Znalazłeś model, który ci odpowiada, a obok niego cenę: 2 $ za milion tokenów. Ta liczba jest bezużyteczna, dopóki nie potrafisz odpowiedzieć na jedno pytanie — ile tokenów faktycznie zużywa twoja aplikacja?
Większość ludzi zgaduje i większość zaniża. Nie dlatego, że tokeny są skomplikowane, ale dlatego, że niemal wszystko w zapytaniu składa się z tokenów, a to, co wpisałeś, jest tylko małą tego częścią.
Oto czym jest token, jak go policzyć i gdzie kryją się niespodzianki.
Ceny sprawdzone ostatnio 26 sierpnia 2026. Aktualne wartości są na stronie porównania ElliSekiz.
Czym naprawdę jest token
Modele AI nie czytają liter ani słów. Czytają tokeny — małe kawałki tekstu ze stałego słownika, z którym model został zbudowany.
Token może być całym słowem, częścią słowa, pojedynczym znakiem albo znakiem interpunkcyjnym. Z grubsza:
cat→ jeden tokentokenization→ często trzy lub cztery kawałki, jaktoken+iz+ation!→ jeden token- Spacja przed słowem zwykle podróżuje razem z nim, więc
theto jeden token, nie dwa
Po co dzielić tekst w ten sposób? Model potrzebuje stałej listy rzeczy, które potrafi rozpoznać. Lista wszystkich angielskich słów byłaby ogromna i i tak pomijałaby nazwy własne, literówki i inne języki. Lista około 100 000 fragmentów podsłownych pokrywa prawie wszystko, bo nieznane słowo można przeliterować ze znanych fragmentów.
I to cała idea. Tekst wchodzi, zostaje pocięty na znane kawałki, a rozliczenie jest od kawałka.
Ile tokenów ma twój tekst?
Reguła kciuka OpenAI dla angielskiego brzmi jeden token ≈ 4 znaki ≈ ¾ słowa, więc 100 tokenów to około 75 słów.
Do szybkiego sprawdzenia wystarczy, do budżetu się nie nadaje — z trzech powodów.
Każdy model tokenizuje inaczej. To samo zdanie daje różne liczby na różnych modelach — czasem bardzo różne. Dokumentacja Anthropic stwierdza, że Claude 4.7 i nowsze używają nowszego tokenizatora, w którym „ten sam tekst wejściowy daje o około 30 procent więcej tokenów niż we wcześniejszych modelach". Ten sam tekst, ten sam dostawca, 30 % więcej tokenów, wyłącznie z powodu zmiany wersji.
Inne języki kosztują więcej. Słownik większości modeli jest zdominowany przez angielski. Tekst w językach słabiej reprezentowanych jest dzielony na więcej i mniejszych kawałków — to samo znaczenie kosztuje więc więcej tokenów.
Kod i tekst strukturalny zachowują się dziwnie. Wcięcia, nawiasy i długie identyfikatory rozpadają się inaczej niż proza.
Pewne jest liczenie, nie szacowanie. Dostawcy dają ci narzędzie: Anthropic ma darmowy w wywołaniu endpoint do liczenia tokenów, a OpenAI publikuje tokenizator. Policz raz na swoich prawdziwych promptach i już nigdy nie będziesz musiał zgadywać.
Część, która zaskakuje: wszystko jest tokenami
Twoje pytanie to mały udział w tym, za co płacisz. Dokumentacja Anthropic publikuje dokładne liczby dla kilku minimalnych zapytań i warto je uważnie przeczytać:
| Co zostało wysłane | Tokeny wejściowe |
|---|---|
| Prompt systemowy „You are a scientist" plus wiadomość „Hello, Claude" | 14 |
| Pytanie „What's the weather like in San Francisco?" plus jedna definicja narzędzia | 403 |
| Jeden obraz plus „Describe this image" | 1 028 |
| Jeden PDF plus „Please summarize this document." | 2 188 |
Przeczytaj drugi wiersz jeszcze raz. Pytanie ma dziewięć słów. Opisanie jednego narzędzia — jego nazwy, opisu, schematu wejścia — kosztuje mniej więcej 390 tokenów. Agent z piętnastoma narzędziami płaci to przy każdym zapytaniu, zanim użytkownik cokolwiek wpisze.
Trzeci i czwarty wiersz to ta sama historia dla mediów. Obraz to około tysiąca tokenów. PDF — kilka tysięcy, a ten był krótki.
