Contador de Tokens para LLM
Pega cualquier texto para ver exactamente cuántos tokens usa con los tokenizers de OpenAI (o200k_base y cl100k_base), además de recuentos de caracteres, palabras y frases. También se incluyen estimaciones para Claude y Gemini. El recuento ocurre localmente en tu navegador — no se envía nada a ningún sitio.
🔒 100% privado — tus archivos nunca salen de tu navegador
Rangos BPE exactos de OpenAI — la misma tokenización que usa la API.
- Tokens
- 0
- Palabras
- 0
- Caracteres
- 0
- Frases
- 0
También: 0 párrafos · 0 caracteres sin espacios · estimación aproximada de 0 tokens (4 caracteres/token).
Estimated input cost
Compare API costs →GPT-5 input
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Claude Sonnet input
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Gemini Flash input
$0.00
Based on one request with the selected token count and current built-in rates.
Cómo usar Contador de tokens
- 1 Pega o escribe tu texto — prompt, documento o código.
- 2 Elige un tokenizer: o200k_base (GPT-4o / GPT-5) o cl100k_base (GPT-4 / GPT-3.5), o un modo de estimación para Claude y Gemini.
- 3 Lee el recuento exacto de tokens, caracteres, palabras y frases — actualizado en vivo mientras escribes.
Preguntas frecuentes
¿Qué es exactamente un token?
Los modelos leen el texto en tokens — las palabras inglesas comunes son un token y las más raras se dividen en fragmentos. Como regla general, 1 token ≈ 4 caracteres ≈ 0,75 palabras en inglés. Los recuentos de tokens determinan tanto los límites de contexto como el precio de la API.
¿Los recuentos son exactos?
Con los tokenizers de OpenAI son exactos — los mismos rangos BPE que usa la API, ejecutándose localmente vía Tiktoken. Claude y Gemini no publican sus tokenizers, así que esos modos usan o200k_base como estimación calibrada (normalmente dentro de ±10–20%).
¿Por qué importan los tokens?
Las ventanas de contexto, el precio por petición, los límites de velocidad y los tamaños de embeddings se miden todos en tokens. Comprobar un prompt antes de enviarlo evita contextos truncados y facturas sorpresa.