LLM トークンカウンター
GPT・Claude・Gemini のトークン数と、コンテキストウィンドウの残り容量を確認。同じ一文の中国語でも、モデル次第で 0.6 トークンにも 1.2 トークンにもなります。
100% プライベート——すべてブラウザ内で動作
使い方
- 1
送信するプロンプト、文書チャンク、会話履歴をテキストボックスに貼り付けます。
- 2
実際に呼び出すモデルを選びます。GPT-4o と GPT-5 の各世代は同じ語彙表を共有し、GPT-4 と GPT-3.5 は旧い語彙表を共有します。Claude と Gemini は非公開なので、そこでのカウントは常に推定です。
- 3
トークン数、文字数、語数、コンテキストウィンドウの占有率を確認します。
- 4
OpenAI 系は「正確にカウント」を押すと実語彙をダウンロードし、API と同じ数値になります。
- 5
バーが赤くなったら超過です。入力を分割するか、検索チャンクを縮小し、より大きな窓のモデルへ移してください。
使用例
英語の文 — 44 文字
入力
The quick brown fox jumps over the lazy dog.出力
10 トークン · 44 文字 · 9 語同じ中国語の文を 2 種類の語彙で
入力
今天天气很好，我们出去玩吧。（14 文字）出力
o200k_base（GPT-4o / GPT-5 / o3）: 9 トークン
cl100k_base（GPT-4 / GPT-3.5）: 17 トークン
同じ文・同じ家系でコストが 1.9 倍。複数言語の混在
入力
Hello, world! 你好世界出力
o200k_base 実測: 7 トークン
cl100k_base 実測: 10 トークン
推定: 7 トークンよくある質問
トークンとは何ですか？
トークンは言語モデルが読み書きする最小単位で、単語そのものではなく「単語の断片」です。英語はおおむね 1 語 = 1.1 トークン、つまり 4〜6 文字で 1 トークン。頻出語は 1 トークン、希少語はいくつかに割れます（tokenizer は token / iz / er の 3 つに）。価格もレート制限もコンテキストウィンドウもトークン基準なので、API 呼び出し前に数える意味があります。
漢字 1 文字は何トークンですか？
モデルに完全に依存し、「漢字 1 文字 = 1 トークン」という定説は現行モデルでは誤りです。実語彙で測ると、14 文字の「今天天气很好，我们出去玩吧。」は o200k_base（GPT-4o、GPT-5、o3 以降）で 9 トークン、cl100k_base（GPT-4、GPT-3.5）では 17 トークン。OpenAI は 2024 年に中国語カバーを広げたため、現行は約 0.6、旧モデルは約 1.2 トークン/文字です。日本語・韓国語も同じ動きをします。
推定値が API の課金と違うのはなぜ？
理由は 3 つ。①既定値は統計推定で、実測に適合させた単一言語 ±10%、混在時 ±25% 程度の誤差があります。②チャット依頼は生の文字列だけで構成されず、役割指定の制御トークンで囲まれ、推論モデルでは見えない思考トークンも課金対象です。③語彙はモデル世代で変わります。①は「正確にカウント」で完全に消せます。
テキストは送信されますか？
されません。推定はローカルの軽量スクリプト、実測は約 1 MB の公開 BPE 語彙を一度だけ取得してブラウザ内で分割します。テキストは端末から出ず、語彙がキャッシュされた以降は通信も発生しません。
Claude や Gemini も正確にカウントできますか？
公開された語彙表では不可能です。Anthropic も Google もトークナイザーを公開していないので、Claude や Gemini を正確に数えると主張するサイトは同じく推定値を出しているだけです。このツールは OpenAI の実測値に合わせて校正したプロファイルを適用し、結果を推定として表示します。注意すべき落とし穴がひとつあります。Claude 4.7 以降の全 Claude モデルは新しいトークナイザーに切り替わったため、同じ文章でも 4.6 以前より課金トークンが増えます。Anthropic の公式説明では最大 35 % 程度です。実数が必要なら Anthropic の /v1/messages/count_tokens、または Google の countTokens エンドポイントを使ってください。どちらもプロバイダー自身の計数を返します。
コンテキストウィンドウと実質の容量は？
コンテキストウィンドウは、プロンプトと生成結果を合わせて消費する予算のことで、単位はトークンです。128k ウィンドウのモデルが 128k ぶんの入力をくれるわけではありません。システムプロンプト、ツール定義、検索で得た文書、確保する出力が先に差し引かれます。2026 年 10 月時点の公式値はおおむね、GPT-5 から 5.3 が 400k、GPT-5.4 から 5.6 と GPT-6 が約 1M、Claude Opus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5・Fable 5.1 が 1M、Gemini 4 Argon が 1,048,576 です。ただし Gemini は入力・思考・出力をこのひとつの枠に含めます。カウンター下のバーは設定したウィンドウからテキストを引いて表示するので、プロバイダーが入力予算を別に公表していればその数を入力してください。
画像・音声・ツール定義も数えられますか？
文字のみです。画像・音声・PDF ページはそれぞれ独自のルールで課金され、画像は読めるテキスト量ではなく解像度に応じてパッチ数へ変換されるのが普通です。一方、関数やツールの JSON スキーマは実際にテキストのトークンを消費するので、ここに貼り付けてコストを測れます。