セキュア トークン カウンター ツール - ウォーターマークなし

AI トークンのカウントや API 使用コストの見積もりに関しては、プライバシーと自然な出力は交渉の余地がありません。当社のセキュア トークン カウンター ツール - ウォーターマークなしは、煩わしいウォーターマークや隠れたブランド表示なしで、最終結果が意図したとおりに保たれることを保証します。

私たちはあなたのデータはあなただけのものであると信じています。このため、このツールを使用すると、すべてがブラウザーでローカルに処理されます。機密情報がリモート サーバーに触れることがないので、安心してご利用いただけます。

OpenAI の GPT モデル、Anthropic の Claude、Google の Gemini などの大規模言語モデル (LLM) は、テキストを文字または単語で処理しません。代わりに、テキストをトークンと呼ばれる文字の塊に分割します。トークンには、単一の文字、音節、単語、または単語の一部を指定できます。 LLM プロバイダーはトークンの使用量に基づいて料金を請求し、モデルには厳密なコンテキスト ウィンドウ制限があるため、プロンプトの正確なトークン数を理解することが重要です。

モデルが異なれば、テキストの解析に異なるトークナイザー アルゴリズム (またはトークン エンコーディング) が使用されます。たとえば、GPT-3.5 と GPT-4 は「cl100k_base」エンコーディングを使用しますが、新しい GPT-4o モデルは「o200k_base」エンコーディングを使用します。これらのエンコーディング間でテキストを比較すると、予算とコンテキストのしきい値内に収まるようにプロンプ​​トを最適化するのに役立ちます。

ペストリー テンプレート、API プロンプト、コード ブロックには、API キー、データベース認証情報、独自のコード構造、個人の顧客ログなどの機密データが含まれることがよくあります。このテキストをリモート サーバーにアップロードしてトークンをカウントすると、情報がコンプライアンスやセキュリティの漏洩にさらされることになります。 ZeroWebTools はトークナイザー エンジンを完全にブラウザ内で実行します。

LLM トークン カウンターは、ローカル Javascript ライブラリを利用して、BPE (バイト ペア エンコーディング) ランク配列をメモリ内にロードします。トークン化プロセス、視覚的な単語境界のレンダリング、および価格の見積もりはローカル CPU で処理されます。プライベート プロンプトとテキスト入力がリモート サーバーに影響することはありません。