Token Counter

O que este Token Counter faz

Esta versão em português do Token Counter estima quantos tokens um texto vai consumir nos principais modelos de linguagem — GPT-4o, GPT-3.5, Claude, Gemini e Llama — e projeta o custo aproximado às tarifas típicas de API. Ao contrário de contadores que enviam seu texto para um servidor externo, aqui tudo roda localmente: 100% no navegador — seus dados nunca saem do seu computador. Sem uploads, sem rastreamento, sem logs em servidor. A tokenização varia bastante entre famílias de modelos: um mesmo parágrafo pode gerar contagens diferentes no GPT-4o e no Claude, o que afeta diretamente o custo de chamadas em produção. O Dicionário Houaiss registra cerca de 228.500 entradas do português, e essa riqueza lexical — com palavras compostas, acentuações do Acordo Ortográfico de 1990 e contrações — influencia como os tokenizadores dividem o texto. Ver os números lado a lado, em vez de ter de escolher um modelo antes de contar, é o que diferencia esta ferramenta.

Recursos

• Comparação simultânea de 5 modelos. Exibe contagens de tokens para GPT-4o, GPT-3.5, Claude, Gemini e Llama em uma única análise, sem precisar alternar entre ferramentas.
• Projeção de custo por modelo. Calcula o custo estimado de cada chamada de API com base nas tarifas públicas atuais de cada provedor, útil para orçar aplicações em produção.
• Estatísticas completas do texto. Além dos tokens, mostra contagem de caracteres, palavras e frases — métricas úteis para redatores, engenheiros de prompt e revisores técnicos.
• Privacidade total, sem API key. O processamento ocorre inteiramente no seu navegador. Nenhum texto é enviado a servidores externos e nenhuma chave de API é necessária para usar a ferramenta.
• Contador OpenAI integrado. Simula a lógica do tokenizador tiktoken para os modelos OpenAI, incluindo GPT-4o e GPT-3.5, entregando estimativas próximas das contagens reais cobradas na API.
• Interface limpa para fluxos de trabalho rápidos. Cole, calcule e copie os resultados em segundos. Ideal para quem itera sobre prompts com frequência ou precisa validar tamanho de contexto antes de uma chamada.

Como usar o Token Counter

Cole qualquer texto na área de entrada e clique em Calcular. Os resultados aparecem imediatamente para todos os modelos.

1. Cole o texto. Insira o conteúdo que você quer analisar — um prompt, um trecho de código, uma instrução de sistema ou qualquer bloco de texto.
2. Clique em Calcular. O contador processa o texto localmente e exibe as estimativas de tokens por modelo, além de caracteres, palavras e frases.
3. Compare os modelos. Veja as diferenças de tokenização entre GPT-4o, Claude e Gemini lado a lado. Um texto com muitas palavras compostas, como em prompts técnicos em português, pode ter variação de 10–20% entre modelos.
4. Analise o custo projetado. Use a projeção de custo para decidir qual modelo equilibra melhor qualidade e preço para o seu caso de uso específico.
5. Copie os resultados. Clique em Copiar para levar os dados para uma planilha, um documento de arquitetura ou um ticket de engenharia.

Casos de uso comuns

• Engenharia de prompt. Ajuste prompts de sistema e exemplos few-shot para caber dentro do limite de contexto de cada modelo sem estouro de janela — especialmente crítico em fluxos de produção com GPT-4o.
• Orçamento de API em startups. Times baseados em Salvador ou em qualquer lugar que faturam em reais precisam estimar custo em dólar com precisão. Compare GPT e Claude antes de escolher o modelo para o seu produto.
• Auditoria de documentos longos. Verifique se um PDF convertido em texto, um contrato ou uma base de conhecimento cabe no contexto disponível antes de passar para um pipeline RAG.
• Desenvolvimento de chatbots e assistentes. Ao montar histórico de conversas para enviar à API, conte tokens do histórico acumulado para evitar erros de contexto excedido em tempo de execução. Se precisar gerar identificadores únicos por sessão, o [gerador UUID](/pt/uuid-generator/) é um complemento natural.
• Redação técnica e documentação. Escritores que produzem documentação extensa — à escala de um Ulysses, com centenas de milhares de palavras — podem monitorar o tamanho de seções para otimizar chamadas de sumarização em lote.

Perguntas frequentes