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Switch to English免费中文大模型 Token 与费用计算器：估算 DeepSeek/通义千问/Kimi 的 Token 数与调用费用。结果为估算。浏览器本地运行。
中文大模型 Token 与费用计算器
估算你的文本会用掉多少 token，再按各家中文大模型计算 API 费用——DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、MiniMax、豆包、文心 ERNIE（原文心一言）。可以粘贴文本估算 token，也可以直接填入输入 / 输出 token 数，逐一对比每次与累计费用。全部在你的浏览器本地运行，不向服务器发送任何内容，也不会调用任何模型。
提示：token 数使用 OpenAI 分词器，对中文模型而言为估算（估算）；价格已于 2026 年 10 月 25 日核对，以各厂商官方为准。DeepSeek 按高峰价（非高峰半价）；长提示超过厂商分档时按高档计。未收入价目表的模型显示「—／待核实」。所有内容不会发送到任何地方。
| 模型 | 输入 / 百万 | 输出 / 百万 | 每次费用 | 累计费用 |
|---|
从粘贴一段文字，到各模型的月度账单
选择计算方式
本工具支持两种输入：直接「粘贴文本」让它估算 token 数，或在「手动填写 token」模式下直接输入你已知的输入 / 输出 token 数。粘贴文本最适合还没跑过模型、只想先估个数的场景。
粘贴文本或填入 token 数
在「粘贴文本」模式下贴入提示词、文档或对话，工具会用浏览器本地的 OpenAI 分词器（o200k_base）估算 token 数，并把它当作输入 token。请注意：中文模型与 OpenAI 分词器并不相同，因此结果是估算值（估算）。
设定输出 token 与请求次数
填入预计的输出 token 数（模型回复的长度），以及每月或每批的请求次数。费用 = 输入 token × 输入单价 + 输出 token × 输出单价，再乘以请求次数——下方表格会即时换算。
对比各模型费用
表格按从便宜到贵排列 DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱、MiniMax 等模型的每次与累计费用。价格已于 2026 年 10 月 25 日对照各厂商官方价目表核对，以官方为准；提示超过厂商分档时按高档单价计；暂未收入价目表的模型显示「—／待核实」。
本中文大模型 Token 与费用计算器的工作原理
大模型按 token 计费，而非按字数——中文的算法还不一样
所有主流大模型都按 token 计费，而 token 既不等于一个词，也不等于一个字符。粗略地说，一个 token 是一小段文本——英文里大约四五个字符算一个，中文则看分词器：OpenAI 的 o200k 分词器大约一个汉字一个 token，DeepSeek 官方给出的换算是一个汉字约 0.6 个 token。这正是为什么不能靠数字数来给一次调用估价：唯一诚实的计量单位是 token。本计算器给你两条路：粘贴提示词、文档或对话，它会用完全在浏览器本地运行的分词器估算 token 数；或者，如果你已经从 API 用量日志里拿到精确数字，就切到手动模式，直接填入输入与输出 token 数。无论哪种方式，它都会把 token 乘以各模型公布的输入、输出单价——提示超过厂商分档（如通义千问 Qwen3.7 Plus 的 256K、MiniMax M3 的 512K）时按高档单价计——并从便宜到贵排序，让取舍一目了然。
之所以把输入和输出分开填，是因为几乎每家厂商都分开计价——而且输出通常更贵，往往是数倍。你粘贴的文本只代表你发出去的输入部分；模型回复的长度，也就是输出 token，需要你在请求前自行估计。推理模型让情况更复杂：像 GLM-5.3（或开启推理的 DeepSeek V4）这样的模型会生成大量中间「思考」token，这些通常按输出计费，因此即便最终答案不长，单次成本也可能高得出乎意料。为这类模型做预算时，请把输出 token 设得比可见答案长度更高，否则估算会偏低。
「同一段提示词，最便宜与最贵的中文模型费用可能相差十倍以上——这正是先估算再决定能回本的原因。」
是估算，不是账单：把数字当作预算参考
必须说清楚本工具能告诉你什么、不能告诉你什么。token 数是估算，而非精确值。它用 OpenAI 的 o200k_base 分词器算出，因为这是能在浏览器本地公开运行的分词器——但 DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱等各有自己的分词器，同一段文本在每家会分成略有不同的 token 数。请把这个数字当作可靠的预算参考，足以用来比较模型、估算预算，但不要当成最终出现在账单上的精确数字。价格同理：这里的单价已于 2026 年 10 月 25 日对照厂商官方价目表核对，但厂商调价频繁，最终以官方价格为准。尚未收入价目表的模型会以名称加「—／待核实」标记列出，不参与计算，而非凭空猜测。
在这个前提下使用，本计算器对花钱之前真正重要的决策非常有用。把同一批任务放到各模型上跑，费用差距常达数倍乃至十几倍，这可能改变你选哪个模型、让回复跑多长，以及某个功能在规模化时是否划算。把单次请求乘以预计的月度用量，你在签发第一个 API key 之前，就能拿到一条站得住脚的预算线。又因为整个工具在本地运行——不上传、不调用模型、不保存输入——你可以尽情迭代：粘贴真实提示词、看费用分布、收紧输出长度、切换模型、再核对，全程不让你输入的任何内容离开设备。当决策最终落定时，请到各厂商官方定价页核对当前价格，并把这里的数字当作它本应是的——一个起点估算。
