本文へスキップ
AI suite

LLM トークンカウンター

テキストを貼り付けると、Claude / GPT / Gemini のトークン数を並べて確認できます。GPTは o200k_base トークナイザーで正確にカウントし、Claude と Gemini はトークナイザーが非公開のため概算値を表示します。

処理はすべてブラウザ内で完結し、入力したテキストがサーバーへ送信されることはありません。

ガイド: 使い方・特徴

  • 入力欄にプロンプトや文書、コードを貼り付けると、自動でトークン数が集計されます。
  • GPTのカウントに使うトークナイザー辞書は初回入力時に読み込まれます(読み込み中はその旨が表示されます)。
  • Claude と Gemini のカードには「概算」バッジが付きます。±10〜20%程度の誤差を見込んでください。
  • 文字数・単語数・行数も同時に表示されるため、文章量の把握にも使えます。

サンプル: 入力と出力のサンプル

英語の短文

入力例

The quick brown fox jumps over the lazy dog.

出力例

GPT: 10トークン(正確) / Claude: 約11トークン / Gemini: 約10トークン

日本語の短文

入力例

吾輩は猫である。名前はまだ無い。

出力例

GPT: 14トークン(正確) / Claude: 約19トークン / Gemini: 約12トークン ※日本語は英語よりトークン数が多くなりがちです

FAQ: よくある質問

  • トークンとは何ですか?

    LLM(大規模言語モデル)がテキストを処理する最小単位です。英語では1トークンがおおよそ4文字(単語の断片)に相当し、日本語では1文字が1トークン以上になることもあります。APIの料金やコンテキスト長の上限はトークン数で決まるため、事前に把握しておくと便利です。
  • GPTのトークン数は正確ですか?

    はい。GPT-4o や GPT-4.1、o系モデルが使用する o200k_base トークナイザーをブラウザ内で実行しているため、OpenAI APIのカウントと一致します。ただし、チャットAPIではメッセージ構造のオーバーヘッド(数トークン)が別途加算されます。
  • Claude と Gemini のトークン数はなぜ概算なのですか?

    AnthropicはClaude 3以降のトークナイザーを公開しておらず、Googleもクライアント側で動くトークナイザーを提供していません。本ツールはGPTの正確なトークン数と文字種の構成をもとに推定しており、実際のAPIカウントとは±10〜20%程度ずれる可能性があります。正確な値が必要な場合は各社のカウントAPIを利用してください。
  • 日本語は英語よりトークン数が多くなるのはなぜですか?

    トークナイザーの語彙が英語中心に構築されているためです。英語は頻出単語が1トークンにまとまりやすい一方、日本語は1文字が1トークン以上に分割されることが多く、同じ内容でも英語の1.5〜2倍程度のトークン数になる傾向があります。
  • 入力したテキストは外部に送信されますか?

    いいえ。トークナイザー辞書の読み込みを含めてすべてブラウザ内で完結しており、入力したテキストがサーバーへ送信されることはありません。機密文書やソースコードでも安心して利用できます。

使いどころ: 主な活用シーン

  • プロンプトのコスト見積もり

    API課金はトークン数ベースのため、長いシステムプロンプトやRAGで挿入するコンテキストが何トークン消費するかを事前に確認し、コストを見積もれます。

  • コンテキスト長の上限チェック

    ドキュメントやログをまるごとLLMに渡す前に、モデルのコンテキストウィンドウ(例: 200Kトークン)に収まるかを確認できます。

  • モデル間のトークン効率比較

    同じテキストでもモデルによってトークン数は異なります。Claude / GPT / Gemini を並べて比較し、どのモデルがコスト効率的かの目安にできます。

  • 日本語プロンプトの最適化

    日本語は英語よりトークン数が多くなりがちです。プロンプトを英語化・簡潔化した場合の削減効果を数値で確認できます。

注意点: 注意事項・制限

  • Claude・Geminiは概算値です

    AnthropicとGoogleはトークナイザーを公開していないため、両モデルの値はGPTの正確なカウントと文字構成から推定した概算です。実際のAPIカウントと±10〜20%程度ずれる可能性があり、課金計算には使用しないでください。

