AI Token Counter
GPT·Claude·Gemini 토큰 수 추정 · API 비용 계산
AI Token Counter란?
LLM API 호출 시 과금 기준인 토큰 수를 추정하고 예상 비용을 계산합니다. GPT-4o·Claude 3·Gemini 등 주요 모델의 컨텍스트 한도와 입력 비용을 한눈에 비교할 수 있습니다. 토큰은 텍스트를 모델이 처리하는 단위로, 영어 단어 1개 ≈ 1~2토큰, 한국어 1음절 ≈ 2~3토큰이 일반적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
토큰과 글자수(문자수)의 차이는?
토큰은 모델이 텍스트를 분해하는 단위입니다. 영어 단어 1개는 보통 1~2토큰, 한국어·중국어 문자 1개는 2~3토큰입니다. 같은 내용이라도 언어에 따라 토큰 수가 달라져 비용이 다릅니다.
이 계산기의 토큰 수가 정확한가요?
추정값입니다. 정확한 토큰 수는 모델마다 사용하는 토크나이저가 달라 OpenAI의 tiktoken, Anthropic의 공식 API 등을 통해 확인해야 합니다. 이 계산기는 빠른 예상치 파악에 활용하세요.
컨텍스트 한도를 초과하면 어떻게 되나요?
모델이 처리할 수 있는 최대 토큰 수(컨텍스트 윈도우)를 초과하면 오류가 발생하거나 초과 부분이 잘립니다. 긴 문서 요약이나 대화 기록 유지 시 컨텍스트 한도 확인이 중요합니다.
입력 토큰과 출력 토큰의 가격이 다른가요?
네. 대부분의 LLM API는 입력(prompt) 토큰보다 출력(completion) 토큰 단가가 2~4배 높습니다. 이 계산기는 입력 토큰 기준 비용을 표시합니다.
여러 모델의 비용을 동시에 비교할 수 있나요?
네. 텍스트를 입력하면 GPT-4o, Claude 3, Gemini 등 주요 모델의 토큰 수와 예상 비용이 동시에 표시되어 바로 비교할 수 있습니다.
시스템 프롬프트의 토큰도 비용에 포함되나요?
네. 모든 API 호출에서 시스템 프롬프트 토큰은 입력 토큰으로 과금됩니다. 긴 시스템 프롬프트를 반복 사용하면 누적 비용이 커지므로 프롬프트 캐싱 기능(Anthropic, OpenAI 지원) 활용을 권장합니다.
한국어 텍스트는 영어보다 토큰이 더 많이 사용되나요?
네. 한국어, 중국어, 일본어 등 비영어권 언어는 영어 대비 1.5~3배 더 많은 토큰을 사용할 수 있습니다. 예: "안녕하세요"(5자)는 약 5~7토큰, "Hello"(5자)는 1토큰입니다.
토큰 수를 줄이는 방법은 무엇인가요?
1) 불필요한 예의 표현·반복 제거, 2) 긴 예시 대신 짧고 명확한 지시 사용, 3) 이전 대화 컨텍스트 최소화, 4) 출력 형식 지정으로 불필요한 설명 생략 요청. 토큰 효율성이 중요한 대량 호출 시 특히 유용합니다.
주요 모델의 컨텍스트 윈도우 크기는 얼마나 되나요?
GPT-4o는 128K 토큰, Claude 3/4 계열은 200K 토큰, Gemini 1.5/2.0은 최대 1M~2M 토큰을 지원합니다. 긴 문서나 대화 기록을 다룰 때는 사용 중인 모델의 정확한 한도를 확인하세요.