プロンプト トークン費用計算ツール

トークンとは、モデルのトークナイザーが生成するサブワード単位のことです。OpenAI の o200k エンコーディング（GPT-4o 系）では1トークンが英語の3〜4文字、約0.75単語に相当します。空白・句読点・コード・CJK文字はそれぞれトークン化のされ方が異なるため、同じ文字数でもトークン数は大きく変わります。料金は常に「1,000,000 トークンあたり」で表示されます。

Anthropic、Google、DeepSeek はいずれも JavaScript で動かせる公式トークナイザーを公開していません。Anthropic 公式のトークン数取得方法はサーバー API 経由となり、プロンプトを送信する必要があるため、オフラインツールという本ツールの趣旨と相容れません。そのため文字数ベースの近似（英語は約4文字/トークン、CJK は約2文字/トークン）を使っています。自然言語であれば実測値との誤差は概ね 5〜15% に収まります。コード、テーブル、JSON は密にトークン化される傾向があるため、その用途では表示コストに 10〜20% のマージンを上乗せして見積もってください。

プロンプトキャッシュは、長いシステムプロンプトや文脈を多数のコール間で再利用するための仕組みです。Anthropic はキャッシュ書き込み時に入力単価の 1.25倍を請求し（TTL は5分）、その後の読み込みは 0.1倍で済みます。50K トークンのシステムプロンプトを100コールで再利用すれば、5,000K トークン全額請求の代わりに約26K トークン相当の請求で済みます。OpenAI のプロンプトキャッシュは自動で、キャッシュ読み込みは入力単価の 0.5倍、書き込みプレミアムはありません。キャッシュをONにし、読み込みシェアのスライダーを想定ヒット率に合わせれば、表が即座に再計算されます。

GPT-4o（$2.50 / $10 per 1M tokens）はフロンティアモデル3社の中で最安かつ最低レイテンシで、チャットUIや低リスクな生成に向きます。Claude Opus 4.7（$15 / $75）は最も高価ですが、長文の推論、丁寧なライティング、ツール呼び出しの精度で勝つ場面が多く、プロンプトキャッシュと組み合わせて費用を抑えるのが定石です。Gemini 2.5 Pro（$1.25 / $10）は入力単価が3社中最安で 2M トークンの長大コンテキストを持ち、画像・動画などマルチモーダル処理に強いです。大量のバックグラウンドジョブ（抽出・分類）は、GPT-4o mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek-V3 など入力 $1/1M 未満の小型モデルを検討してください。

完全一致です。gpt-tokenizer は OpenAI が内部および API で使うのと同じ BPE ランクテーブルを同梱しています。o200k_base は GPT-4o、GPT-4.1、o シリーズ（o1、o3、o4-mini）に、cl100k_base は GPT-4 Turbo と GPT-3.5 に使われます。本ツールが OpenAI モデル行で表示するトークン数は、OpenAI API が返す usage.prompt_tokens と桁単位で一致します（チャット形式の特殊トークンによる加算分 3〜7 トークン/メッセージは除く）。生テキストの補完なら完全一致です。

価格テーブルは src/data/llm-model-pricing.ts にデータとしてバンドルされており、UI から編集する必要はありません。本リポジトリをフォークしてローカル実行する場合は、このファイルに行を追加するだけで対応できます。tokenizer フィールドには 'approx'（または OpenAI トークナイザーを使うモデルなら 'cl100k_base' / 'o200k_base'）を指定してください。lastUpdated フィールドにより、価格レビューの監査も簡単に行えます。

はい、完全に安全です。トークン化は gpt-tokenizer の JavaScript ライブラリでブラウザ内実行されるため、プロンプトテキスト・トークン数・コスト数値のいずれも外部送信されません。プロンプトのログ記録、入力内容に対するアナリティクス、リモートのトークン化エンドポイントは一切利用していません（そもそも本ツールの趣旨に反します）。初回ロード後はオフラインで動作するため、社内のシステムプロンプト、顧客データ、未公開の製品コピーを貼り付けても痕跡を残しません。