Contatore di token per GPT, Claude, Gemini e Llama
Conta i token in modo esatto per i modelli OpenAI, stimali per Claude, Gemini e Llama, guarda il costo e osserva il testo diviso in token.
Token per famiglia di modelli
| Tokenizer | Token | Tipo |
|---|---|---|
OpenAI o200k_base GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5.x, serie o, gpt-oss (GPT-6 presunto) | ... | Esatto |
OpenAI cl100k_base GPT-4, GPT-3.5 Turbo, text-embedding-3 | ... | Esatto |
Claude (Opus 4.7 e successivi) Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5, Opus/Sonnet 5, Opus 4.7+ | ... | Stima |
Claude (Sonnet 4.6 e precedenti) Claude Sonnet 4.6, Haiku 4.5 e precedenti | ... | Stima |
Gemini / Gemma Da Gemini 2.5 a 4, Gemma | ... | Stima |
Llama 3 Llama 3.x | ... | Stima |
Mistral (Tekken) Mistral Large/Medium/Small, Codestral | ... | Stima |
DeepSeek DeepSeek V3/V4, R1 | ... | Stima |
Qwen Qwen 2.5 / 3 / 3.5 | ... | Stima |
Grok Grok 4.x | ... | Stima |
Solo OpenAI pubblica i propri tokenizer in una forma eseguibile da un browser. Gli altri sono stimati a partire dai conteggi esatti (passa il mouse su una riga per vedere il metodo). Per un conteggio esatto per Claude o Gemini, usa l'endpoint API gratuito di conteggio dei token del provider.
Costo di questo testo
≈ 0 token (stima, Claude (Opus 4.7 e successivi)) · <0.1% della finestra di contesto da 1.000.000 token
Prezzo di listino di Anthropic, aggiornato al 2026-10-16. Fonte. Per carichi di lavoro completi, usa il calcolatore costi API LLM.
Visualizzatore dei token
Ogni colore è un token (passa il mouse per vederne l'ID). Un blocco con più ID è un singolo carattere diviso tra più token, cosa comune per emoji e testi CJK.
Tokenizzato interamente nel tuo browser con i file di rank open source di tiktoken. Il tuo testo non viene mai inviato. Sfoglia tutti gli strumenti gratuiti.
Hai trovato un problema o qualcosa che potrebbe andare meglio? Leggiamo ogni messaggio e sistemiamo le cose in fretta.
Questo contatore di token mostra quanti token usa il tuo testo in GPT, Claude, Gemini, Llama e altri modelli linguistici di grandi dimensioni, perché prezzi delle API, finestre di contesto e limiti di frequenza si misurano tutti in token, non in parole. Incolla un prompt o un intero documento e ottieni il conteggio esatto per i due tokenizer attuali di OpenAI, o200k_base (GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5.x) e cl100k_base (GPT-4, GPT-3.5 Turbo), più quanto costa quel testo come input o output con il modello che scegli.
I conteggi per le altre famiglie di modelli sono stime, e lo strumento lo indica su ogni riga. Anthropic, Google e xAI non pubblicano i loro tokenizer in una forma che una pagina web possa eseguire, quindi i loro valori sono ricavati dai conteggi esatti di OpenAI usando i rapporti pubblicati dai provider stessi. Il visualizzatore colora ogni token così puoi vedere perché emoji, codice e testi non in inglese costano più dell'inglese semplice. Tutto funziona in locale: i file del tokenizer si caricano una volta nel browser e il tuo testo non ne esce mai.
Come si usa
- Incolla o scrivi il testo. I conteggi si aggiornano mentre scrivi, con un breve ritardo per i documenti molto lunghi.
- Leggi i conteggi GPT esatti in alto, poi la tabella per famiglia. Le righe contrassegnate come Stima sono approssimazioni; passa il mouse su una riga per vedere come è stata calcolata.
- Scegli un modello per vedere il costo del testo come input e come output e quanta parte della finestra di contesto occupa.
- Scorri fino al visualizzatore di token e passa da o200k_base a cl100k_base per confrontare come dividono lo stesso testo. Attiva ID dei token per vedere i numeri che riceve il modello.
