Token Counter｜GPT / LLM API のトークン数計算と料金試算
（更新:
2026年7月21日
）
ChatGPT Token API
結論：30秒でトークンと料金を計測する
- 計測ツール: 下のコンポーネントでリアルタイムに Token 数と API 料金を計算
- 日本語の比率: 1 文字 ≈ 1.2 〜 1.8 トークン（英語の約 1.5 〜 2 倍のコスト）
- 節約の基本: System Prompt の共通化、不要な敬語・装飾テキストの削除
1. オンライン LLM トークンカウンター
プロンプト文字列を入力することで、正確なトークン数と主要 LLM モデルでの概算コストをブラウザ内で即座に計算します。
🔢 この場でトークンを計算する
文字
0
単語
0
行
0
日本語 / 英数
0 / 0
バイト
0
トークン (OpenAI / o200k)
0
コスト試算
出力トークン倍率
1回あたり
$0
入力
$0
出力
$0
合計
$0
月額は GPT-5.6 Luna（$1/$6 per 1M）で試算。
ChatGPT Web 上限との比較
API とは別。Plus 通常チャットは約 32K が目安。
Web 上限に対する使用率 0%
システムプロンプト（任意）
API では system + user の合計が入力トークンになります。
| モデル | トークン | 使用率 | 入力 | 出力 |
|---|
OpenAI 系は tiktoken（o200k_base）で API と同一カウント。Claude / Gemini / DeepSeek は script-weighted approx（公開実測 tok/char ベース、±8%目安）。料金は各社公式ページ準拠（確認日: 2026-07-21）。共有リンクは URL hash のみ。
2. RAG チャンクのトークン目安
検索拡張生成（RAG）でコンテキストウィンドウに注入するテキストの一般的なトークン目安です。
| チャンク規模 | 文字数目安 (日本語) | トークン目安 (o200k) | 1M Context 占有率 |
|---|---|---|---|
| FAQ 1件 | 約 130 文字 | 約 70 トークン | 0.01% |
| 1 セクション | 約 1,500 文字 | 約 1,000 トークン | 0.10% |
| 10 ページ相当 | 約 6,500 文字 | 約 4,000 トークン | 0.40% |
| 大規模マニュアル | 約 65,000 文字 | 約 40,000 トークン | 4.00% |
3. トークン消費コストを抑える 3 つのコツ
- System Prompt のスリム化
- 共通の指示文（役割や出力フォーマット定義）で冗長な表現を削り、指示を箇条書きにまとめる。
- Few-shot 例の厳選
- 入出力例（Few-shot）を 5 個から 2 個に絞り込むことで、リクエスト毎の基底トークンを大幅カット。
- JSON 出力フォーマットの最適化
- キー名を短い英単語（例:
description→desc）にすることで、レスポンス（Output Token）料金を節約。
- キー名を短い英単語（例: