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Switch to English免費中文大模型 Token 與費用計算器：估算 DeepSeek/通義千問/Kimi 的 Token 數與呼叫費用。結果為估算。瀏覽器本機執行。
中文大模型 Token 與費用計算器
估算你的文字會用掉多少 token，再按各家中文大模型計算 API 費用——DeepSeek、通義千問、Kimi、智譜 GLM、MiniMax、豆包、文心 ERNIE（原文心一言）。可以貼上文字估算 token，也可以直接填入輸入 / 輸出 token 數，逐一對比每次與累計費用。全部在你的瀏覽器本機執行，不向伺服器傳送任何內容，也不會呼叫任何模型。
提示：token 數使用 OpenAI 分詞器，對中文模型而言為估算（估算）；價格已於 2026 年 10 月 25 日核對，以各廠商官方為準。DeepSeek 按高峰價（非高峰半價）；長提示超過廠商分檔時按高檔計。未收入價目表的模型顯示「—／待核實」。所有內容不會傳送到任何地方。
| 模型 | 輸入 / 百萬 | 輸出 / 百萬 | 每次費用 | 累計費用 |
|---|
從貼上一段文字，到各模型的月度帳單
選擇計算方式
本工具支援兩種輸入：直接「貼上文字」讓它估算 token 數，或在「手動填寫 token」模式下直接輸入你已知的輸入 / 輸出 token 數。貼上文字最適合還沒跑過模型、只想先估個數的情境。
貼上文字或填入 token 數
在「貼上文字」模式下貼入提示詞、文件或對話，工具會用瀏覽器本機的 OpenAI 分詞器（o200k_base）估算 token 數，並把它當作輸入 token。請注意：中文模型與 OpenAI 分詞器並不相同，因此結果是估算值（估算）。
設定輸出 token 與請求次數
填入預計的輸出 token 數（模型回覆的長度），以及每月或每批的請求次數。費用 = 輸入 token × 輸入單價 + 輸出 token × 輸出單價，再乘以請求次數——下方表格會即時換算。
對比各模型費用
表格按從便宜到貴排列 DeepSeek、通義千問、Kimi、智譜、MiniMax 等模型的每次與累計費用。價格已於 2026 年 10 月 25 日對照各廠商官方價目表核對，以官方為準；提示超過廠商分檔時按高檔單價計；暫未收入價目表的模型顯示「—／待核實」。
本中文大模型 Token 與費用計算器的運作原理
大模型按 token 計費，而非按字數——中文的算法還不一樣
所有主流大模型都按 token 計費，而 token 既不等於一個詞，也不等於一個字元。粗略地說，一個 token 是一小段文字——英文裡大約四五個字元算一個，中文則看分詞器：OpenAI 的 o200k 分詞器大約一個漢字一個 token，DeepSeek 官方給出的換算是一個漢字約 0.6 個 token。這正是為什麼不能靠數字數來給一次呼叫估價：唯一誠實的計量單位是 token。本計算器給你兩條路：貼上提示詞、文件或對話，它會用完全在瀏覽器本機執行的分詞器估算 token 數；或者，如果你已經從 API 用量日誌裡拿到精確數字，就切到手動模式，直接填入輸入與輸出 token 數。無論哪種方式，它都會把 token 乘以各模型公布的輸入、輸出單價——提示超過廠商分檔（如通義千問 Qwen3.7 Plus 的 256K、MiniMax M3 的 512K）時按高檔單價計——並從便宜到貴排序，讓取捨一目了然。
之所以把輸入和輸出分開填，是因為幾乎每家廠商都分開計價——而且輸出通常更貴，往往是數倍。你貼上的文字只代表你發出去的輸入部分；模型回覆的長度，也就是輸出 token，需要你在請求前自行估計。推理模型讓情況更複雜：像 GLM-5.3（或開啟推理的 DeepSeek V4）這樣的模型會生成大量中間「思考」token，這些通常按輸出計費，因此即便最終答案不長，單次成本也可能高得出乎意料。為這類模型做預算時，請把輸出 token 設得比可見答案長度更高，否則估算會偏低。
「同一段提示詞，最便宜與最貴的中文模型費用可能相差十倍以上——這正是先估算再決定能回本的原因。」
是估算，不是帳單：把數字當作預算參考
必須說清楚本工具能告訴你什麼、不能告訴你什麼。token 數是估算，而非精確值。它用 OpenAI 的 o200k_base 分詞器算出，因為這是能在瀏覽器本機公開執行的分詞器——但 DeepSeek、通義千問、Kimi、智譜等各有自己的分詞器，同一段文字在每家會分成略有不同的 token 數。請把這個數字當作可靠的預算參考，足以用來比較模型、估算預算，但不要當成最終出現在帳單上的精確數字。價格同理：這裡的單價已於 2026 年 10 月 25 日對照廠商官方價目表核對，但廠商調價頻繁，最終以官方價格為準。尚未收入價目表的模型會以名稱加「—／待核實」標記列出，不參與計算，而非憑空猜測。
在這個前提下使用，本計算器對花錢之前真正重要的決策非常有用。把同一批任務放到各模型上跑，費用差距常達數倍乃至十幾倍，這可能改變你選哪個模型、讓回覆跑多長，以及某個功能在規模化時是否划算。把單次請求乘以預計的月度用量，你在簽發第一個 API key 之前，就能拿到一條站得住腳的預算線。又因為整個工具在本機執行——不上傳、不呼叫模型、不儲存輸入——你可以盡情迭代：貼上真實提示詞、看費用分布、收緊輸出長度、切換模型、再核對，全程不讓你輸入的任何內容離開裝置。當決策最終落定時，請到各廠商官方定價頁核對當前價格，並把這裡的數字當作它本應是的——一個起點估算。