  • チャットAPIのオーバーヘッドは含まれません

    表示されるのは貼り付けたテキスト単体のトークン数です。チャットAPIではメッセージ構造やロール指定に数トークンのオーバーヘッドが加わり、システムプロンプトやツール定義も別途消費します。

  • トークナイザーはモデル世代で変わります

    GPTのカウントは o200k_base(GPT-4o / GPT-4.1 / o系)基準です。GPT-3.5やGPT-4(cl100k_base)など旧世代モデルでは値が異なります。各社が将来トークナイザーを変更する可能性もあります。

  • 正確な値が必要な場合はカウントAPIを

    Anthropicの count_tokens API や Google の countTokens API を使うと、実際のモデルと同じ正確なトークン数を取得できます(テキストの送信が必要です)。

文字数: 0 単語数: 0 行数: 0

Claude

概算

0

トークン

概算(Claude 3以降のトークナイザーは非公開です)

GPT

正確

0

トークン

o200k_base — GPT-5.5 / GPT-5 / GPT-4o / GPT-4.1

Gemini

概算

0

トークン

概算(クライアント側トークナイザーは非公開です)

モデル別の内訳

モデル トークン コンテキスト上限 使用率
Claude Opus 4.8 概算 0 200K 0%
Claude Sonnet 4.5 概算 0 200K 0%
Claude Haiku 4.5 概算 0 200K 0%
GPT-5.5 0 1.05M 0%
GPT-5 0 400K 0%
GPT-4.1 0 1M 0%
GPT-4o 0 128K 0%
GPT-4 Turbo 0 128K 0%
GPT-3.5 Turbo 0 16K 0%
Gemini 3 Pro 概算 0 1M 0%
Gemini 2.5 Flash 概算 0 1M 0%

Claude と Gemini の値は、GPTの正確なトークン数と文字種の構成から推定した概算値です。実際のAPIのカウントとは±10〜20%程度ずれる可能性があります。おおまかなサイズ感の把握に使い、課金計算には利用しないでください。

このツールの関連記事

最新記事

ツール紹介
2026-07-06

AI Rulesジェネレーター ― AGENTS.md・CLAUDE.md・Cursor Rulesをフォーム1回で一括生成

Claude Code・Cursor・GitHub Copilot・Windsurf・Gemini CLI のルールファイルを一括生成する方法を解説。AGENTS.md標準の背景、各ツールのファイル形式の違い、AGENTS.mdを正とした運用のメリットをまとめます。

ツール紹介
2026-07-06

LLMトークンカウンター ― Claude・GPT・Geminiのトークン数をブラウザで一括確認

テキストを貼り付けるだけで Claude / GPT / Gemini のトークン数を並べて確認する方法を解説。トークンの基礎、モデルごとのトークナイザーの違い、日本語のトークン効率が悪い理由、概算値の限界までまとめます。

ツール紹介
2026-06-23

IP/CIDR サブネット計算機 ― ネットワーク・ブロードキャスト・マスクを即算出

192.168.1.10/24 のような CIDR から、ネットワークアドレス・ブロードキャスト・利用可能ホスト数・サブネットマスク・ワイルドカードを計算する方法と早見表を解説します。

活用事例
2026-06-19

エンコード・ハッシュ・暗号化の違いと使い分け:開発者が混同しやすい3つを整理

Base64エンコード、SHA-256などのハッシュ、暗号化はよく混同されますが目的が全く違います。3つの違いを比較表と具体例で整理し、用途ごとの正しい選び方を解説します。

活用事例
2026-05-18

SQLフォーマッターでレビュー前にクエリを読みやすくする実務フロー

長いSQLをレビュー前に整形し、JOIN、WHERE、GROUP BYの意図を確認しやすくする活用事例です。

活用事例
2026-05-18

GitHub Actionsのneeds依存をMermaidで可視化して読む方法

GitHub Actionsの複雑なworkflow YAMLを、needs依存とジョブ順序に分けて確認する活用事例です。

広告

広告