TokenCost终极LLM成本计算工具 - 轻松估算OpenAI、Anthropic等API费用【免费下载链接】tokencostEasy token price estimates for 400 LLMs. TokenOps.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencostTokenCost是一款强大的LLM成本计算工具能够帮助开发者轻松估算400多种大型语言模型LLM的API费用。无论是OpenAI、Anthropic还是其他主流AI服务提供商TokenCost都能为你提供精准的token价格估算让你在开发AI应用时更好地控制成本。TokenCost的彩色涂鸦风格标志象征着其在AI成本计算领域的活力与创新为什么选择TokenCost进行LLM成本估算在AI开发过程中准确估算API费用是项目预算管理的关键一环。不同的LLM模型、不同的服务提供商其token定价策略各不相同手动计算不仅繁琐还容易出错。TokenCost的出现正是为了解决这一痛点。覆盖400主流LLM模型TokenCost支持市场上几乎所有主流的LLM模型包括但不限于OpenAI的GPT系列GPT-4、GPT-4o、GPT-3.5-turbo等Anthropic的Claude系列Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku等Google的Gemini系列Mistral AI的各种模型Azure AI服务AWS Bedrock上的各类模型无论你使用哪家提供商的LLM服务TokenCost都能为你提供准确的成本估算。实时更新的价格数据TokenCost的价格数据来自pricing_table.md文件该文件包含了400多种模型的详细定价信息。例如我们可以看到GPT-4o的输入成本为每百万tokens 2.5美元输出成本为每百万tokens 10美元。这些数据会定期更新确保你获得的始终是最新的价格信息。简单易用的API接口TokenCost提供了直观的API接口让你可以轻松集成到自己的应用中。核心功能包括calculate_prompt_cost: 计算提示词的成本calculate_completion_cost: 计算完成内容的成本calculate_all_costs_and_tokens: 同时计算提示词和完成内容的成本及token数量这些功能都在tokencost/costs.py文件中实现代码结构清晰易于理解和扩展。如何快速开始使用TokenCost使用TokenCost非常简单只需几个步骤即可开始估算你的LLM API费用。安装TokenCost首先你需要克隆TokenCost仓库到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencost然后按照项目文档中的说明进行安装。TokenCost支持Python环境安装过程简单快捷。基本使用示例估算单个提示词的成本from tokencost.costs import calculate_prompt_cost prompt Hello, world! model gpt-3.5-turbo cost calculate_prompt_cost(prompt, model) print(fPrompt cost: ${cost})估算提示词和完成内容的总成本from tokencost.costs import calculate_all_costs_and_tokens prompt Hello, world! completion Hello! How can I assist you today? model gpt-3.5-turbo result calculate_all_costs_and_tokens(prompt, completion, model) print(fTotal cost: ${result[prompt_cost] result[completion_cost]}) print(fTotal tokens: {result[prompt_tokens] result[completion_tokens]})这些简单的示例展示了TokenCost的强大功能。通过这些接口你可以轻松地将成本估算集成到你的AI应用中。TokenCost的核心功能解析TokenCost提供了一系列功能帮助你全面掌握LLM使用成本。精准的token计数TokenCost使用tiktoken库OpenAI开发的token计数库来准确计算文本中的token数量。对于Anthropic的Claude系列模型TokenCost还支持使用Anthropic的官方token计数API确保计数的准确性。灵活的模型价格配置TokenCost允许你通过configure_model函数自定义模型价格或者通过register_model_pattern函数为一类模型设置价格模式。这对于处理自定义模型或私有部署的模型非常有用。详细的成本 breakdown使用calculate_all_costs_and_tokens函数你可以获得提示词成本、提示词token数、完成内容成本和完成内容token数的详细 breakdown。这有助于你深入分析成本构成找到优化空间。结语让AI成本可控开发更安心TokenCost作为一款终极LLM成本计算工具为AI开发者提供了精准、便捷的成本估算解决方案。无论是个人开发者还是企业团队都能从TokenCost中受益更好地控制AI项目的成本。如果你正在开发AI应用或者计划使用LLM服务不妨试试TokenCost让它成为你AI开发工具箱中的得力助手。通过精准的成本估算你可以更专注于创新而不必担心意外的API费用。立即开始使用TokenCost让AI成本透明化开发更安心 【免费下载链接】tokencostEasy token price estimates for 400 LLMs. TokenOps.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencost创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
TokenCost：终极LLM成本计算工具 - 轻松估算OpenAI、Anthropic等API费用