- Usa Copia i conteggi per incollare un riepilogo in un ticket o in un foglio di calcolo.
Domande frequenti
Quanti token vale una parola?
Per la normale prosa inglese, circa 1,3 token per parola con il tokenizer o200k_base di OpenAI, ovvero circa 4 caratteri per token. Le parole brevi e comuni valgono un token ciascuna; quelle lunghe o rare si dividono in più token. Codice, numeri, URL e la maggior parte delle lingue diverse dall'inglese usano più token per parola. Lo strumento mostra il rapporto effettivo token/parole del tuo testo sotto il conteggio delle parole.
Il conteggio dei token di Claude è esatto?
No, ed è indicato come stima. Il tokenizer di Anthropic non è pubblico. Anthropic dichiara che il tokenizer introdotto con Claude Opus 4.7 (usato da Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 e Haiku 5.5) produce circa il 30% di token in più rispetto al precedente, e che 1M di token contiene circa 555.000 parole inglesi contro le 750.000 di prima. La stima applica quel rapporto al conteggio esatto cl100k_base. Per un numero esatto, chiama l'endpoint gratuito di Anthropic per il conteggio dei token (POST /v1/messages/count_tokens) con il tuo testo.
Perché le emoji e i testi in cinese o giapponese usano così tanti token?
I tokenizer moderni lavorano sui byte UTF-8. Le sequenze di byte frequenti, per lo più parole inglesi e codice comune, hanno un token proprio; tutto ciò che è più raro viene diviso in pezzi più piccoli, fino ai singoli byte. La maggior parte delle emoji occupa 4 byte e richiede da 1 a 3 token, e un modificatore di carnagione o di genere ne aggiunge altri. o200k_base ha molti più token per gli alfabeti non latini rispetto a cl100k_base, quindi la stessa frase in cinese o in hindi costa sensibilmente meno su GPT-4o e successivi che su GPT-4. Il visualizzatore mostra queste divisioni come blocchi che contengono più ID di token.
Che differenza c'è tra o200k_base e cl100k_base?
Sono i due tokenizer attuali di OpenAI. cl100k_base ha circa 100.000 token ed è usato da GPT-4, GPT-3.5 Turbo e dai modelli text-embedding-3. o200k_base ha circa 200.000 token ed è usato da GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5.x e dai modelli di ragionamento della serie o; gpt-oss ne usa una variante. Il vocabolario più ampio aiuta soprattutto con i testi non in inglese e con il codice, dove di solito produce meno token.
L'API conta più token di quelli mostrati da questo strumento?
Di solito qualcuno in più per richiesta. Le API di chat racchiudono ogni messaggio in marcatori di ruolo che aggiungono qualche token, e vengono fatturati anche il prompt di sistema, le definizioni degli strumenti, i turni precedenti della conversazione e gli eventuali token di ragionamento. Immagini, audio e file hanno prezzi a parte. Questo strumento conta il testo grezzo che incolli, cioè la parte che controlli tu.
Il mio testo viene inviato a un server?
No. I file di rank del tokenizer vengono scaricati nel browser una sola volta (circa 3 MB) e tutto il conteggio avviene sul tuo dispositivo. Puoi scollegarti da internet dopo il caricamento della pagina e il contatore continua a funzionare.
Perché lo stesso testo ha conteggi di token diversi nei vari modelli
Ogni famiglia di modelli addestra il proprio tokenizer: un vocabolario fisso di frammenti di testo, appreso dai dati su cui è stato addestrato il modello. Una parola che vale un token in un vocabolario può valerne tre in un altro. Le differenze sono piccole per l'inglese semplice e grandi per codice, lingue rare, emoji e numeri lunghi.
La dimensione del vocabolario è la leva principale. Il cl100k_base di GPT-4 ha circa 100.000 voci; GPT-4o e successivi usano o200k_base con circa 200.000; il vocabolario SentencePiece di Gemini ne ha circa 256.000; Llama 3 usa un vocabolario di 128.000 voci basato su cl100k. Un vocabolario più ampio di solito significa meno token per frase, soprattutto fuori dall'inglese, ma i provider cambiano tokenizer anche per ragioni di qualità. Il tokenizer più recente di Anthropic produce più token del precedente, non meno.
