Token Counter
Counts tokens under OpenAI-compatible (tiktoken) encodings, by model or encoding name.
我該用這個嗎
品質與安全性
A
根據工具定義與協定合規性的自動化分析。
上下文成本
~175Token（工具定義）
~1.3 KB典型回應大小
極小的注意力影響（128k 上下文的 0.14%）
這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高，可用於其他工作的注意力就越少。
安裝
一鍵安裝
將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案：
{
"mcpServers": {
"token-counter": {
"url": "https://apished.com/mcp/v1/tokens"
}
}
}遠端端點
https://apished.com/mcp/v1/tokensstreamable-http它能做什麼
工具清單
工具（1）
🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
🟢tokens_count(text, model, encoding)
Counts tokens under an OpenAI-compatible (tiktoken) encoding. Provide exactly one of model (e.g. "gpt-4o") or encoding ("o200k_base" or "cl100k_base"). No Claude/Anthropic tokenizer.
輸入結構描述
{
"type": "object",
"properties": {
"text": {
"type": "string"
},
"model": {
"type": "string",
"description": "e.g. gpt-4o; exactly one of model/encoding"
},
"encoding": {
"type": "string",
"description": "o200k_base or cl100k_base; exactly one of model/encoding"
}
},
"required": [
"text"
],
"additionalProperties": false
}輸出結構描述
{
"type": "object",
"properties": {
"tokens": {
"type": "integer"
},
"encoding": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"tokens"
],
"additionalProperties": false
}社群
證據
近期觀測
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