Token Counter es una plataforma de herramientas en línea gratuita, principalmente utilizada para calcular la cantidad de tokens de texto en modelos de lenguaje grande y, con base en ello, estimar el costo de las llamadas a la API, además de ofrecer una amplia comparación de precios de modelos y datos de rendimiento.
Según la información del sitio, las funciones principales de conteo de tokens y estimación de costos son gratuitas. Algunas funciones avanzadas, como el LLM Playground, pueden requerir suscripción tras registrarte para recibir el boletín semanal gratuito.
La herramienta rastrea más de 300 modelos, que cubren OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama, Mistral, DeepSeek y otros proveedores principales.
Según explicaciones de principios de herramientas similares, algunas herramientas realizan el procesamiento de tokenización localmente en el navegador y los datos de texto no salen del dispositivo del usuario. Para el manejo específico de este sitio, se recomienda consultar su política de privacidad o la documentación de la herramienta.
Los datos del sitio indican que continúa rastreando los precios de los modelos y se actualizan dinámicamente. Por ejemplo, se indicó que 101 modelos experimentaron cambios de precio en un mes concreto.
La función del servidor MCP permite a los usuarios integrar precios en tiempo real, datos de referencia y métricas de rendimiento para asistentes de programación con IA, sin necesidad de una clave API.
Un modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por Alibaba Cloud. Ofrece generación de texto, traducción multilingüe, escritura de código y resúmenes de documentos, entre otras funciones, y brinda a empresas y desarrolladores un servicio de diálogo inteligente y generación de contenidos con bajo costo, alta concurrencia y despliegue privado.
Prompt Token Counter es una herramienta en línea para contar tokens de prompts. Ayuda a los usuarios a calcular en tiempo real la cantidad de tokens de su texto al usar grandes modelos de lenguaje como OpenAI, para gestionar los costos de interacción con el modelo y garantizar que se respeten los límites de contexto.
