토큰-단어 변환 계산기란?
GPT, Claude, Gemini 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 단어 단위로 읽지 않고 토큰 단위로 처리합니다. 토큰은 하나의 단어 전체일 수도 있고, 단어의 일부, 심지어 문장 부호일 수도 있는 텍스트 조각입니다. 일반적인 영어 문장에서는 토큰 하나가 대략 0.75단어에 해당합니다(즉, 단어 하나당 약 1.33토큰). 이 계산기는 토큰 수를 예상 단어 수로, 또는 단어 수를 소비될 토큰 수로 변환해 줍니다.
사용 방법
먼저 변환 방향을 선택하세요 — 토큰 → 단어 또는 단어 → 토큰. 그런 다음 값을 입력하고, 필요하면 토큰당 단어 수 비율(기본값 0.75)을 조정하면 됩니다. 변환된 값과 적용된 비율이 즉시 표시됩니다. 코드나 한국어를 포함한 비영어 텍스트는 토큰을 더 많이 사용하는 경향이 있으므로 비율을 낮추고, 단순하고 반복적인 영어 텍스트는 비율을 높여 보세요.
계산 공식
변환은 단순 비례식입니다. 토큰으로 단어를 추정하려면 $$\text{단어} = \text{토큰} \times \text{비율}$$ 단어로 토큰을 추정하려면 $$\text{토큰} = \frac{\text{단어}}{\text{비율}}$$ 입니다. 기본 비율 0.75를 적용하면 1,000토큰 ≈ 750단어, 1,000단어 ≈ 1,333토큰이 됩니다. 어디까지나 추정치이며, 실제 토큰화는 모델, 언어, 콘텐츠에 따라 달라집니다.
예시로 살펴보기
예를 들어 어떤 API 호출이 1,000토큰을 사용했다고 표시한다면, 기본 비율로 계산하면 $$1000 \times 0.75 = 750\,\text{단어}$$ 입니다. 반대로 1,500단어 분량의 글을 써놓고 토큰 비용이 궁금하다면 $$1500 \div 0.75 = 2{,}000\,\text{토큰}$$ 이 됩니다. 모델의 컨텍스트 한도 안에 들어가도록 관리하거나 API 비용을 예측할 때 유용합니다.
자주 묻는 질문
토큰당 0.75단어가 항상 정확한가요? 아닙니다. 이는 영어에 널리 통용되는 경험적 기준일 뿐입니다. 코드, 숫자, 그리고 한국어를 비롯한 다른 언어는 단어당 토큰을 더 많이 쓰는 경우가 많으므로 그런 경우에는 비율을 낮춰 사용하세요.
토큰이 왜 중요한가요? LLM의 요금과 컨텍스트 한도는 단어가 아닌 토큰을 기준으로 측정되므로, 변환을 통해 비용과 입력 가능 분량을 예측할 수 있습니다.
정확한 토큰 수는 어떻게 알 수 있나요? 모델의 공식 토크나이저(예: OpenAI의 tiktoken)를 사용하세요. 이 계산기는 정확한 수치가 아닌 빠른 근사치를 제공합니다.
