3,000 个英文单词在 GPT-5.6 Terra 上约为 4,301 个 Token（3,655–4,946），在 Claude Opus 5 上约为 5,591 个。作为输入发送要花 $0.0086；让模型写出来要花 $0.052。
Token 是 AI 模型读取和计费的单位，它不等于单词。我们的计数器按字符计算：在 OpenAI 的分词器上，英文大约每 4 个字符为 1 个 Token；本页正文平均每个单词 5.7 个字符（含空格）——因此 3,000 个单词在 GPT-5.6 Terra 上约为 4,301 个 Token，范围在 3,655 到 4,946 之间。
同一段文本在不同模型上的 Token 数不同，而且输出 Token 比输入贵好几倍。下表统计了 3,000 个单词在各主流模型上的 Token 数，并给出输入和输出两个方向的价格。计算器已设为 GPT-5.6 Terra 上 4,301 个输入 Token——粘贴您自己的文本或切换模型，就能按账单的实际方式精确计数。
计算任意文本的 Token 数量，并比较所有模型的成本
Token 总数
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请在上方粘贴提示词或回复、上传截图，或在高级设置中填写准确 Token 数量。这里将显示 Token 数量和成本。
把工资单、银行流水或截图拖进来，AI 会读取并自动填好这些字段。
在收支记录里，这就不再是一次性的计算：把真实余额放在那里，预测会自己更新。
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英文正文，单次请求，不含提示词缓存。Token 数为估算值并附范围；价格为各提供商公布的 API 价格，核实于 2026年9月9日。
| 模型 | Token 数 | 作为提示词发送 | 由模型生成 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol (OpenAI) | ≈4,301 (3,655–4,946) | $0.017 | $0.086 |
| GPT-5.6 Terra (OpenAI) | ≈4,301 (3,655–4,946) | $0.0086 | $0.052 |
| GPT-5.6 Luna (OpenAI) | ≈4,301 (3,655–4,946) | $0.00086 | $0.0052 |
| Claude Opus 5 (Anthropic) | ≈5,591 (4,192–6,988) | $0.028 | $0.14 |
| Claude Sonnet 5 (Anthropic) | ≈5,591 (4,192–6,988) | $0.011 | $0.056 |
| Claude Haiku 4.5 (Anthropic) | ≈4,301 (3,440–5,161) | $0.0043 | $0.022 |
| Gemini 3.1 Pro (Google) | ≈4,516 (3,386–5,645) | $0.009 | $0.054 |
| Gemini 3.8 Flash (Google) | ≈4,516 (3,386–5,645) | $0.0034 | $0.017 |
| Grok 4.6 (xAI) | ≈4,516 (3,386–5,645) | $0.009 | $0.027 |
| DeepSeek V4 Pro (DeepSeek) | ≈4,516 (3,386–5,645) | $0.003 | $0.0089 |
| DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) | ≈4,516 (3,386–5,645) | $0.00099 | $0.003 |
英文单词数