Was dieser Token Counter macht
Wer mit LLM-APIs arbeitet, zahlt nach Tokens — nicht nach Wörtern oder Zeichen. Dieser Token Counter zeigt dir in Sekunden, wie viele Tokens dein Text bei GPT-4o, GPT-3.5, Claude, Gemini und Llama verbraucht, und berechnet gleichzeitig die zu erwartenden API-Kosten. Anders als modellspezifische Tools musst du dich nicht vorab für ein Modell entscheiden: Alle fünf Familien werden in einem einzigen Durchlauf verglichen. Diese deutschsprachige Version berücksichtigt dabei, dass deutsche Wörter im Schnitt mit 6,3 Zeichen deutlich länger sind als englische (4,7) — ein Faktor, der Tokenisierung und Layout gleichermaßen beeinflusst. 100% im Browser — deine Daten verlassen nie dein Gerät. Keine Uploads, kein Tracking, keine Server-Logs.
Funktionen
- 5 Modelle auf einen Blick. GPT-4o, GPT-3.5, Claude, Gemini und Llama werden parallel ausgewertet — du siehst Unterschiede in der Tokenisierung sofort, ohne zwischen Tools wechseln zu müssen.
- Kostenschätzung in Echtzeit. Zu jeder Token-Anzahl erscheint eine Kostenhochrechnung auf Basis aktueller API-Tarife — praktisch, bevor du einen Prompt in Produktion schickst.
- Zeichen, Wörter, Sätze. Neben Token-Counts zeigt das Tool Zeichenanzahl, Wortanzahl und Sätze an — nützlich, wenn du Prompts gegen Kontextfenster oder Zeichenlimits optimierst.
- Kein API-Key, kein Login. Die Berechnung läuft vollständig im Browser. Du brauchst weder einen OpenAI- noch einen Anthropic-Account — ideal für schnelle Schätzungen ohne Overhead.
- Kopierfunktion. Ergebnisse lassen sich mit einem Klick kopieren und direkt in Dokumentationen, Tickets oder Kostenkalkulation einfügen.
So benutzt du den Token Counter
Text einfügen, auf „Berechnen“ klicken — die Token-Counts und Kostenschätzungen erscheinen sofort für alle Modelle.
- Text eingeben oder einfügen. Füge deinen Prompt, dein Dokument oder einen beliebigen Text in das Eingabefeld ein. Zum Testen eignet sich zum Beispiel ein einfaches
Hello, world!oder ein längerer System-Prompt. - Berechnen klicken. Mit einem Klick auf „Berechnen“ startet die client-seitige Tokenisierung. Es werden keine Daten an externe Server gesendet.
- Ergebnisse vergleichen. Die Tabelle zeigt Token-Anzahl und geschätzte Kosten für jedes Modell. So siehst du auf Anhieb, welches Modell bei deinem Input am wirtschaftlichsten ist.
- Ergebnis kopieren. Klicke auf „Kopieren“, um die Zusammenfassung in die Zwischenablage zu übernehmen — etwa für ein Confluence-Dokument oder eine Slack-Nachricht.
Häufige Anwendungsfälle
- Prompt-Kosten vor dem Deployment prüfen. Entwicklerteams in Frankfurt und Düsseldorf nutzen Token-Counter, bevor sie Prompts in Produktionssysteme integrieren — um API-Budgets realistisch zu kalkulieren und böse Überraschungen auf der Rechnung zu vermeiden.
- Kontextfenster optimieren. Viele Modelle haben harte Kontextlimits. Mit dem Tool prüfst du schnell, ob dein Prompt plus erwartete Antwort noch ins Fenster passt — ohne Trial-and-Error gegen die API.
- Modellvergleich für neue Projekte. Beim Start eines neuen KI-Projekts hilft der Side-by-Side-Vergleich zu entscheiden, welche Modell-Familie das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die geplante Eingabelänge bietet.
- Rechtliche und technische Dokumente schätzen. Ein typischer Arbeitsvertrag umfasst rund 4.000 Wörter — damit sprengt er bei naiver Übergabe schnell das Kontextfenster günstiger Modelle. Der Token Counter zeigt dir das, bevor du API-Calls verschwendest. Wenn du außerdem Texte enkodieren oder verarbeiten möchtest, hilft der [Base64-Encoder und -Decoder](/de/base64/) weiter.
- Content-Teams und technische Redakteure. Wer KI-gestützte Texterstellung plant, kann vorab schätzen, wie viel ein kompletter Redaktions-Workflow kostet — von der Briefing-Eingabe bis zur finalen Revision.
Häufig gestellte Fragen
Werden meine Texte an einen Server gesendet?
Nein. Die gesamte Tokenisierung findet lokal in deinem Browser statt. Es gibt keine Server-Logs, keine Uploads und kein Tracking. Deine Eingaben verlassen zu keinem Zeitpunkt dein Gerät — ein wichtiger Unterschied zu Tools, die eine API-Verbindung benötigen.
Warum weichen die Token-Counts zwischen GPT und Claude ab?
Jede Modell-Familie verwendet einen eigenen Tokenizer. GPT-Modelle nutzen Byte-Pair-Encoding (BPE) via tiktoken, Claude und Gemini setzen auf eigene Varianten. Dasselbe Wort kann dabei unterschiedlich aufgeteilt werden — besonders bei deutschen Komposita oder Sonderzeichen kann die Differenz mehrere Prozent betragen.
Wie genau ist die Kostenschätzung?
Die Schätzung basiert auf öffentlich dokumentierten API-Preisen zum Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Da Anbieter ihre Tarife ändern, solltest du die aktuellen Preise vor wichtigen Budget-Entscheidungen direkt beim jeweiligen Anbieter prüfen. Das Tool gibt dir eine solide Orientierung — keine verbindliche Abrechnung.
Was ist der Unterschied zwischen Tokens und Wörtern?
Ein Token ist kein ganzes Wort, sondern ein häufiges Zeichencluster. Kurze englische Wörter entsprechen oft einem Token; lange deutsche Komposita können in viele Tokens zerfallen. Als Faustregel gilt: 100 Tokens ≈ 75 englische Wörter, bei deutschen Texten liegt das Verhältnis wegen der längeren Wörter etwas anders. Wenn du außerdem URLs oder Sonderzeichen verarbeiten möchtest, ist der [URL-Encoder und -Decoder](/de/url-encoder/) ein gutes Ergänzungstool.
Kann ich den Token Counter auch für sehr lange Texte nutzen?
Ja, die Berechnung läuft vollständig im Browser und ist nicht auf eine bestimmte Textlänge begrenzt. Bei sehr großen Eingaben (z. B. ganze Rechtsdokumente) kann es kurz dauern, bis die Ergebnisse erscheinen — das ist normal und kein Fehler.
Gibt es einen OpenAI-Token-Counter, der keinen API-Key braucht?
Genau das ist dieser Token Counter. Viele openai token counter-Tools im Netz leiten deine Anfragen an eine externe API weiter und benötigen einen Key. Hier läuft alles lokal — keine Authentifizierung, kein Konto, keine Kosten für die Nutzung des Tools selbst.