テキストを貼るか入力すると、文字数・トークン・モデル別コスト・使用率がリアルタイムで更新されます。

ChatGPT・Claude・Gemini トークン数カウント｜API料金見積【2026年7月版】

ChatGPT・Claude・Gemini のトークン数の数え方

上のカウンターは貼った瞬間に文字数・トークン・モデル別コスト・コンテキスト使用率を表示します。OpenAI 系（GPT-5.6 など）はブラウザ内 tiktoken で exact、Claude / Gemini / DeepSeek は script-weighted approx（±8%目安）です。料金は 2026年7月版の公式表と同期しています。

トークンとは

トークンは LLM がテキストを分割して処理する最小単位です。API 料金もコンテキスト上限もトークン数で決まります。英語は 1 単語が 1〜3 トークン程度、日本語は 1 文字が 1 トークン前後になることが多く、同じ意味でも言語によって消費量が変わります。

exact と approx の違い

OpenAI API と同じ o200k_base をブラウザ内 tiktoken で再現しているため GPT 系は exact です。 Claude / Gemini は各社独自 tokenizer のため、文字種別（CJK / Latin / その他）ごとの実測 tok/char で approx します。Anthropic 公式もブラウザ単体での exact は提供していません。

ChatGPT アプリと API は上限が違う

ChatGPT Plus の通常チャットはおおよそ 32K トークン、Thinking モードは 256K 程度が目安です。一方 OpenAI API（GPT-5.6 等）は 100万トークン超のコンテキストがあります。 Web 版にはトークン数表示がないため、長文を送る前にこのツールで長さを確認するのが安全です。

日本語は英語よりトークンを多く使う

目安（1文字あたり・実測ベース）:

モデル	token / 文字	コメント
Gemini 3.6 Flash	約 0.57	日本語効率が良い
GPT-5.6 / o200k	約 0.68	OpenAI exact
Claude Sonnet 5	約 0.87	approx

出力トークンも料金に含まれる

API 課金は 入力 + 出力 です。表の「出力」列は入力と同じトークン数を返した場合の目安です。 Gemini 3.1 Pro は入力 200K 超で長文 tier 料金に切り替わります（表に 長文 tier バッジ表示）。GPT-5.6 系は入力 272K 超で同様に tier 切替。

節約の入口

system プロンプト — 毎回送る固定文を短く。カウンターの system 欄で削減効果を試算。
PDF → Markdown — レイアウト情報を捨て、本文だけにするとトークンが減ることが多い。
Minify — JSON / HTML の空白・改行を削ってから RAG に載せる。
出力制限 — API の max_tokens や「100字以内で」指定で出力コストを抑える。

RAG チャンクの目安（tiktoken 実測 / GPT-5.6 1M ctx）

以下は o200k_base で実測した値です（2026-07-19 生成）。

チャンク	文字数	トークン (exact)	1M ctx	32K Web
短い FAQ 1件（日本語）	133	68	0.01%	0.21%
技術記事 1 セクション	1,763	970	0.1%	3.03%
PDF 10 ページ相当	7,542	3,972	0.4%	12.41%
社内 wiki 丸ごと（危険域）	80,000	42,779	4.28%	133.68%

料金の出典

使い方

プロンプトを入力エリアに貼り付ける（自動でフォーカス）
OpenAI 正確トークン数と、全モデルのコスト・使用率を確認
使用率が「余裕小」「超過」なら短縮やモデル変更を検討

いつ使うか

LLM APIのコスト見積、プロンプト最適化、コンテキストウィンドウ確認、ChatGPT 長会話前の長さチェックに。

使用例

日本語100文字 → おおよそ 60〜90 トークン（モデル依存）。GPT-5.6 Luna 入力 $1/1M、出力 $6/1M。

補足・Tips

日本語は英語よりトークン効率が低い傾向があります（Gemini ≒ GPT < Claude の目安）。
ChatGPT Web 版は約32K、API は100万トークン超 — 上限が異なります。
system プロンプト・tool 定義も入力トークンに含まれます。

よくある質問

トークンとは？

LLMがテキストを処理する最小単位。API料金もコンテキスト上限もトークン数で決まります。日本語は英語より多く消費しがちです。

OpenAI のカウントは正確？

はい。ブラウザ内 tiktoken（o200k_base）で API と同じ exact カウントです。Claude / Gemini / DeepSeek は script-weighted approx（±8%目安）です。

日本語は英語よりトークン数が多い？

はい。実測では Gemini ≒ 0.57 tok/字、GPT ≒ 0.68、Claude ≒ 0.87 が目安。同じ100字でもモデルで差が出ます。

API料金はどう決まる？

入力トークン × 入力単価 + 出力トークン × 出力単価。ツールでは出力倍率（0.5×/1×/2×）と月次リクエスト数で試算できます。

ChatGPT Web と API の上限は同じ？

いいえ。Web Plus は約32K、Thinking は約256Kが目安。API（GPT-5.6 等）は100万トークン超。Web 上限バーで別途確認できます。

ChatGPT・Claude・Gemini トークン数カウント｜API料金見積【2026年7月版】は無料ですか？

無料・登録不要で利用できます。

入力データはサーバーに送られますか？

入力データはブラウザ内で処理され、サーバーへ送信されません。社内の機密データや個人情報も安心して試せます。

対応ブラウザは？

Chrome、Edge、Firefox、Safari の最新版で動作確認しています。

オフラインで使えますか？

オフラインでも基本機能は動作します（初回読み込み後）。

CLIやデスクトップアプリとの違いは？

ChatGPT・Claude・Gemini トークン数カウント｜API料金見積【2026年7月版】は、コマンドラインやデスクトップアプリの代替として、インストール不要ですぐ使えるオンラインツールです。

いつ使うツール？

こんなときに使います: LLM APIのコスト見積、プロンプト最適化、コンテキストウィンドウ確認、ChatGPT 長会話前の長さチェックに。

使用例は？

具体例: 日本語100文字 → おおよそ 60〜90 トークン（モデル依存）。GPT-5.6 Luna 入力 $1/1M、出力 $6/1M。

主な機能は？

即時トークンカウント、OpenAI tiktoken exact、マルチモデル比較、入力/出力コスト、コンテキスト使用率、完全ローカル

他の類似ツールとの使い分けは？

ChatGPT・Claude・Gemini トークン数カウント｜API料金見積【2026年7月版】はブラウザ完結・インストール不要が強みです。CLIやIDE拡張と併用し、手元ですぐ試したいときに使うのが効率的です。

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基本的な使い方（ワークフロー）

プロンプトを入力エリアに貼り付ける（自動でフォーカス）
OpenAI 正確トークン数と、全モデルのコスト・使用率を確認
使用率が「余裕小」「超過」なら短縮やモデル変更を検討

具体的な使用シーン

LLM APIのコスト見積、プロンプト最適化、コンテキストウィンドウ確認、ChatGPT 長会話前の長さチェックに。
プロンプトを貼るだけで GPT-5.6 / Claude Sonnet 5・Fable 5 / Gemini 3.6 などのトークン数・入力/出力コスト・コンテキスト使用率を即表示。OpenAI は tiktoken exact。
日本語は英語よりトークン効率が低い傾向があります（Gemini ≒ GPT < Claude の目安）。
ChatGPT Web 版は約32K、API は100万トークン超 — 上限が異なります。
system プロンプト・tool 定義も入力トークンに含まれます。
即時トークンカウント
OpenAI tiktoken exact

プライバシーとデータの扱い