Alat Token AI
Penghitung Token Gemini — Hitung Token Online (Gratis)
Hitung berapa token yang dipakai teks Anda dengan Gemini. Tempel atau ketik di bawah — jumlah token diperbarui langsung, cocok untuk tetap dalam jendela konteks Gemini, memangkas prompt, dan memperkirakan biaya API sebelum mengirim permintaan.
- Pengembang
- Jendela konteks
- 1M token
- Tokenizer
- SentencePiece (estimated here)
- Akurasi di sini
- Perkiraan dekat
Tentang alat ini
Token adalah unit dasar yang dibaca model bahasa. Biasanya berupa potongan pendek dari kata — dalam bahasa Inggris, satu token setara sekitar 4 karakter atau kira-kira ¾ kata. Gemini mengukur semuanya dalam token: baik jendela konteks (berapa banyak teks muat dalam satu permintaan) maupun penagihan API.
Mengetahui jumlah token Gemini lebih dulu punya tiga manfaat: menghindari melebihi jendela konteks dan terpotong, memperkirakan biaya panggilan API, dan memangkas prompt panjang agar model punya lebih banyak ruang untuk menjawab.
Penghitung token Gemini ini berjalan sepenuhnya di peramban Anda — teks Anda tidak pernah diunggah atau disimpan. Hitungan OpenAI (GPT) memakai pengodean tiktoken yang tepat; Gemini ditampilkan sebagai perkiraan dekat karena tokenizer resminya tidak dipublikasikan untuk peramban. Untuk teks biasa, perkiraan umumnya dalam beberapa persen.
Bagaimana Gemini mengubah teks menjadi token
Gemini tidak membaca kata atau huruf secara langsung, melainkan memecah teks menjadi token dengan tokenizer subkata (SentencePiece (estimated here)). Kata umum sering menjadi satu token, sedangkan kata langka atau panjang, emoji, dan kode dipecah menjadi beberapa. Spasi dan tanda baca juga dihitung — karena itu "hello world" dan "helloworld" bisa menghasilkan hitungan berbeda.
Teks non-Inggris biasanya memakai lebih banyak token per karakter. Bahasa Tionghoa, Jepang, Korea, dan Thai sangat padat — satu karakter bisa menjadi satu atau beberapa token — sehingga makna yang sama bisa memakan jauh lebih banyak token daripada bahasa Inggris.
Jendela konteks dan batas token Gemini
Gemini punya jendela konteks sekitar 1M token, dibagi antara masukan (prompt, pesan sistem, riwayat, lampiran) dan keluaran. Jika total melebihi jendela, konten terlama dibuang atau permintaan ditolak — menghitung lebih dulu mencegah hal itu.
Tips praktis: sisakan ruang untuk jawaban. Jika butuh jawaban panjang, jaga prompt jauh di bawah batas agar model punya sisa token untuk menjawab.
Tips memakai lebih sedikit token dengan Gemini
Hapus instruksi dan boilerplate yang berulang, ringkas konteks panjang alih-alih menempelnya utuh, buang contoh yang tidak perlu, dan jangan mengulang pesan sistem yang sama tiap giliran. Memangkas token mempercepat jawaban dan menekan biaya.
Cara pakai
- Tempel teks Anda — Ketik atau tempel prompt, dokumen, atau kode apa pun ke kotak.
- Baca hitungannya — Angka besar adalah hitungan token Gemini, langsung, dengan karakter dan kata di sampingnya.
- Bandingkan model — Pakai tabel untuk membandingkan hitungan dengan model lain berdampingan.
- Salin atau bersihkan — Salin teks untuk dipakai di tempat lain, atau bersihkan dan mulai lagi.
Pertanyaan umum
Berapa token teks saya di Gemini?
Tempel di atas — penghitung menampilkan jumlah token Gemini seketika, beserta jumlah karakter dan kata.
Apakah hitungan token Gemini tepat?
Ini perkiraan dekat. Tokenizer resmi Gemini tidak berjalan di peramban, jadi kami mendekatinya; untuk teks normal biasanya dalam beberapa persen. Hitungan OpenAI/GPT pada tabel adalah tepat.
Berapa jendela konteks Gemini?
Sekitar 1M token, dibagi antara masukan dan keluaran. Jaga total di bawah batas ini agar tidak terpotong.
Bagaimana menghitung token Gemini online dan gratis?
Halaman ini adalah penghitung token Gemini online gratis — tanpa akun, tanpa instalasi. Semua dihitung di peramban.
Mengapa token penting untuk Gemini?
Gemini menagih per token dan membatasi permintaan berdasarkan token, jadi hitungan token menentukan apakah prompt Anda muat dan berapa biayanya.
Apakah teks saya dikirim ke server?
Tidak. Penghitungan terjadi sepenuhnya di peramban — tidak ada yang diunggah, dicatat, atau disimpan.
Bagaimana mengurangi pemakaian token?
Perpendek prompt, ringkas konteks panjang, hapus instruksi berulang, dan pangkas contoh. Token lebih sedikit berarti permintaan lebih cepat dan murah.