TokenCost终极LLM成本计算工具 - 轻松估算OpenAI、Anthropic等API费用【免费下载链接】tokencostEasy token price estimates for 400 LLMs. TokenOps.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencostTokenCost是一款强大的LLM成本计算工具能够帮助开发者轻松估算400多种大型语言模型LLM的API费用。无论是OpenAI、Anthropic还是其他主流AI服务提供商TokenCost都能为你提供精准的token价格估算让你在开发AI应用时更好地控制成本。TokenCost的彩色涂鸦风格标志象征着其在AI成本计算领域的活力与创新为什么选择TokenCost进行LLM成本估算在AI开发过程中准确估算API费用是项目预算管理的关键一环。不同的LLM模型、不同的服务提供商其token定价策略各不相同手动计算不仅繁琐还容易出错。TokenCost的出现正是为了解决这一痛点。覆盖400主流LLM模型TokenCost支持市场上几乎所有主流的LLM模型包括但不限于OpenAI的GPT系列GPT-4、GPT-4o、GPT-3.5-turbo等Anthropic的Claude系列Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku等Google的Gemini系列Mistral AI的各种模型Azure AI服务AWS Bedrock上的各类模型无论你使用哪家提供商的LLM服务TokenCost都能为你提供准确的成本估算。实时更新的价格数据TokenCost的价格数据来自pricing_table.md文件该文件包含了400多种模型的详细定价信息。例如我们可以看到GPT-4o的输入成本为每百万tokens 2.5美元输出成本为每百万tokens 10美元。这些数据会定期更新确保你获得的始终是最新的价格信息。简单易用的API接口TokenCost提供了直观的API接口让你可以轻松集成到自己的应用中。核心功能包括calculate_prompt_cost: 计算提示词的成本calculate_completion_cost: 计算完成内容的成本calculate_all_costs_and_tokens: 同时计算提示词和完成内容的成本及token数量这些功能都在tokencost/costs.py文件中实现代码结构清晰易于理解和扩展。如何快速开始使用TokenCost使用TokenCost非常简单只需几个步骤即可开始估算你的LLM API费用。安装TokenCost首先你需要克隆TokenCost仓库到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencost然后按照项目文档中的说明进行安装。TokenCost支持Python环境安装过程简单快捷。基本使用示例估算单个提示词的成本from tokencost.costs import calculate_prompt_cost prompt Hello, world! model gpt-3.5-turbo cost calculate_prompt_cost(prompt, model) print(fPrompt cost: ${cost})估算提示词和完成内容的总成本from tokencost.costs import calculate_all_costs_and_tokens prompt Hello, world! completion Hello! How can I assist you today? model gpt-3.5-turbo result calculate_all_costs_and_tokens(prompt, completion, model) print(fTotal cost: ${result[prompt_cost] result[completion_cost]}) print(fTotal tokens: {result[prompt_tokens] result[completion_tokens]})这些简单的示例展示了TokenCost的强大功能。通过这些接口你可以轻松地将成本估算集成到你的AI应用中。TokenCost的核心功能解析TokenCost提供了一系列功能帮助你全面掌握LLM使用成本。精准的token计数TokenCost使用tiktoken库OpenAI开发的token计数库来准确计算文本中的token数量。对于Anthropic的Claude系列模型TokenCost还支持使用Anthropic的官方token计数API确保计数的准确性。灵活的模型价格配置TokenCost允许你通过configure_model函数自定义模型价格或者通过register_model_pattern函数为一类模型设置价格模式。这对于处理自定义模型或私有部署的模型非常有用。详细的成本 breakdown使用calculate_all_costs_and_tokens函数你可以获得提示词成本、提示词token数、完成内容成本和完成内容token数的详细 breakdown。这有助于你深入分析成本构成找到优化空间。结语让AI成本可控开发更安心TokenCost作为一款终极LLM成本计算工具为AI开发者提供了精准、便捷的成本估算解决方案。无论是个人开发者还是企业团队都能从TokenCost中受益更好地控制AI项目的成本。如果你正在开发AI应用或者计划使用LLM服务不妨试试TokenCost让它成为你AI开发工具箱中的得力助手。通过精准的成本估算你可以更专注于创新而不必担心意外的API费用。立即开始使用TokenCost让AI成本透明化开发更安心 【免费下载链接】tokencostEasy token price estimates for 400 LLMs. TokenOps.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokencost创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