推理模型的思考過程，按輸出計費
大模型 API 通常按 token 計費，而非按字數：一個 token 大致對應一小段文字，輸入與輸出往往分開計價。
同一段文字在不同分詞器下的 token 數並不相同：按 OpenAI 的 o200k 分詞器，一個漢字約 1 個 token、英文約 4～5 個字元 1 個 token；DeepSeek 官方給出的換算則是 1 個漢字 ≈ 0.6 個 token、1 個英文字元 ≈ 0.3 個 token。
本工具用 OpenAI 的 o200k_base 分詞器估算 token，而 DeepSeek、通義千問、Kimi 等中文模型各有自己的分詞器，所以這裡的數字是估算值（估算），並非精確帳單。
輸出 token 通常比輸入 token 貴得多——很多模型的輸出單價是輸入單價的數倍，控制回覆長度往往最省錢。
開啟推理的模型（如始終推理的 GLM-5.3，或開啟推理的 DeepSeek V4）會產生大量「思考」token，這些通常按輸出計費，會顯著推高單次成本。
把同一段提示詞放到不同模型上對比，便宜與昂貴之間的費用差距經常達到數倍乃至十幾倍。
上下文視窗（ctx）決定一次能塞進多少 token；視窗大不代表便宜，長輸入會按量計費，token 越多越貴。
批次任務的月度費用 = 單次費用 × 請求次數；先估算單次，再乘以規模，能避免上線後帳單失控。
本計算器中的價格已於 2026 年 10 月 25 日對照各廠商官方價目表核對，以官方價格為準；豆包與文心尚未收入本站價目表，顯示「—／待核實」。
整個計算在你的瀏覽器本機完成——貼上的文字不會上傳、不會呼叫任何模型，也不會被儲存。
常見問題
- 不是。本工具用 OpenAI 的 o200k_base 分詞器在你的瀏覽器本機估算 token，而 DeepSeek、通義千問、Kimi、智譜等中文模型各自使用不同的分詞器，分詞結果會有差異。因此這裡的 token 數是估算值（估算），適合用於預算規劃，不應當作精確帳單。
- 價格已於 2026 年 10 月 25 日對照廠商官方價目表核對，以官方為準；廠商調價頻繁，也可能有優惠或區域價格差異。請在正式採購或上線前，到各模型官方頁面核對當前價格。豆包與文心的價格尚未收入本站的共享價目表（豆包在 BytePlus 以美元計價，文心在百度千帆以人民幣計價），顯示「—／待核實」。
- 不會。它只在你的瀏覽器裡做兩件事：用本機分詞器估算 token，以及用純 JavaScript 做乘法換算費用。它不會呼叫 DeepSeek、通義千問或任何模型，除了載入我們自己同源的分詞器與價格資料檔案外，不進行任何網路請求。
- 如果你還沒跑過模型、只有一段文字，就用「貼上文字」讓工具估算輸入 token。如果你已經從 API 用量或日誌裡拿到了精確的輸入 / 輸出 token 數，就切到「手動填寫 token」直接輸入，結果會更貼近真實帳單。
- 因為輸入與輸出通常分開計價，而且輸出單價往往比輸入貴得多。模型回覆的長度（輸出 token）你在請求前並不知道，需要自己估計；貼上的文字只代表你發出去的輸入部分。
- 差別明顯，而且各家不同。按本工具使用的 OpenAI o200k 分詞器，一個漢字約 1 個 token，英文約 4～5 個字元 1 個 token；DeepSeek 官方給出的換算是 1 個漢字 ≈ 0.6 個 token、1 個英文字元 ≈ 0.3 個 token。所以對 DeepSeek 而言，這裡給中文文字的估算多半偏高，給英文文字的估算則可能偏低。請按 token 計算，不要按字數估費用。
- 這表示該模型的價格還沒有收入本站的共享價目表，因此不參與費用計算，只在表格中列出名稱，絕不憑空猜測。目前是豆包與文心：豆包在位元組的 BytePlus 國際版以美元計價，文心在百度千帆以人民幣計價，請以廠商官方價目表為準。
- 推理模型在給出答案前會生成大量「思考」token，這些通常按輸出 token 計費。即使最終答案不長，中間的推理過程也會消耗 token，從而推高單次成本。估算時建議把輸出 token 設得更高一些。
- 不會。所有計算都用純 JavaScript 在你的瀏覽器本機完成，你貼上或輸入的內容不會傳送到任何模型、伺服器或第三方，也不會被儲存。
- 完全免費，無需註冊或登入，也沒有使用次數限制。它在你的瀏覽器中執行，不收集任何資料。
方法與來源
計算方式
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).
本工具採用的標準
- 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.
資料來源
- 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
可能使本頁過時的因素
- 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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