关于此计算器
Prompt Cost Calculator 估算您的文本提示使用了多少令牌，以及向OpenRouter上100多个AI语言模型中的任何一个发送所需的费用。适用于希望在大规模运行提示之前了解费用的开发人员、产品团队和研究人员。
Token估算的工作原理
AI语言模型将文本处理为tokens——由分词算法生成的字符块。此计算器使用标准英语近似值1 token per 4 characters，对典型英语散文的准确度在±10%以内。实际令牌数取决于每个模型使用的具体分词器：
- GPT models (OpenAI) 使用 cl100k_base BPE 分词器。常见的英语单词通常是 1 个 token;较长或罕见的单词可能是 2–3 个 token。
- Claude models (Anthropic) 使用类似的BPE方法，词汇量略有不同，计数结果与GPT相差几个百分点以内。
- Open-source models(Llama、Mistral 等)经常使用 SentencePiece 分词器,这可能对相同文本产生不同的数字。
对于代码、非拉丁文字（阿拉伯语、中文、日语）或大量标点符号的文本，每个字符的token数量往往高于英语平均水平。
输入 vs 输出成本
此计算器显示您的input prompt only的成本。模型的响应（输出tokens）按输出价格单独计费，通常比输入价格高2–5倍。要同时估算输出成本，请使用AI Model Cost Calculator。
常见问题
How are tokens counted from a prompt? 本计算器使用英语文本每 4 个字符 1 个 token 的近似值。对于 100 字段落(大约 500 个字符),估计为约 125 个 token。要获得精确数,请使用提供商的官方分词器。
Why does the same text have different token counts on different models? 每个模型系列使用不同的分词算法。GPT 使用 BPE,Claude 有自己的变体,开源模型使用 SentencePiece。相同文本的计数可能相差 5–15%。本计算器使用单一通用近似值。
Does the cost shown include the model's response? 不 — 此处仅计算您的输入提示费用。输出 token 按输出费率单独计费(通常为输入费率的 2–5 倍)。请使用 AI 模型成本计算器以包含输出成本。
How accurate is the token estimate? 对于典型英文文本，每令牌4个字符的规则精度在±10%以内。对于代码、混合语言文本和非拉丁文字，精度较低。
Where does the pricing data come from? 价格从 OpenRouter API 实时获取,并在您的浏览器中缓存 24 小时。涵盖来自 OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral 等的 100+ 模型。
相关计算器
- AI Model Cost Calculator — 比较 100+ LLM 的 API 价格,包括 GPT-4o、Claude、Gemini 和 Llama。精确计算 token 成本。
- LLM Cost Comparator — GPT-5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、Llama、DeepSeek每百万令牌成本对比。
- AI vs Human ROI Calculator — 比较 AI 工具与人力成本。月度节约、年度 ROI 和实时模型定价下的盈亏平衡点。