Prompt Token Counter
ChatGPT, GPT-4, Claude ve Llama modelleri için istem metinlerinizdeki token ve kelime sayısını hesaplayın.
Temel Özellikler & Gizlilik Güvencesi
- ✓ %100 Tarayıcıda Çalışma: Verileriniz asla cihazınızdan ayrılmaz veya uzak sunuculara iletilmez.
- ✓ Gerçek Zamanlı Anlık Çıktı: Sıfır ağ gecikmesi, siz yazarken anında hesaplama ve hızlı kopyalama.
- ✓ Sonsuza Dek Ücretsiz & Sınırsız: Hesap oluşturma yok, ödeme duvarı yok ve günlük kullanım sınırı yok.
- ✓ Standartlarla Uyumlu: RFC, ISO ve W3C web standartlarına sıkı sıkıya bağlı olarak geliştirildi.
Count tokens for AI prompts
Models charge and truncate by tokens, not raw characters. This tool helps before you hit provider limits—state clearly whether estimates are exact per vendor tokenizer or heuristic so you avoid misleading claims.
Teknik Özellikler & Mimari
- Çalışma Ortamı:
- %100 İstemci Taraflı Tarayıcı Belleği
- Veri Gizliliği:
- Sıfır Sunucu Kaydı / Sıfır Takip
- İşlem Hızı:
- Yerel CPU ile Gerçek Zamanlı
- Çoklu Platform:
- Windows, macOS, Linux, iOS ve Android uyumlu
Yapay Zeka Prompt ve Token Tahmin Motoru
LLM araçları, prompt uzunluklarını analiz eder ve popüler modellerin kullandığı BPE algoritmalarına göre yaklaşık token sayısını hesaplar. Bu sayede model sınırlarını aşmazsınız.
Girdi Sağlayın
Yukarıdaki giriş alanına verinizi yazın, yapıştırın veya yükleyin.
Yapılandırın ve İşleyin
Araç, seçtiğiniz ayarlara göre girdinizi gerçek zamanlı olarak anında işler.
Kopyalayın veya Kaydedin
Sonucu panoya kopyalamak için Kopyala düğmesini kullanın veya çıktıyı cihazınıza indirin.
Yaygın Kullanım Senaryoları
- Trim RAG chunks before embedding cost explodes
- Size few-shot examples to fit context windows
- QA prompt templates before production rollouts
- Pair with JSON extractors when models return structured output
Rehberler ve platform ipuçları
Bunlar da ilginizi çekebilir
Bağlantılı Araçlar & Sonraki Adımlar
LLM Prompt Token Sayacı öncesinde veya sonrasında sıkça kullanılan yardımcı geliştirici araçları
LLM JSON Extractor
Extract JSON from LLM responses. Parse code blocks and clean malformed JSON from AI output.
MCP Tool Schema Generator
Generate Model Context Protocol (MCP) tool definitions. Create name, description, and inputSchema JSON for MCP servers.
MCP Config Formatter
Format and validate MCP server configuration (mcp.json). Pretty-print and check structure for Cursor, Claude, and other MCP clients.
Diğer Yapay Zeka ve LLM Araçları
LLM JSON Extractor
LLM JSON Extractor ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
MCP Tool Schema Üreteci
MCP Tool Schema Üreteci ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
MCP Config Formatlayıcı
MCP Config Formatlayıcı ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
llms.txt Üreteci
llms.txt Üreteci ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
Prompt Template Builder
Prompt Template Builder ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
System Prompt Üreteci
System Prompt Üreteci ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
Few-Shot Prompt Builder
Few-Shot Prompt Builder ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
Prompt Variable Extractor
Prompt Variable Extractor ile yapay zekâ istemlerinizi (prompt) optimize edin, token ve maliyet hesaplamalarını yapın.
Sıkça Sorulan Sorular
- Why does my count differ from OpenAI’s tokenizer?
- Exact counts depend on the model’s Byte-Pair Encoding or SentencePiece vocabulary. Use vendor tooling when billing precision matters; use this page for quick ballparks.
- Tokens vs words?
- English averages roughly 0.75 tokens per word but code and rare tokens skew higher. Measure real prompts from your product, not averages alone.