推理模型的思考过程，按输出计费
大模型 API 通常按 token 计费，而非按字数：一个 token 大致对应一小段文本，输入与输出往往单独计价。
同一段文字在不同分词器下的 token 数并不相同：按 OpenAI 的 o200k 分词器，一个汉字约 1 个 token、英文约 4～5 个字符 1 个 token；DeepSeek 官方给出的换算则是 1 个汉字 ≈ 0.6 个 token、1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
本工具用 OpenAI 的 o200k_base 分词器估算 token，而 DeepSeek、通义千问、Kimi 等中文模型各有自己的分词器，所以这里的数字是估算值（估算），并非精确账单。
输出 token 通常比输入 token 贵得多——很多模型的输出单价是输入单价的数倍，控制回复长度往往最省钱。
开启推理的模型（如始终推理的 GLM-5.3，或开启推理的 DeepSeek V4）会产生大量「思考」token，这些通常按输出计费，会显著推高单次成本。
把同一段提示词放到不同模型上对比，便宜与昂贵之间的费用差距经常达到数倍乃至十几倍。
上下文窗口（ctx）决定一次能塞进多少 token；窗口大不代表便宜，长输入会按量计费，token 越多越贵。
批量任务的月度费用 = 单次费用 × 请求次数；先估算单次，再乘以规模，能避免上线后账单失控。
本计算器中的价格已于 2026 年 10 月 25 日对照各厂商官方价目表核对，以官方价格为准；豆包与文心尚未收入本站价目表，显示「—／待核实」。
整个计算在你的浏览器本地完成——粘贴的文本不会上传、不会调用任何模型，也不会被保存。
常见问题
- 不是。本工具用 OpenAI 的 o200k_base 分词器在你的浏览器本地估算 token，而 DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱等中文模型各自使用不同的分词器，分词结果会有差异。因此这里的 token 数是估算值（估算），适合用于预算规划，不应当作精确账单。
- 价格已于 2026 年 10 月 25 日对照厂商官方价目表核对，以官方为准；厂商调价频繁，也可能有优惠或区域价格差异。请在正式采购或上线前，到各模型官方页面核对当前价格。豆包与文心的价格尚未收入本站的共享价目表（豆包在 BytePlus 以美元计价，文心在百度千帆以人民币计价），显示「—／待核实」。
- 不会。它只在你的浏览器里做两件事：用本地分词器估算 token，以及用纯 JavaScript 做乘法换算费用。它不会调用 DeepSeek、通义千问或任何模型，除了加载我们自己同源的分词器与价格数据文件外，不进行任何网络请求。
- 如果你还没跑过模型、只有一段文本，就用「粘贴文本」让工具估算输入 token。如果你已经从 API 用量或日志里拿到了精确的输入 / 输出 token 数，就切到「手动填写 token」直接输入，结果会更贴近真实账单。
- 因为输入与输出通常分开计价，而且输出单价往往比输入贵得多。模型回复的长度（输出 token）你在请求前并不知道，需要自己估计；粘贴的文本只代表你发出去的输入部分。
- 差别明显，而且各家不同。按本工具使用的 OpenAI o200k 分词器，一个汉字约 1 个 token，英文约 4～5 个字符 1 个 token；DeepSeek 官方给出的换算是 1 个汉字 ≈ 0.6 个 token、1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。所以对 DeepSeek 而言，这里给中文文本的估算多半偏高，给英文文本的估算则可能偏低。请按 token 计算，不要按字数估费用。
- 这表示该模型的价格还没有收入本站的共享价目表，因此不参与费用计算，只在表格中列出名称，绝不凭空猜测。目前是豆包与文心：豆包在字节的 BytePlus 国际版以美元计价，文心在百度千帆以人民币计价，请以厂商官方价目表为准。
- 推理模型在给出答案前会生成大量「思考」token，这些通常按输出 token 计费。即使最终答案不长，中间的推理过程也会消耗 token，从而推高单次成本。估算时建议把输出 token 设得更高一些。
- 不会。所有计算都用纯 JavaScript 在你的浏览器本地完成，你粘贴或输入的内容不会发送到任何模型、服务器或第三方，也不会被存储。
- 完全免费，无需注册或登录，也没有使用次数限制。它在你的浏览器中运行，不收集任何数据。
方法与来源
计算方式
Cost per request = input tokens ÷ 1M × input rate + output tokens ÷ 1M × output rate, in USD from the shared CN rate card (each row re-read from the vendor's own price list 2026-10-25; DeepSeek at its peak rate). Above a vendor's long-prompt tier — Qwen3.7 Plus 256K, MiniMax M3 512K input tokens — the whole request bills the higher rate. Pasted text is counted with OpenAI's o200k_base tokenizer, an estimate for these models (LlmCostKernel).
