トークンカウンター＆プロンプトコスト計算機
プロンプトを貼り付けるだけで、トークン数・APIコスト・モデル比較を瞬時に確認。100%ブラウザ内で処理され、プロンプトは外部送信されません。
プライバシー: プロンプトはブラウザ内で処理され、サーバーに送信されません。
AIトークンの仕組み
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。
プロンプトコストの計算方法
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。
モデルごとにトークン数が異なる理由
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。
プロンプトコストを削減する方法
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。
最適なモデルの選び方
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。
よくある質問
AIトークンとは何ですか？
AIトークンは、言語モデルが処理するテキストの単位です。英語では約4文字または0.75語が1トークンに相当します。日本語ではトークナイザーによりますが、1文字が約0.5〜1トークンです。
このトークンカウンターの精度は？
ヒューリスティックな推定を使用しています。OpenAIモデルの場合、実際のカウントと多少の差異がある場合があります。正確な請求予測ではなく、計画やコスト見積もりにご活用ください。
プロンプトはブラウザ外に送信されますか？
いいえ。トークンカウントとコスト計算はすべてブラウザ内で完結します。プロンプトテキストが当社サーバーやサードパーティに送信されることはありません。
モデルごとにトークン数が異なるのはなぜ？
各AI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。GPTはtiktoken、Claudeは独自トークナイザー、GeminiはSentencePieceを使用しており、同じテキストでもトークン数が異なります。
出力トークンのコストはどう推定しますか？
出力トークンは入力トークンより3〜5倍高価です。出力倍率スライダーで出力長を調整してください。チャットアプリでは3倍が妥当な目安です。