什么是 Token 转字数与费用计算器？
GPT、Claude、Gemini 等大语言模型（LLM）处理文本时，依据的不是"字数"，而是 Token（词元）。一个 Token 是一小段文本，通常相当于一个单词的片段，大约 4 个字符。这个计算器可以帮你估算指定数量的 Token 大致对应多少单词，并根据模型"每千 Token 的单价"算出相应费用。
使用方法
填入 Token 数量、每个 Token 对应的单词数比例（英文文本默认取 0.75 即可），以及你的服务商每 1,000 Token 收取的价格。计算器会立刻给出估算字数和对应的美元费用。
计算公式解析
字数估算采用公式 $$\text{字数} \approx \text{Token 数} \times 0.75$$ 这对应业界常用的经验法则：1,000 个 Token 大约等于 750 个英文单词。费用则按 $$\text{费用} = \frac{\text{Token 数}}{1000} \times \text{每千 Token 单价}$$ 计算，因为各家服务商都是按"每千 Token"计费的。如果是其他语言或代码，由于每个单词往往会拆成更多 Token，记得相应调低这个比例。
实例演算
假设你有 1,000 个 Token，比例取 0.75，单价为每 1,000 Token 0.50 美元。字数 $$= 1{,}000 \times 0.75 = 750 \text{ 个单词}$$ 费用 $$= \frac{1{,}000}{1{,}000} \times 0.50 \text{ 美元} = 0.50 \text{ 美元}$$
常见问题
字数估算准不准？ 这只是一个近似值。实际的分词结果会随模型和内容不同而变化；对于英文文本，0.75 个单词/Token 是一个比较靠谱的平均值。
输入 Token 和输出 Token 价格一样吗？ 不一样——很多服务商对两者收费不同。你可以用各自的单价分别跑一次计算器，再把结果相加。
为什么代码或非英文文本会有差异？ 它们每个单词往往占用更多 Token，所以建议调低比例（比如改成 0.5）以获得更准确的估算。