本工具依据的标准
- Prices are each vendor's own international list price in USD per million tokens, re-read 2026-10-25 and unchanged since 2026-10-14: DeepSeek V4 Pro $1.32 / $3.96 and V4.1 Flash $0.30 / $1.20 at peak (off-peak is half); Qwen3.8 Max $2 / $6, Qwen3.7 Plus $0.40 / $1.60, Qwen3.8 Flash $0.15 / $0.47; Kimi K3 $3 / $15, Kimi K2.6 $0.95 / $4; GLM-5.3 $1.40 / $4.40; MiniMax M3 $0.30 / $1.20.
- Long-prompt tiers are applied as the vendors bill them, by input tokens per request: Alibaba qwen3.7-plus "0<Token≤256K" $0.40 / $1.60 and "256K<Token≤1M" $1.20 / $4.80; MiniMax-M3 "≤ 512k input tokens" $0.30 / $1.20, above $0.60 / $2.40. "K" is read as 1,000, the reading that never under-bills. A request whose input + output exceeds the model's window is flagged as unsendable.
- Token counts for pasted text are labelled estimates: they use OpenAI's o200k_base tokenizer (about one token per Chinese character), while DeepSeek's own docs give 1 Chinese character ≈ 0.6 tokens and 1 English character ≈ 0.3 tokens on its tokenizer — so for DeepSeek the estimate runs high on Chinese text and can run low on English, and the page says so.
- Doubao and ERNIE are listed but unpriced: Doubao Seed 2.0 Pro is priced in USD on BytePlus ModelArk and ERNIE 5.0 in CNY on Baidu Qianfan, and neither is on the shared rate card yet; they are never guessed or converted.
- Corrected 2026-10-25: the base tier was charged at every prompt length (Qwen3.7 Plus at 300K input read $0.1232 for $0.3696); "a Chinese character is close to 1–2 tokens" → about one on o200k, 0.6 on DeepSeek's tokenizer (DeepSeek docs); the pre-tokenizer fallback of characters ÷ 2 → TokenEstimateKernel's o200k-rate estimate; the "unverified" wording for Doubao and ERNIE → not yet on the rate card; zh-TW pages now show Traditional model names. Added: tier, window, off-peak, discount and retirement notes.
资料来源
- DeepSeek API Docs. Models & Pricing (deepseek-v4-pro, deepseek-flash; peak and off-peak; 1M context): https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
- DeepSeek API Docs. Token & Token Usage (1 English character ≈ 0.3 token, 1 Chinese character ≈ 0.6 token): https://api-docs.deepseek.com/quick_start/token_usage
- Alibaba Cloud Model Studio. Model pricing, International (qwen3.8-max, qwen3.7-plus tiers, qwen3.8-flash): https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing
- Moonshot AI (Kimi API Platform). Model inference pricing (kimi-k3, kimi-k2.6; K2 retirement): https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat
- Z.ai. Pricing (GLM-5.3): https://docs.z.ai/guides/overview/pricing
- MiniMax API Platform. Pricing overview (MiniMax-M3 ≤ 512k and > 512k): https://platform.minimax.io/docs/pricing/overview
- BytePlus ModelArk. Model pricing (seed-2-0-pro, USD): https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/1544106
- Baidu AI Cloud Qianfan. 模型服务计费 (ERNIE 5.0, CNY): https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/wmh4sv6ya
可能导致本页过时的因素
- The shared rate card public/assets/vendor/reca-ai-data/llm-models.js (chatCN, chatCNAsOf) and the vendored js-tiktoken o200k_base tables, both same-origin; nothing the reader types is sent anywhere.
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