Ви знайшли модель, яка вам підходить, а поруч ціну: 2 $ за мільйон токенів. Це число нічого не варте, доки ви не можете відповісти на одне запитання — скільки токенів насправді витрачає ваш застосунок?
Більшість прикидає на око, і більшість занижує. Не тому, що токени складні, а тому, що майже все в запиті складається з токенів, і лише мала частина цього — те, що ви набрали.
Ось що таке токен, як його порахувати і де ховаються несподіванки.
Ціни востаннє перевірено 26 серпня 2026 року. Актуальні значення — на сторінці порівняння ElliSekiz.
Що таке токен насправді
Моделі ШІ не читають ані літер, ані слів. Вони читають токени — невеликі шматки тексту з фіксованого словника, з яким модель була побудована.
Токен може бути цілим словом, частиною слова, одним символом або розділовим знаком. Приблизно так:
cat→ один токенtokenization→ часто три-чотири шматки, якtoken+iz+ation!→ один токен- Пробіл перед словом зазвичай їде разом із ним, тож
the— один токен, а не два
Навіщо різати текст саме так? Моделі потрібен фіксований перелік того, що вона вміє розпізнавати. Перелік усіх англійських слів був би величезним і все одно проминув би імена, одруки та інші мови. Перелік приблизно зі 100 000 підслівних шматків покриває майже все, бо незнайоме слово можна скласти зі знайомих фрагментів.
У цьому вся ідея. Текст заходить, ріжеться на відомі шматки, і рахунок виставляється за шматок.
Скільки токенів у вашому тексті?
Емпіричне правило OpenAI для англійської: один токен ≈ 4 символи ≈ ¾ слова, тобто 100 токенів — приблизно 75 слів.
Для швидкої перевірки годиться, для бюджету — ні, з трьох причин.
Кожна модель токенізує по-своєму. Те саме речення дає різну кількість на різних моделях — іноді дуже різну. Документація Anthropic зазначає, що Claude 4.7 і новіші використовують новіший токенізатор, де «той самий вхідний текст дає приблизно на 30 відсотків більше токенів, ніж на попередніх моделях». Той самий текст, той самий постачальник, на 30 % більше токенів — лише через зміну версії.
Інші мови коштують дорожче. Словник більшості моделей побудований навколо англійської. Текст менш представленими мовами дробиться на більшу кількість дрібніших шматків — той самий зміст обходиться в більше токенів.
Код і структурований текст поводяться дивно. Відступи, дужки й довгі ідентифікатори розпадаються інакше, ніж проза.
Надійний хід — рахувати, а не оцінювати. Постачальники дають для цього інструмент: у Anthropic є ендпоінт підрахунку токенів, виклик якого безкоштовний, а OpenAI публікує токенізатор. Порахуйте один раз на своїх справжніх промптах — і більше не доведеться вгадувати.
Те, що дивує: усе складається з токенів
Ваше запитання — мала частка того, за що ви платите. Документація Anthropic публікує точні числа для кількох мінімальних запитів, і їх варто прочитати уважно:
| Що було надіслано | Вхідні токени |
|---|---|
| Системний промпт «You are a scientist» плюс повідомлення «Hello, Claude» | 14 |
| Запитання «What's the weather like in San Francisco?» плюс один опис інструмента | 403 |
| Одне зображення плюс «Describe this image» | 1 028 |
| Один PDF плюс «Please summarize this document.» | 2 188 |
Перечитайте другий рядок. У запитанні дев'ять слів. Опис одного-єдиного інструмента — назва, опис, схема входу — коштує приблизно 390 токенів. Агент із п'ятнадцятьма інструментами платить це в кожному запиті, ще до того, як користувач щось набрав.
Третій і четвертий рядки — та сама історія про медіа. Зображення — близько тисячі токенів. PDF — пара тисяч, і то був короткий.
