中文大模型 Token 與費用計算器

AI CHINESE REFERENCE

简繁 EN

By AI Tools Desk

關於這個工具

估算 DeepSeek、通義千問、Kimi 等大模型的 Token 數與呼叫費用

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。

RT-AI-066 · AI Tools

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）；價格為估算，以各廠商官方為準。未核實價格的模型顯示「—／待核實」。所有內容不會傳送到任何地方。

貼上文字手動填寫 token

你的文字（輸入）

估算輸入 token 0 估算 · OpenAI o200k

輸出 token

請求次數

模型	輸入 / 百萬	輸出 / 百萬	每次費用	累計費用

本中文大模型 Token 與費用計算器的運作原理

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。價格為估算，以各廠商官方為準；暫未核實價格的模型顯示「—／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——英文裡平均約四個字元，但中文密度高得多，一個漢字本身往往就接近一到兩個 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，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 DeepSeek R1 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幾倍——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：這裡的單價是估算，來自公開聚合資料，最終以各廠商官方價格為準。尚未核實價格的模型會以名稱加「—／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。

英文裡約 4 個字元 ≈ 1 個 token；中文更緊湊，常見 1 個漢字就接近 1～2 個 token，因此同樣字數的中文未必更便宜。

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。

推理類模型（如 DeepSeek R1）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。

本計算器中的價格為估算（來自公開聚合資料），以各廠商官方價格為準；部分模型價格暫未核實，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。
價格為估算，以各廠商官方為準。本工具中的單價來自公開聚合資料，可能與廠商最新官方定價、優惠或區域價格不一致。請在正式採購或上線前，到各模型官方頁面核對當前價格。部分模型價格暫未核實，會顯示「—／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。英文裡約 4 個字元約等於 1 個 token，而中文更緊湊，一個漢字常常接近 1～2 個 token。這也是為什麼不能簡單按字數估費用，而要按 token 計算。
這表示該模型的官方單價我們尚未完成核實，因此不參與費用計算，只在表格中列出名稱。一旦價格核實，它就會像其他模型一樣顯示具體費用。
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。

Related News

You may be interested in these recent stories from our newsroom.

View all news →

中文大模型 Token 與費用計算器