切换工具
LLM Token 计数器
输入文本实时统计 GPT / Claude / GLM / DeepSeek 等模型的 Token 数
纯本地计算，文本不会上传
Token 数（cl100k_base · GPT-4 / GPT-3.5）
—
字符数
89
行数
4
中文字符
27
英文单词
7
使用说明
把待检测的文本粘贴进输入框，工具会实时统计总 Token 数、字符数、行数，并按编码器分别给出 o200k_base（GPT-4o、GPT-4.1、o 系列及之后模型采用）和 cl100k_base（GPT-3.5-Turbo、GPT-4 采用）两套结果。中文、英文、Emoji、代码混排均可准确切分。
编码器切换后结果即时变化：同一个中文词在 cl100k_base 里常被切成 2~3 个 Token，而 o200k_base 明显优化了中文压缩率，这是很多人发现"换模型后同样的字数消耗 Token 变少"的原因。
统计结果可以快速对照常见模型的上下文窗口（如 128K、200K、1M），判断一段文档能否整体塞进提示词，或估算一批对话历史何时会触发自动截断。
常见问题
取决于模型使用的编码器：cl100k_base（GPT-4/GPT-3.5）下一个汉字通常为 1~2 个 Token，平均约 1.5；o200k_base（GPT-4o 及之后）针对多语言优化，常见汉字多为 1 个 Token 左右。其他厂商模型（Claude、GLM、DeepSeek、Qwen 等）使用各自词表，中文压缩率普遍优于早期 GPT 编码，估算时可用本工具结果作上界参考。
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