Вхідні та вихідні токени коштують по-різному
Кожна текстова модель публікує дві ставки. Вихід завжди дорожчий.
| Модель | Вхід $/1M | Вихід $/1M | Вихід коштує |
|---|---|---|---|
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | 8× входу |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 4× входу |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | 8× входу |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 5× входу |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | 8× входу |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 5× входу |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 5× входу |
Звідси прямий практичний висновок: сказати моделі відповідати трьома реченнями замість десяти економить більше, ніж скоротити промпт на той самий обсяг. Зазвичай це найдешевша доступна оптимізація, і коштує вона одного рядка інструкції.
Скільки насправді коштує одна розмова
Чат на 10 ходів. Системний промпт 500 токенів, запитання по 100 токенів, відповіді по 250 токенів.
Заковика в тому, що моделі не мають пам'яті між викликами — уся розмова пересилається заново щоходу. Тож хід 10 знову платить за ходи з 1 по 9.
- Токени, які набрали ви: 10 × 100 = 1 000
- Вхідні токени, за які виставлено рахунок: 21 750
- Вихідні токени: 10 × 250 = 2 500
Ви набрали тисячу токенів, а заплатили майже за двадцять дві тисячі.
| Модель | Вартість однієї такої розмови |
|---|---|
| GPT-5 nano | $0.002 |
| Claude Sonnet 5 | $0.069 |
Обидві цифри малі. Помножте на 50 000 розмов на місяць — і різниця стане різницею між похибкою округлення і справжньою статтею витрат.
Чотири речі, що непомітно роздувають рахунок за токени
- Системний промпт, оплачуваний у кожному запиті. Системний промпт на 800 токенів за 50 000 повідомлень — це 40 млн токенів на місяць за текст, написаний один раз. Кешування промптів існує саме для цього: постачальник зберігає незмінний префікс і бере частку за його повторне читання.
- Історія розмови. Як показано вище. Рішення — обрізати або переказувати старі ходи.
- Описи інструментів. Близько 390 токенів кожен, у кожному запиті, незалежно від того, чи інструмент використано.
- Зображення і PDF. По тисячі токенів і більше кожне.
Нічого з цього не приховано — усе задокументовано. Просто це легко забути в оцінці.
Токени — лише одна з кількох одиниць тарифікації
Варто знати, перш ніж узагальнювати: більшість моделей ШІ не тарифікуються за токенами. Із 472 моделей, які відстежує ElliSekiz, за токенами оцінено 160 — текстові та чат-моделі. Решта 338 оцінені за зображення, за мегапіксель, за секунду відео або за запуск.
Тож «скільки коштує ця модель» має різну форму залежно від того, що модель виробляє, і ціну за токен ніколи не можна порівняти напряму з ціною за зображення.
Висновки
- Токен — це невеликий шматок тексту, а не слово. Приблизно ¾ слова в англійській і менше в більшості інших мов.
- Ніколи не плануйте бюджет за емпіричним правилом. Рахуйте інструментом самого постачальника і саме на тій моделі, яку збираєтеся використовувати.
- Ваше запитання — мала частина. Системні промпти, історія розмови, описи інструментів і вкладення — велика.
- Вихідні токени коштують у 4–8 разів дорожче за вхідні, тож коротші відповіді — найдешевша економія.
Що подивитися далі на ElliSekiz
Загляньте до чат-моделей. Ціни вхідних і вихідних токенів для кожної текстової моделі, поруч, на сторінці чат-моделей.
А потім спробуйте якусь. Кожна сторінка моделі має playground — запустіть свій справжній промпт і прочитайте реальні числа токенів, перш ніж множити щось на 50 000.
Джерела
- Anthropic — Token counting (задокументовані приклади, зміна токенізатора, безкоштовний ендпоінт підрахунку)
- OpenAI Help Center — What are tokens and how to count them? (емпіричне правило для англійської)
- API моделей OpenRouter,
https://openrouter.ai/api/v1/models(ціни токенів, прочитано 26.08.2026)