トークンとは、テキストをAIモデルが処理しやすい単位に分割したものです。日本語の場合、1文字が1トークンになることもあれば、単語や記号が1トークンとして扱われることもあります。モデルによって分割方法が異なり、英語よりも日本語の方が1文字あたりのトークン数が多くなる傾向があります。トークン数はAIの利用料金や処理可能なテキスト量に直接影響します。

多くの大規模言語モデル（LLM）は、トークン数に基づいて利用料金が決まります。また、1回のリクエストで処理できるトークン数（コンテキスト長）にも上限があります。トークン数を正確に把握することで、コストの予測や、モデルの制限内で効率的にテキストを処理することが可能になります。特に日本語は英語よりもトークン数が増えやすいため、注意が必要です。

本サイトは、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 3、GoogleのGemini Proなど、主要な大規模言語モデル（LLM）に対応しています。各モデルごとにトークンのカウント方法や料金体系が異なるため、モデルごとの比較表も掲載しています。今後も新しいモデルやバージョンに随時対応予定です。

日本語は英語と比べて、1文字あたりのトークン数が多くなる傾向があります。これは、英語がスペースや単語単位で分割されるのに対し、日本語は文節や文字単位で細かく分割されるためです。そのため、同じ内容でも日本語の方がトークン数が多くなりやすく、コストやコンテキスト制限に影響します。日本語テキストを扱う際は、トークン数の増加に注意しましょう。

本サイトでは、日本語テキストに最適化した独自のアルゴリズムでトークン数を推定しています。実際のAIモデルのトークナイザー（例：OpenAI tiktoken）に近い結果を目指していますが、完全に一致するわけではありません。より正確なトークン数が必要な場合は、各モデルの公式トークナイザーもご利用ください。

当サイトのトークン計算は、各AIモデルの公式トークナイザーに近い結果を提供するよう設計されています。ただし、完全な一致は保証できません。特に日本語の場合は、モデルによって分割方法が異なるため、概算としてご利用ください。より正確なトークン数が必要な場合は、各モデルの公式トークナイザーをご利用ください。

GPT-4とClaude 3では、日本語テキストのトークン分割方法が異なります。GPT-4は文字単位で分割することが多く、Claude 3は文節単位で分割する傾向があります。そのため、同じ日本語テキストでも、モデルによってトークン数が異なる場合があります。当サイトでは、各モデルの特性を考慮した計算を行っています。

AIモデルの利用料金は、主に入力トークン数と出力トークン数に基づいて計算されます。例えば、GPT-4の場合、入力は100万トークンあたり約30ドル、出力は100万トークンあたり約60ドルです。当サイトでは、入力テキストのトークン数から、おおよその料金を計算することができます。ただし、実際の料金は、APIの利用状況や契約内容によって変動する可能性があります。

日本語のトークン計算では、以下の点に注意が必要です：1) 漢字、ひらがな、カタカナ、英数字、記号など、文字種によってトークン数が異なる場合がある、2) 文脈によって分割方法が変わる可能性がある、3) モデルによって最適な分割方法が異なる。当サイトでは、これらの特性を考慮した計算を行っています。

トークン計算は以下のような場面で活用できます：1) AIモデルの利用コストの予測、2) コンテキスト制限内での効率的なテキスト処理、3) プロンプトエンジニアリングの最適化、4) 長文生成時の分割ポイントの決定。当サイトのトークン計算ツールを活用して、AIの利用をより効率的に行うことができます。

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