O que é
Tokens são os pedaços em que os modelos de IA dividem o texto — podem ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou um sinal de pontuação. Os modelos de linguagem (como o GPT) não leem letras nem palavras diretamente: eles processam tokens. Por isso, saber quantos tokens um texto tem é importante para caber na janela de contexto do modelo e para estimar o custo, já que as APIs cobram por token.
Esta ferramenta conta os tokens usando o tokenizer oficial do GPT (o algoritmo BPE da OpenAI): o200k_base para os modelos mais recentes (GPT-4o, GPT-4.1, o1/o3) e cl100k_base para GPT-4 e GPT-3.5. Além dos tokens, ela mostra o número de caracteres e palavras, a razão caracteres por token e quanto do contexto do modelo o seu texto ocupa.
Como os preços das IAs mudam o tempo todo, a estimativa de custo usa o valor que você informa (o preço por milhão de tokens do seu modelo). Tudo é calculado no seu navegador — o texto não é enviado a nenhum servidor.
Como usar
- Escolha o modelo (ele define a forma de contar: GPT-4o e recentes usam um tokenizer, GPT-4/3.5 usam outro).
- Cole ou digite o texto no campo.
- Veja na hora a contagem de tokens, caracteres, palavras e o uso da janela de contexto.
- Opcional: informe o preço por 1 milhão de tokens do seu modelo para estimar o custo.
Exemplos
- Um prompt de 500 palavras em português costuma ter em torno de 700 a 800 tokens.
- Em inglês, a regra prática é ~4 caracteres por token; em português, um pouco menos.
- Verificar se um documento cabe nos 128.000 tokens de contexto do GPT-4o.
- Estimar o custo de enviar um texto informando o preço por milhão de tokens.
Perguntas frequentes
O que é um token?
É a menor unidade que o modelo processa. Um token pode ser uma palavra curta, parte de uma palavra maior ou um sinal de pontuação. Em média, em inglês, 1 token equivale a cerca de 4 caracteres; em português o número de tokens tende a ser um pouco maior por causa de acentos e da forma como as palavras são divididas.
A contagem é exata?
Para os modelos GPT (OpenAI), sim — a ferramenta usa o tokenizer oficial (BPE: o200k_base ou cl100k_base, conforme o modelo). Para Claude (Anthropic) e Gemini (Google), que usam tokenizers próprios, o número é uma aproximação muito próxima, útil para planejamento.
Por que contar tokens?
Por dois motivos: para o texto caber na janela de contexto do modelo (o limite de tokens que ele processa de uma vez) e para estimar o custo, já que as APIs de IA cobram por token, tanto de entrada quanto de saída.
Meu texto é enviado para algum servidor?
Não. A contagem acontece inteiramente no seu navegador, com o tokenizer carregado localmente. O texto colado não sai do seu dispositivo.