토큰 카운터 & 프롬프트 비용 계산기

AI 토큰의 원리

AIトークンは、言語モデルがテキストを処理するための基本単位です。GPT、Claude、GeminiなどのAIモデルにプロンプトを送信すると、テキストはまずトークンに分割されます。トークンは単語、単語の一部、または個々の文字になる可能性があります。日本語では、各文字（漢字、ひらがな、カタカナ）はトークナイザーによって0.5〜1.5トークンを消費します。

프롬프트 비용 계산 방법

AI APIの料金は通常、100万トークンあたり（per 1M tokens）で測定されます。コスト計算式はシンプルです：入力コスト =（入力トークン数 / 1,000,000）× 100万トークンあたりの入力価格。出力も同様です。ほとんどのプロバイダーは入力トークンより出力トークンの方が高額で、通常3〜5倍です。これは新しいテキストの生成が既存テキストの処理よりも多くの計算リソースを必要とするためです。

모델마다 토큰 수가 다른 이유

同じテキストでもAIモデルによってトークン数が異なる場合があります。各プロバイダーが異なるトークナイゼーションアルゴリズムを使用しているためです。OpenAIはtiktoken（BPEベース）、Claudeは独自トークナイザー、GeminiはSentencePieceを使用しています。CJK文字（中国語、日本語、韓国語）は特に変動が大きく、トークナイザーによって1文字を1トークンとして扱うものもあれば、よく使われる文字ペアを結合するものもあります。

프롬프트 비용 절감 방법

プロンプトコストを削減するには、以下の戦略を検討してください：冗長な指示を削除し、簡潔な表現を使い、繰り返しのコンテキストを省略し、システムプロンプトを効率的に活用し、タスクに最適なモデルを選択します。反復タスクには長い説明の代わりにfew-shot例を使用してください。大きなコンテキストを含むプロンプトの場合、より小さなコンテキストウィンドウ（より低価格）のモデルで十分かどうかを検討してください。常にモデル間でコストを比較しましょう。

최적 모델 선택 방법

最適なAIモデルの選択は、具体的なニーズによって異なります。シンプルなタスクでコストが重要な場合は、DeepSeekやQwenなどのモデルが優れたコストパフォーマンスを提供します。複雑な推論やコーディングには、ClaudeやGPTモデルが最適です。トークン単価だけでなく、タスクに対するモデルの精度も考慮してください。安価でもリトライが必要なモデルは、結果的にコストが高くなる可能性があります。上の比較表をご利用ください。

자주 묻는 질문