一份中文文件，在各家模型上要多少錢
貼上你真的會送出去的中文，算出它在 23 個模型上的 token 數與輸入成本。 每一列都標了誤差，因為各家並不是都算得一樣準。
第一次計算要等幾秒載入，之後改字再按就是立即的。
| 模型 | Tokenizer | Tokens | 單次 $ | 每月 $ | 準確度 |
|---|
只算輸入。輸出單價通常是輸入的 5 到 6 倍，也沒有快取折扣可用，所以真實帳單會比這裡高。 牌價見價格對照表，量測於 2026-08-12。
這個數字是怎麼算出來的
這裡跑的是 OpenAI o200k_base，已逐檔比對過官方 API 確認相符， 所以那幾列是精確值。Anthropic 與 Google 沒有公開 tokenizer， 中國幾家雖然有公開，但檔案動輒 5 到 20 MB，放進瀏覽器不切實際。 多數第三方 token 計算機因此底層跑的都是 OpenAI 那一套， 用它估中文的 Claude prompt 會系統性少算 21% 到 24%。
這裡的做法是先精確算出 OpenAI 的 token 數，再乘上本站實測的家族係數。 係數取五種文體的平均，誤差欄位是偏離平均最遠的那一個文體。 這個值一律無條件進位，所以表上印的數字一定大於實際誤差，最大 14%。
之所以用 token 數換算而不是用字數推估，是因為 token 數本身已經吃進了表格、 程式碼與標點這些結構，不是只看有幾個中文字。
係數是用本站的繁中語料量出來的，適用於中文為主的內容。 純英文或大量程式碼的輸入不在涵蓋範圍，那種情況請直接看 OpenAI 那幾列。