トークン⇔単語数 変換ツールとは？
GPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）は、文章を「単語ごと」に読むのではなく、トークンという単位で処理しています。トークンとは、1つの単語まるごと、単語の一部、あるいは記号などに相当する「テキストのかたまり」のことです。一般的な英語の文章では、1トークンはおよそ0.75単語に相当します（言い換えると、1単語あたり約1.33トークン）。このツールは、トークン数から推定単語数を、または単語数から消費しそうなトークン数を、かんたんに換算します。
※この0.75という目安はおもに英語を前提とした値です。日本語は1文字あたりのトークン消費が多くなる傾向があるため、後述のとおり比率を調整してご利用ください。
使い方
まず変換の向きを選びます。トークン → 単語数か、単語数 → トークンのどちらかを選択してください。次に数値を入力し、必要に応じて1トークンあたりの単語数（初期値0.75）を調整します。入力するとすぐに換算結果と使用した比率が表示されます。コードや英語以外の言語（トークンを多く消費しがち）では比率を下げ、シンプルで反復の多い英語では比率を上げると、より実態に近づきます。
計算式の解説
換算はシンプルな比例計算です。トークンから単語数を求めるには
$$\text{単語数} = \text{トークン数} \times \text{比率}$$単語数からトークン数を求めるには
$$\text{トークン数} = \frac{\text{単語数}}{\text{比率}}$$初期比率0.75の場合、1,000トークン ≒ 750単語、1,000単語 ≒ 1,333トークンとなります。あくまで概算であり、実際のトークン化はモデル・言語・内容によって変わります。
計算例
たとえばAPIの呼び出しで1,000トークンを消費したと表示されたとします。初期比率を使うと
$$1000 \times 0.75 = 750\ \text{単語}$$逆に1,500単語のエッセイを書いて、そのトークン数を知りたい場合は
$$1500 \div 0.75 = 2{,}000\ \text{トークン}$$となります。モデルのコンテキストウィンドウ（処理可能な範囲）に収めたいときや、API利用料を見積もりたいときに便利です。
よくある質問
「1トークン＝0.75単語」は常に正確ですか？ いいえ。これは英語でよく引用される経験則にすぎません。コードや数字、英語以外の言語では1単語あたりのトークン数が増えやすいため、その場合は比率を低めに設定してください。
なぜトークンが重要なのですか？ LLMの料金やコンテキスト上限は、単語ではなくトークンで測られます。換算しておくことで、コストや収まり具合を見積もりやすくなります。
正確なトークン数を知るには？ モデル公式のトークナイザー（OpenAIならtiktokenなど）をご利用ください。このツールはあくまで素早い概算であり、厳密なカウントではありません。
