Du har hittat en modell du gillar och ett pris bredvid: 2 $ per miljon tokens. Den siffran är värdelös tills du kan svara på en fråga — hur många tokens använder din applikation egentligen?
De flesta gissar, och de flesta gissar lågt. Inte för att tokens är komplicerade, utan för att nästan allt i en förfrågan består av tokens och bara en liten del av det är det du skrev.
Här är vad en token är, hur man räknar en, och var överraskningarna gömmer sig.
Priserna kontrollerades senast den 26 augusti 2026. Aktuella siffror finns på ElliSekiz jämförelsesida.
Vad en token faktiskt är
AI-modeller läser varken bokstäver eller ord. De läser tokens — små textbitar ur ett fast ordförråd som modellen byggdes med.
En token kan vara ett helt ord, en del av ett ord, ett enda tecken eller ett skiljetecken. Ungefär:
cat→ en tokentokenization→ ofta tre eller fyra bitar, somtoken+iz+ation!→ en token- Blanksteget före ett ord följer oftast med, så
theär en token, inte två
Varför stycka text så här? En modell behöver en fast lista över saker den kan känna igen. En lista över varje engelskt ord skulle bli enorm och ändå missa namn, stavfel och andra språk. En lista på ungefär 100 000 delordsbitar täcker nästan allt, eftersom okända ord kan stavas ihop av kända fragment.
Det är hela idén. Text går in, hackas i kända bitar, och du faktureras per bit.
Hur många tokens är din text?
OpenAI:s tumregel för engelska är en token ≈ 4 tecken ≈ ¾ ord, så 100 tokens är ungefär 75 ord.
Det duger för en rimlighetskontroll och duger inte för en budget, av tre skäl.
Varje modell tokeniserar olika. Samma mening ger olika antal på olika modeller — ibland mycket olika. Anthropics egen dokumentation anger att Claude 4.7 och senare använder en nyare tokenizer där "samma indatatext ger ungefär 30 procent fler tokens än på tidigare modeller." Samma text, samma leverantör, 30 % fler tokens, enbart på grund av ett versionsbyte.
Andra språk kostar mer. Ordförrådet i de flesta modeller domineras av engelskan. Text på språk som är sämre representerade bryts i fler och mindre bitar — samma innebörd kostar alltså fler tokens.
Kod och strukturerad text beter sig underligt. Indrag, parenteser och långa identifierare faller isär på ett annat sätt än prosa.
Det pålitliga är att räkna i stället för att uppskatta. Leverantörerna ger dig verktyget: Anthropic har en endpoint för tokenräkning som är gratis att anropa, och OpenAI publicerar ett tokenizer-verktyg. Räkna en gång med dina riktiga prompter, så behöver du aldrig gissa igen.
Den del som överraskar folk: allt är tokens
Din fråga är en liten andel av det du betalar för. Anthropics dokumentation publicerar de exakta siffrorna för några minimala förfrågningar, och de är värda att läsa noga:
| Vad som skickades | Indatatokens |
|---|---|
| Systemprompt "You are a scientist" plus meddelandet "Hello, Claude" | 14 |
| Frågan "What's the weather like in San Francisco?" plus en verktygsdefinition | 403 |
| En bild plus "Describe this image" | 1 028 |
| En PDF plus "Please summarize this document." | 2 188 |
Läs den andra raden igen. Frågan är nio ord. Att beskriva ett enda verktyg — dess namn, dess beskrivning, dess indataschema — kostar runt 390 tokens. En agent med femton verktyg betalar det vid varje enskild förfrågan, innan användaren har skrivit något alls.
Tredje och fjärde raden är samma historia för media. En bild är ungefär tusen tokens. En PDF ett par tusen, och det var en kort.
In- och utdatatokens kostar inte lika
Varje textmodell publicerar två taxor. Utdata är alltid den dyra.
| Modell | Indata $/1M | Utdata $/1M | Utdata kostar |
|---|---|---|---|
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | 8× indata |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 4× indata |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | 8× indata |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 5× indata |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | 8× indata |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 5× indata |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 5× indata |
Det får en direkt praktisk följd: att säga åt modellen att svara i tre meningar i stället för tio sparar mer pengar än att korta din prompt lika mycket. Det är oftast den billigaste optimering som finns, och den kostar en rad instruktion.
Vad ett samtal faktiskt kostar
En chatt på 10 turer. En systemprompt på 500 tokens, frågor på 100 tokens, svar på 250 tokens.
Haken är att modeller saknar minne mellan anrop — hela samtalet skickas om varje tur. Tur 10 betalar alltså för tur 1 till 9 en gång till.
- Tokens du skrev: 10 × 100 = 1 000
- Indatatokens du faktureras för: 21 750
- Utdatatokens: 10 × 250 = 2 500
Du skrev tusen tokens och betalade för nästan tjugotvå tusen.
| Modell | Kostnad för det enda samtalet |
|---|---|
| GPT-5 nano | $0.002 |
| Claude Sonnet 5 | $0.069 |
Båda är små. Multiplicera med 50 000 samtal i månaden och skillnaden är skillnaden mellan ett avrundningsfel och en verklig post.
Fyra saker som tyst blåser upp en tokenräkning
- Systemprompten, debiterad vid varje förfrågan. En systemprompt på 800 tokens över 50 000 meddelanden är 40 M tokens i månaden för text du skrev en gång. Prompt-cachning finns exakt för detta — leverantören sparar det oföränderliga prefixet och tar en bråkdel för att läsa om det.
- Samtalshistoriken. Som ovan. Att beskära eller sammanfatta gamla turer är lösningen.
- Verktygsdefinitioner. Runt 390 tokens styck, vid varje förfrågan, oavsett om verktyget används.
- Bilder och PDF:er. Tusen tokens och uppåt, var och en.
Inget av detta är dolt — allt är dokumenterat. Det är bara lätt att lämna utanför en uppskattning.
Tokens är bara en av flera prisenheter
Värt att veta innan du generaliserar: de flesta AI-modeller prissätts inte i tokens alls. Av de 472 modeller som ElliSekiz följer prissätts 160 per token — text- och chattmodellerna. De andra 338 prissätts per bild, per megapixel, per sekund video eller per körning.
"Vad kostar den här modellen" har alltså olika form beroende på vad modellen producerar, och ett pris per token kan aldrig jämföras direkt med ett per bild.
Slutsats
- En token är en liten textbit, inte ett ord. Ungefär ¾ ord på engelska, och mindre på de flesta andra språk.
- Budgetera aldrig efter tumregeln. Räkna med leverantörens eget verktyg, mot exakt den modell du tänker använda.
- Din fråga är den lilla delen. Systemprompter, samtalshistorik, verktygsdefinitioner och bilagor är den stora.
- Utdatatokens kostar 4 till 8 gånger mer än indatatokens, så kortare svar är den billigaste besparingen.
Utforska mer på ElliSekiz
Bläddra bland chattmodellerna. In- och utdatapriser per token för varje textmodell, sida vid sida, på sidan med chattmodeller.
Prova sedan en. Varje modellsida har en playground — kör din riktiga prompt och läs av de verkliga tokenantalen innan du multiplicerar något med 50 000.
Källor
- Anthropic — Token counting (dokumenterade exempelsiffror, tokenizerbyte, gratis räkne-endpoint)
- OpenAI Help Center — What are tokens and how to count them? (tumregel för engelska)
- OpenRouter models API,
https://openrouter.ai/api/v1/models(tokenpriser, läst 2026-08-26)