AI トークンツール
Gemini トークンカウンター — オンラインでトークン数を計測（無料）
あなたのテキストが Gemini で何トークン使うかを数えます。下に貼り付けるか入力すると、トークン数がリアルタイムで更新されます。Gemini のコンテキストウィンドウに収める、プロンプトを削る、リクエスト送信前に API コストを見積もるのに最適です。
- 開発元
- コンテキストウィンドウ
- 1M トークン
- トークナイザー
- SentencePiece (estimated here)
- ここでの精度
- 近い推定
このツールについて
トークンは言語モデルが読み取る基本単位です。多くは単語の短い断片で、英語では 1 トークンがおよそ 4 文字、または単語の約 ¾ に相当します。Gemini はすべてをトークンで測ります。コンテキストウィンドウ（1 リクエストに収まるテキスト量）も API の課金もトークン基準です。
Gemini のトークン数を事前に把握する利点は 3 つあります。コンテキストウィンドウ超過による切り詰めを避けられる、API 呼び出しのコストを予測できる、長いプロンプトを削ってモデルの回答スペースを確保できる、という点です。
この Gemini トークンカウンターは完全にブラウザ内で動作し、テキストがアップロードや保存されることはありません。OpenAI（GPT）の計測は正確な tiktoken エンコーディングを使用します。Gemini は公式トークナイザーがブラウザ向けに公開されていないため近い推定として表示します。通常の文章なら誤差は数パーセント以内が一般的です。
Gemini はテキストをどうトークンに変えるか
Gemini は単語や文字をそのまま読むのではなく、サブワード・トークナイザー（SentencePiece (estimated here)）でテキストをトークンに分割します。よく使う語は 1 トークンになりがちですが、珍しい語や長い語、絵文字、コードは複数に分かれます。空白や句読点も数えるため、"hello world" と "helloworld" で結果が変わることがあります。
英語以外のテキストは文字あたりのトークンが多くなりがちです。中国語・日本語・韓国語・タイ語は特に密で、1 文字が 1 つ以上のトークンになることがあり、同じ意味でも英語よりかなり多くのトークンを消費する場合があります。
Gemini のコンテキストウィンドウとトークン上限
Gemini のコンテキストウィンドウは約 1M トークンで、入力（プロンプト、システムメッセージ、履歴、添付）と出力で共有します。合計がウィンドウを超えると古い内容が破棄されるかリクエストが拒否されます。事前に数えれば防げます。
実用的なコツ：回答用の余白を残しましょう。長い回答が必要なら、モデルが答えるトークンを残せるよう、プロンプトを上限よりかなり低く保ちます。
Gemini でトークンを減らすコツ
冗長な指示や定型文を削り、長い文脈は丸ごと貼らずに要約し、不要な例を外し、毎ターン同じシステムメッセージを繰り返さないこと。トークンを削ると回答が速くなり、費用も下がります。
使い方
- テキストを貼り付け — 任意のプロンプト・文書・コードをボックスに入力または貼り付けます。
- 数値を読む — 大きな数字が Gemini のトークン数で、リアルタイム更新され、横に文字数と単語数が出ます。
- モデルを比較 — 表で他モデルとトークン数を並べて比較できます。
- コピーまたはクリア — テキストをコピーして他で使う、またはクリアしてやり直します。
よくある質問
私のテキストは Gemini で何トークン？
上に貼り付けてください。カウンターが Gemini のトークン数を文字数・単語数とともに即座に表示します。
Gemini のトークン数は正確？
近い推定です。Gemini の公式トークナイザーはブラウザで動かないため近似しています。通常の文章なら誤差は数パーセント以内が一般的です。表内の OpenAI/GPT の数値は正確です。
Gemini のコンテキストウィンドウは？
約 1M トークンで、入力と出力で共有します。切り詰めを避けるため合計をこの上限以下に保ってください。
Gemini のトークンを無料でオンライン計測するには？
このページが無料のオンライン Gemini トークンカウンターです。アカウントもインストールも不要で、すべてブラウザで計算します。
なぜ Gemini でトークンが重要？
Gemini はトークン単位で課金し、トークンでリクエストを制限します。だからトークン数で、プロンプトが収まるか、いくらかかるかが決まります。
テキストはサーバーに送られますか？
いいえ。計測は完全にブラウザ内で行われ、アップロード・記録・保存は一切ありません。
トークン使用量を減らすには？
プロンプトを短く、長い文脈を要約し、繰り返しの指示を削り、例を減らします。トークンが少ないほどリクエストは速く安くなります。