Вы нашли подходящую модель, а рядом с ней цену: 2 $ за миллион токенов. Это число бесполезно, пока вы не можете ответить на один вопрос — сколько токенов на самом деле расходует ваше приложение?
Большинство прикидывает на глаз, и большинство занижает. Не потому что токены сложны, а потому что почти всё в запросе состоит из токенов, и лишь малая часть этого — то, что вы напечатали.
Вот что такое токен, как его посчитать и где прячутся сюрпризы.
Цены проверены 26 августа 2026 года. Актуальные значения — на странице сравнения ElliSekiz.
Что такое токен на самом деле
Модели ИИ не читают ни букв, ни слов. Они читают токены — небольшие куски текста из фиксированного словаря, с которым модель была построена.
Токен может быть целым словом, частью слова, отдельным символом или знаком препинания. Примерно так:
cat→ один токенtokenization→ часто три-четыре куска, вродеtoken+iz+ation!→ один токен- Пробел перед словом обычно едет вместе с ним, так что
the— один токен, а не два
Зачем резать текст именно так? Модели нужен фиксированный список того, что она умеет распознавать. Список всех английских слов был бы огромным и всё равно упустил бы имена, опечатки и другие языки. Список примерно из 100 000 подсловных кусков покрывает почти всё, потому что незнакомое слово можно сложить из знакомых фрагментов.
В этом вся идея. Текст входит, режется на известные куски, и счёт выставляется за кусок.
Сколько токенов в вашем тексте?
Эмпирическое правило OpenAI для английского: один токен ≈ 4 символа ≈ ¾ слова, то есть 100 токенов — около 75 слов.
Для быстрой проверки годится, для бюджета — нет, по трём причинам.
Каждая модель токенизирует по-своему. Одна и та же фраза даёт разное число на разных моделях — иногда очень разное. В документации Anthropic сказано, что Claude 4.7 и новее используют более новый токенизатор, где «тот же входной текст даёт примерно на 30 процентов больше токенов, чем на прежних моделях». Тот же текст, тот же поставщик, на 30 % больше токенов — только из-за смены версии.
Другие языки стоят дороже. Словарь большинства моделей построен вокруг английского. Текст на менее представленных языках дробится на большее число более мелких кусков — тот же смысл обходится в большее число токенов.
Код и структурированный текст ведут себя странно. Отступы, скобки и длинные идентификаторы распадаются иначе, чем проза.
Надёжный ход — считать, а не оценивать. Поставщики дают для этого инструмент: у Anthropic есть эндпоинт подсчёта токенов, вызов которого бесплатен, а OpenAI публикует токенизатор. Посчитайте один раз на своих настоящих промптах — и гадать больше не придётся.
То, что удивляет: всё состоит из токенов
Ваш вопрос — малая доля того, за что вы платите. Документация Anthropic публикует точные цифры для нескольких минимальных запросов, и их стоит прочитать внимательно:
| Что было отправлено | Входные токены |
|---|---|
| Системный промпт «You are a scientist» плюс сообщение «Hello, Claude» | 14 |
| Вопрос «What's the weather like in San Francisco?» плюс одно описание инструмента | 403 |
| Одно изображение плюс «Describe this image» | 1 028 |
| Один PDF плюс «Please summarize this document.» | 2 188 |
Перечитайте вторую строку. В вопросе девять слов. Описание одного-единственного инструмента — имя, описание, схема входа — стоит примерно 390 токенов. Агент с пятнадцатью инструментами платит это в каждом запросе, до того как пользователь что-либо напечатал.
Третья и четвёртая строки — та же история про медиа. Изображение — около тысячи токенов. PDF — пара тысяч, и это был короткий.
Входные и выходные токены стоят по-разному
Каждая текстовая модель публикует две ставки. Выход всегда дороже.
| Модель | Вход $/1M | Выход $/1M | Выход стоит |
|---|---|---|---|
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | 8× входа |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 4× входа |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | 8× входа |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 5× входа |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | 8× входа |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 5× входа |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 5× входа |
Отсюда следует прямой практический вывод: велеть модели отвечать тремя предложениями вместо десяти экономит больше, чем сокращение промпта на тот же объём. Обычно это самая дешёвая доступная оптимизация, и стоит она одной строки инструкции.
Во сколько на самом деле обходится один разговор
Чат на 10 ходов. Системный промпт 500 токенов, вопросы по 100 токенов, ответы по 250 токенов.
Загвоздка в том, что у моделей нет памяти между вызовами — весь разговор пересылается заново каждый ход. Ход 10 снова платит за ходы с 1 по 9.
- Токены, которые напечатали вы: 10 × 100 = 1 000
- Входные токены, за которые вам выставлен счёт: 21 750
- Выходные токены: 10 × 250 = 2 500
Вы напечатали тысячу токенов, а заплатили почти за двадцать две тысячи.
| Модель | Стоимость одного такого разговора |
|---|---|
| GPT-5 nano | $0.002 |
| Claude Sonnet 5 | $0.069 |
Обе цифры малы. Умножьте на 50 000 разговоров в месяц — и разница станет разницей между ошибкой округления и настоящей статьёй расходов.
Четыре вещи, которые незаметно раздувают счёт за токены
- Системный промпт, оплачиваемый в каждом запросе. Системный промпт на 800 токенов при 50 000 сообщений — это 40 млн токенов в месяц за текст, который вы написали один раз. Кеширование промптов существует ровно для этого: поставщик хранит неизменяемый префикс и берёт долю за его повторное чтение.
- История разговора. Как показано выше. Решение — обрезать или пересказывать старые ходы.
- Описания инструментов. Около 390 токенов каждое, в каждом запросе, независимо от того, использован инструмент или нет.
- Изображения и PDF. По тысяче токенов и больше каждое.
Ничего из этого не спрятано — всё задокументировано. Просто это легко забыть в оценке.
Токены — лишь одна из нескольких единиц тарификации
Стоит знать, прежде чем обобщать: большинство моделей ИИ не тарифицируются по токенам. Из 472 моделей, которые отслеживает ElliSekiz, по токенам оценены 160 — текстовые и чат-модели. Остальные 338 оценены за изображение, за мегапиксель, за секунду видео или за запуск.
Так что «сколько стоит эта модель» принимает разную форму в зависимости от того, что модель производит, и цену за токен нельзя напрямую сравнить с ценой за изображение.
Выводы
- Токен — это небольшой кусок текста, а не слово. Примерно ¾ слова в английском и меньше в большинстве других языков.
- Никогда не считайте бюджет по эмпирическому правилу. Считайте инструментом самого поставщика и ровно на той модели, которую собираетесь использовать.
- Ваш вопрос — малая часть. Системные промпты, история разговора, описания инструментов и вложения — большая.
- Выходные токены стоят в 4–8 раз дороже входных, поэтому короткие ответы — самая дешёвая экономия.
Что посмотреть дальше на ElliSekiz
Загляните в чат-модели. Цены входных и выходных токенов для каждой текстовой модели, рядом друг с другом, на странице чат-моделей.
А потом попробуйте одну. У каждой страницы модели есть playground — запустите свой настоящий промпт и прочитайте реальные числа токенов, прежде чем умножать что-либо на 50 000.
Источники
- Anthropic — Token counting (задокументированные примеры, смена токенизатора, бесплатный эндпоинт подсчёта)
- OpenAI Help Center — What are tokens and how to count them? (эмпирическое правило для английского)
- API моделей OpenRouter,
https://openrouter.ai/api/v1/models(цены токенов, прочитано 26.08.2026)