Tokeny wejściowe i wyjściowe nie kosztują tyle samo
Każdy model tekstowy publikuje dwie stawki. Wyjście zawsze jest tą drogą.
| Model | Wejście $/1M | Wyjście $/1M | Wyjście kosztuje |
|---|---|---|---|
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | 8× wejścia |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 4× wejścia |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | 8× wejścia |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 5× wejścia |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | 8× wejścia |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 5× wejścia |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 5× wejścia |
Płynie z tego bezpośredni wniosek praktyczny: powiedzenie modelowi, żeby odpowiedział w trzech zdaniach zamiast w dziesięciu, oszczędza więcej niż skrócenie promptu o tyle samo. To zwykle najtańsza dostępna optymalizacja i kosztuje jedną linijkę instrukcji.
Ile naprawdę kosztuje jedna rozmowa
Czat na 10 tur. Prompt systemowy 500 tokenów, pytania po 100 tokenów, odpowiedzi po 250 tokenów.
Haczyk polega na tym, że modele nie mają pamięci między wywołaniami — cała rozmowa jest wysyłana ponownie w każdej turze. Tura 10 płaci więc jeszcze raz za tury od 1 do 9.
- Tokeny, które wpisałeś: 10 × 100 = 1 000
- Tokeny wejściowe, za które płacisz: 21 750
- Tokeny wyjściowe: 10 × 250 = 2 500
Wpisałeś tysiąc tokenów, a zapłaciłeś za prawie dwadzieścia dwa tysiące.
| Model | Koszt tej jednej rozmowy |
|---|---|
| GPT-5 nano | $0.002 |
| Claude Sonnet 5 | $0.069 |
Oba są małe. Pomnóż przez 50 000 rozmów miesięcznie, a różnica staje się różnicą między błędem zaokrąglenia a prawdziwą pozycją w budżecie.
Cztery rzeczy, które po cichu pompują rachunek za tokeny
- Prompt systemowy, naliczany przy każdym zapytaniu. Prompt systemowy na 800 tokenów przy 50 000 wiadomości to 40 mln tokenów miesięcznie za tekst napisany raz. Buforowanie promptów istnieje dokładnie po to — dostawca przechowuje niezmienny prefiks i nalicza ułamek za jego ponowne odczytanie.
- Historia rozmowy. Jak wyżej. Przycinanie lub streszczanie starych tur to rozwiązanie.
- Definicje narzędzi. Około 390 tokenów każda, przy każdym zapytaniu, niezależnie od tego, czy narzędzie zostanie użyte.
- Obrazy i pliki PDF. Po tysiąc tokenów i więcej, każdy.
Nic z tego nie jest ukryte — wszystko jest udokumentowane. Po prostu łatwo o tym zapomnieć w szacunku.
Tokeny to tylko jedna z kilku jednostek rozliczeniowych
Warto wiedzieć, zanim się uogólni: większość modeli AI nie jest rozliczana za tokeny. Z 472 modeli śledzonych przez ElliSekiz 160 jest wycenianych za token — modele tekstowe i czatowe. Pozostałe 338 są wyceniane za obraz, za megapiksel, za sekundę wideo albo za uruchomienie.
„Ile kosztuje ten model" ma więc inny kształt zależnie od tego, co model wytwarza, a ceny za token nigdy nie da się porównać wprost z ceną za obraz.
Podsumowanie
- Token to mały kawałek tekstu, nie słowo. Około ¾ słowa w angielskim, a mniej w większości innych języków.
- Nigdy nie planuj budżetu na regule kciuka. Policz narzędziem samego dostawcy, na dokładnie tym modelu, którego zamierzasz użyć.
- Twoje pytanie to mała część. Prompty systemowe, historia rozmowy, definicje narzędzi i załączniki to część duża.
- Tokeny wyjściowe kosztują od 4 do 8 razy więcej niż wejściowe, więc krótsze odpowiedzi to najtańsza oszczędność.
Zobacz więcej na ElliSekiz
Przejrzyj modele czatowe. Ceny tokenów wejściowych i wyjściowych dla każdego modelu tekstowego, obok siebie, na stronie modeli czatowych.
A potem któryś wypróbuj. Każda strona modelu ma playground — uruchom swój prawdziwy prompt i odczytaj rzeczywiste liczby tokenów, zanim pomnożysz cokolwiek przez 50 000.
Źródła
- Anthropic — Token counting (udokumentowane liczby przykładowe, zmiana tokenizatora, darmowy endpoint liczenia)
- OpenAI Help Center — What are tokens and how to count them? (reguła kciuka dla angielskiego)
- API modeli OpenRouter,
https://openrouter.ai/api/v1/models(ceny tokenów, odczytane 26.08.2026)