Questo conta nei confronti di costo. Se due modelli applicano lo stesso prezzo per milione di token ma uno ha bisogno del 30% di token in più per il tuo testo, per te costa il 30% in più. Il calcolatore costi API LLM di questo sito può riscalare i conteggi per tokenizer proprio per questo motivo.
Come viene calcolata ogni stima
• OpenAI o200k_base e cl100k_base: esatti, con gli stessi file di rank della libreria tiktoken di OpenAI. OpenAI non ha pubblicato un tokenizer per GPT-6; o200k_base è la corrispondenza pubblica più vicina ed è indicato come tale.
• Claude (Opus 4.7 e successivi, inclusi Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 e Haiku 5.5): conteggio cl100k_base moltiplicato per 1,35, in base alle dichiarazioni di Anthropic secondo cui il nuovo tokenizer produce circa il 30% di token in più e fa stare circa 555.000 parole inglesi in 1M di token contro le 750.000 di prima.
• Claude Sonnet 4.6, Haiku 4.5 e precedenti: il conteggio cl100k_base. Il vecchio tokenizer di Anthropic ci si avvicina molto per la prosa inglese.
• Gemini e Gemma: il conteggio o200k_base. Google indica circa 4 caratteri per token per l'inglese, in linea con o200k_base.
• Llama 3: il conteggio cl100k_base, perché il vocabolario di Llama 3 contiene quello di cl100k più 28.000 token aggiuntivi, per lo più per altre lingue.
• Mistral, DeepSeek, Qwen e Grok: il conteggio o200k_base, perché usano tutti ampi vocabolari BPE a livello di byte di dimensioni simili. Per l'inglese, aspettati che queste stime siano entro il 10–15% circa del conteggio reale; per il codice e i testi non in inglese l'errore può essere maggiore.
Modi pratici per spendere meno token
Minifica il JSON prima di inviarlo. Anche indentazione e ritorni a capo sono token, e un JSON formattato può usare un terzo di token in più degli stessi dati su una riga; il formattatore JSON di questo sito lo minifica con un clic. I nomi dei campi si ripetono in ogni record, quindi per le tabelle grandi il CSV è spesso più economico del JSON.
Metti per prime le istruzioni stabili e per ultima la parte che cambia. I provider memorizzano in cache i prefissi ripetuti dei prompt e fatturano i cache hit a una frazione del prezzo di input (il 10% o meno della normale tariffa di input sugli attuali modelli OpenAI, Anthropic e Google), ma solo se l'inizio del prompt è identico tra una richiesta e l'altra.
Accorcia la cronologia della conversazione. Un'app di chat reinvia l'intera conversazione a ogni turno, quindi un thread di 20 messaggi costa molto più di 20 domande separate. Riassumi o elimina i turni vecchi quando non servono più.
Rimuovi i dati personali che il modello non ha bisogno di vedere. Costano token e creano rischi; lo strumento di oscuramento dei dati personali di questo sito li sostituisce con brevi segnaposto e li ripristina nella risposta.
Strumenti gratuiti correlati
- Calcolatore costi API LLM — Confronta il costo del tuo carico di lavoro su oltre 40 modelli, con caching, sconti batch, fasce per contesti lunghi e token di ragionamento. Prezzi con fonte e data.
- Contatore di parole — Conta parole, caratteri, frasi e tempo di lettura, e verifica i limiti di X, LinkedIn, Instagram, YouTube, SEO e SMS mentre scrivi.
- Oscuratore di dati personali per prompt IA — Sostituisci email, numeri di telefono, numeri di carta, chiavi API e nomi con segnaposto prima di incollare il testo in un'IA, poi ripristinali nella risposta.
- Formattatore JSON — Formatta, minifica e valida JSON, con gli errori di parsing localizzati per riga e colonna. Nel tuo browser, senza upload.
- Calcolatore VRAM per LLM — Calcola quanta memoria GPU serve a un LLM locale con la tua quantizzazione e lunghezza del contesto, se entra nella tua GPU o nel tuo Mac e quanto sarà veloce.