什么是 Token 转字数计算器？
GPT、Claude、Gemini 等大语言模型（LLM）并不是逐字阅读文本，而是把文本拆成一个个 Token 来处理。一个 Token 可以是一个完整的单词、一个单词的一部分，甚至是一个标点符号。对于常见的英文文本而言，一个 Token 大约对应 0.75 个英文单词（换算下来约为每个单词 1.33 个 Token）。本计算器可以把 Token 数量换算成大致的字数，也可以把字数换算成它大概会消耗多少 Token。需要注意的是，这套比例主要基于英文，中文等其他语言的分词方式不同，实际 Token 用量往往更高。
使用方法
先选择换算方向——Token 转字数 或 字数转 Token，输入数量，并可按需调整 每 Token 词数 比例（默认 0.75）。工具会立即给出换算结果以及所使用的比例。如果处理的是代码或非英文文本（通常会占用更多 Token），可以把比例调低；如果是简单、重复的英文内容，则可适当调高。
公式解析
换算本质上就是一个简单的比例关系。由 Token 估算字数：
$$\text{字数} = \text{Token 数} \times \text{比例}$$由字数估算 Token：
$$\text{Token 数} = \frac{\text{字数}}{\text{比例}}$$以默认比例 0.75 计算，1,000 个 Token ≈ 750 个词，1,000 个词 ≈ 1,333 个 Token。这些都只是估算值——真实的分词结果会因模型、语言和内容而异。
实例演示
假设某次 API 调用显示用掉了 1,000 个 Token。按默认比例计算：
$$1000 \times 0.75 = 750 \text{ 词}$$反过来，如果你写了一篇 1,500 词的文章，想知道它大概要消耗多少 Token：
$$1500 \div 0.75 = 2{,}000 \text{ 个 Token}$$——这对于控制在模型上下文窗口范围内、或者预估 API 费用都很有帮助。
常见问题
每 Token 0.75 词这个比例总是准确吗？ 不一定——它是针对英文的常用经验法则。代码、数字以及其他语言往往每个词要占用更多 Token，因此遇到这些情况建议把比例调低。
为什么 Token 这么重要？ 大模型的计费和上下文长度限制都是按 Token（而不是字数）来计算的，因此换算有助于你预估成本和判断内容是否放得下。
怎样才能得到精确数值？ 请使用模型官方的分词器（例如 OpenAI 的 tiktoken）。本计算器提供的是快速近似值，并非精确计数。
