什麼是 Token 字數換算器？
GPT、Claude、Gemini 等大型語言模型（LLM）並非逐字閱讀文字，而是以 Token（詞元）為單位處理。一個 Token 是一段文字片段，可能是一個完整單字、單字的一部分，甚至是標點符號。以一般英文文章來說，1 個 Token 大約對應 0.75 個英文單字（換算過來約為每個單字 1.33 個 Token）。這個換算器能把 Token 數換算成估計的字數，也能把字數換算成可能耗用的 Token 數。要提醒的是，這套比例是以英文為基準；中文的 Token 切分方式不同，實際比例會有所差異。
使用方式
先選擇換算方向──Token 換字數 或 字數換 Token──輸入數量，並可視需要調整 每個 Token 對應的字數比例（預設為 0.75）。工具會立即顯示換算結果以及採用的比例。處理程式碼或非英文內容時（這類文字通常會耗用更多 Token），可把比例調低；若是簡單、重複性高的英文，則可調高。
公式說明
換算其實是單純的比例運算。由 Token 估算字數：$$\text{字數} = \text{Token 數} \times \text{比例}$$由字數估算 Token：$$\text{Token 數} = \frac{\text{字數}}{\text{比例}}$$以預設比例 0.75 計算，1,000 個 Token ≈ 750 字，而 1,000 字 ≈ 1,333 個 Token。這些都是估計值──實際的 Token 切分會因模型、語言與內容而不同。
實際範例
假設某次 API 呼叫顯示用掉了 1,000 個 Token，套用預設比例：$$1000 \times 0.75 = 750 \text{ 字}$$反過來，如果你寫了一篇 1,500 字的英文文章，想知道它大約會耗用多少 Token：$$1500 \div 0.75 = 2{,}000 \text{ 個 Token}$$──這對於控制模型的脈絡視窗（context window）上限、或抓 API 費用預算都很有幫助。
常見問題
0.75 字／Token 的比例一定準嗎？不一定──這是針對英文廣為引用的經驗法則。程式碼、數字以及其他語言（包含中文）往往每個字會用掉更多 Token，因此這類內容建議改用較低的比例。
為什麼 Token 這麼重要？LLM 的計費與脈絡長度上限都是以 Token（而非字數）為單位計算，因此做好換算有助於估算成本與內容是否塞得下。
要怎麼取得精確的 Token 數？請使用模型官方的 Tokenizer（例如 OpenAI 的 tiktoken）。本換算器提供的是快速的近似值，並非精確計數。
