Contador de tokens de IA — cabe no contexto?
Cole qualquer texto para ver quantos tokens ele deve gerar, se cabe em determinada janela de contexto e quanto custaria com as suas próprias tarifas de API. Tudo roda no seu navegador — o texto nunca é enviado.
Cabe na janela de contexto?
| Janela de contexto | Seu texto | Cabe? |
|---|
A janela de contexto é dividida entre a sua entrada, a resposta do modelo e tudo o que o app acrescenta nos bastidores (prompt de sistema, documentos recuperados, histórico da conversa). Deixe folga — encher a janela até a borda é o caminho mais curto para respostas truncadas.
Quanto custaria?
O custo de entrada precisa do texto colado acima — cole algo para calculá-lo.
Como funciona esta estimativa (e por que ela não é exata)
A tokenização de verdade aplica ao seu texto um vocabulário BPE específico do modelo — e cada família de modelos usa um diferente, então a contagem “verdadeira” varia de modelo para modelo. Fazer isso direito no navegador exigiria carregar um vocabulário de vários megabytes por família, o que deixaria esta página lenta por causa de um número que você só precisa saber por alto.
Em vez disso, esta ferramenta usa um estimador baseado em caracteres e palavras, ponderado por espaços, pontuação e dígitos, com margem de erro de uns 10–15% para prosa comum em inglês. Dois vieses conhecidos: código e texto muito pontuado tokenizam de forma mais densa do que a estimativa sugere, e sistemas de escrita não latinos (chinês, japonês, árabe, hindi) consomem bem mais tokens por caractere do que o inglês — muitas vezes o dobro ou o triplo.
Se você precisa de precisão para cobrança, use o endpoint de tokenização do próprio provedor. Para “isto vai caber?” e “quanto isso vai custar, mais ou menos?”, uma estimativa é a ferramenta certa.
O que é de fato um token
Os modelos não leem caracteres nem palavras — leem tokens, pedaços que ficam entre os dois. Palavras comuns costumam ser um token; as mais longas ou incomuns se dividem em vários. “Unbelievable” pode dar três tokens; “the” é um. Em textos em inglês, um token tem em média cerca de quatro caracteres, ou aproximadamente três quartos de palavra.
Tudo é cobrado e limitado em tokens: o que você manda, o que volta e quanto o modelo consegue segurar de uma vez.
Por que seu texto é mais denso do que você pensa
- Código não tokeniza bem — indentação, colchetes e camelCase custam tokens. Um arquivo de 500 linhas pode render muito mais tokens do que a contagem de caracteres sugere.
- Texto que não está em inglês sai caro. Línguas que não usam o alfabeto latino costumam consumir de 2 a 3 vezes mais tokens por caractere, e é por isso que o mesmo prompt pode custar várias vezes mais em japonês do que em inglês.
- Repetição é barata; estrutura, não. A marcação de JSON e Markdown se acumula rápido ao longo de muitas chamadas.
Janela de contexto ≠ seu orçamento
Uma janela de um milhão de tokens não significa que você deva enviar um milhão de tokens. A qualidade da atenção cai no meio de entradas muito longas, a latência aumenta e o custo cresce de forma linear. A recuperação — trazer só os trechos relevantes — costuma render mais do que lotar a janela, e sai mais barato.
Perguntas frequentes
Qual a precisão deste contador?
Margem de cerca de 10–15% para texto comum em inglês. Código e sistemas de escrita não latinos costumam ficar acima da estimativa. Para números exatos de cobrança, use o tokenizador do seu provedor.
Meu texto é enviado para algum lugar?
Não. O cálculo roda no seu navegador. Não há requisição, nem registro, nem armazenamento.
Por que vocês não mostram os preços dos modelos?
Porque mudam, e mostrar com confiança um preço desatualizado é pior do que não mostrar preço nenhum. Digite as tarifas atuais do seu provedor e a ferramenta faz a conta.
Imagens e áudio consomem tokens?
Sim — entradas multimodais também são convertidas em tokens, a taxas que variam por provedor e resolução. Esta ferramenta cobre apenas texto.
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