, portanto uma tradução mais concisa ou mais extensa deslocaria uma linha. Além disso, estas são contagens feitas com o tokenizador o200k_base da OpenAI: o tokenizador do Claude divide o texto à sua maneira, então os múltiplos não serão os mesmos para o Claude. Para converter uma contagem em uma fatura mensal, use a calculadora de custos de tokens de IA.
Calcule o preço do que você contou
Calcule o preço de uma carga de trabalho mensal
Cache hits e gravações com preço definido
Entrada em cache e raciocínio
Todas as tarifas do Claude, comparadas às tarifas de tabela
Tarifas do GPT por modelo
Todos os modelos, comparados aos oficiais
Quantos tokens há em 1.000 palavras?
Cerca de 1.300 tokens para prosa em inglês com o o200k_base, o tokenizador dos modelos GPT-4o e GPT-5 da OpenAI: em 586,465 palavras dos próprios guias do Kunavo, a média foi de 1.30 tokens por palavra. Código, números, URLs e a maioria dos outros idiomas usam mais tokens por palavra; por isso, cole seu próprio texto acima para obter o valor real.
Quantas palavras correspondem a 1 milhão de tokens?
Cerca de 770,000 palavras em inglês, considerando os 1.30 tokens por palavra medidos nos guias do Kunavo com o o200k_base. Um milhão de tokens contém menos palavras em outros idiomas: os mesmos guias exigiram 1.64 vezes mais tokens em japonês, 1.29 vezes mais em alemão e 1.18 vezes mais em chinês simplificado.
A contagem de tokens é exata para o Claude?
Não — para o Claude, é uma estimativa. A Anthropic não publica o tokenizador do Claude; por isso, o valor exibido para os modelos Claude é a contagem do mesmo texto com o o200k_base. O endpoint de contagem de tokens da Anthropic, /v1/messages/count_tokens, é gratuito e retorna o número do próprio Claude. A documentação da Anthropic informa que os modelos Claude 4.7 e posteriores geram cerca de 30% mais tokens do que os modelos Claude anteriores para o mesmo texto.
Para quais modelos a contagem é exata?
GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, and GPT-5.5: a biblioteca de código aberto gpt-tokenizer, usada aqui para fazer a contagem, associa esses modelos ao o200k_base, a codificação usada na contagem. O GPT-6 é mais recente do que a lista de modelos dessa biblioteca, então sua contagem é marcada como estimativa, em vez de ser presumida como exata. De qualquer forma, o valor corresponde ao texto em si — uma solicitação de chat adiciona alguns tokens de formatação por mensagem.
O texto que colo é enviado para algum lugar?
Não. O tokenizador funciona no seu navegador: o vocabulário é baixado uma vez, quando você insere texto pela primeira vez, e, depois disso, cada contagem é feita no seu dispositivo. O texto não é enviado ao Kunavo nem a ninguém, e desaparece quando você fecha a página.
Por que meu uso da API mostra mais tokens de entrada do que este contador?
Porque uma solicitação inclui mais do que o seu texto. A formatação do chat adiciona alguns tokens por mensagem, o prompt de sistema e as definições de ferramentas são enviados a cada chamada, imagens são cobradas como tokens próprios, e modelos de raciocínio cobram o raciocínio oculto como saída. O campo usage de cada resposta da API informa a quantidade pela qual você é cobrado; este contador serve para estimar o tamanho de um prompt antes de enviá-lo.