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Token-Zähler für KI-Prompts

Der Token-Zähler: Fügen Sie Ihren Prompt oder Text ein und sehen Sie eine Schätzung der Token-Anzahl mit realistischer Spanne. Die Werte beruhen auf Messungen mit OpenAI-Tokenizern für die gewählte Textsprache. Ihr Text bleibt im Browser.

Quelle: OpenAI tiktoken (MIT) – “each token corresponds to about 4 bytes”; o200k_base / cl100k_base used for the measurement. Stand: .

Einfügen mit Strg+V. Gezählt wird live beim Tippen.

Ihr Text bleibt in Ihrem Browser – er wird nicht gesendet, nicht gespeichert und nicht in die Adresszeile geschrieben.

Deutsch braucht bei gleicher Zeichenzahl rund 15 % mehr Tokens als Englisch.
Meine ToolboxIhre Eingaben werden nur in diesem Browser gespeichert.

Ergebnis

Geschätzte Tokens
≈ 85
Übliche Spanne
68 bis 104 Tokens
Zeichen
284
Zeichen ohne Leerzeichen
243
Wörter
41
Zeilen
3
Schätzung, keine exakte Zählung: Jedes KI-Modell zerlegt Text mit seinem eigenen Tokenizer. Die Spanne deckte 80–90 % unserer Messtexte ab (OpenAI o200k_base und cl100k_base).

So wird gerechnet

Tokens sind die Einheiten, in die ein Sprachmodell Text zerlegt – ganze Wörter, Wortteile, Satzzeichen oder Leerzeichen. Abgerechnet und begrenzt (Kontextfenster, maximale Antwortlänge) wird in Tokens, nicht in Zeichen.

Tokens zählen – so geht's

  1. Prompt oder Text in das Feld einfügen.
  2. Unter „Sprache des Textes“ die Sprache wählen – deutsche Texte brauchen mehr Tokens als englische.
  3. Geschätzte Token-Anzahl mit Spanne ablesen, dazu Zeichen und Wörter.

Beispiel: Nach der Faustregel von rund 4 Zeichen pro Token ergibt ein englischer Text mit 2.000 Zeichen etwa 2.000 / 4 = 500 Tokens. Ein gleich langer deutscher Text liegt meist darüber.

Faustregel: rund 4 Zeichen pro Token – im Englischen

OpenAI schreibt zu seinem Tokenizer tiktoken, ein Token entspreche im Schnitt etwa 4 Bytes; Google nennt für Gemini „etwa 4 Zeichen“ pro Token. Beides gilt für englischen Text. Andere Sprachen brauchen mehr Tokens, weil die Tokenizer überwiegend mit englischem Text trainiert wurden und Wörter wie „Stadtbibliothek“ in mehrere Teile zerfallen.

Woher die Zahlen kommen

Wir haben die OpenAI-Tokenizer o200k_base (GPT-4o und neuer) und cl100k_base (GPT-4, GPT-3.5) auf 39 bis 56 Fließtexten je Sprache gemessen (Stand 27.09.2026). Zeichen pro Token im Mittel:

Die Schätzung teilt die Zeichenzahl durch den Mittelwert beider Tokenizer; die Spanne nutzt das 10.- und 90.-Perzentil der Einzeltexte. Programmcode, Tabellen, viele Zahlen, Emoji oder Sprachen mit anderen Schriften (Chinesisch, Arabisch …) können deutlich abweichen.

Warum kein exakter Zähler?

Ein exakter Tokenizer müsste die komplette Token-Tabelle laden – für o200k_base sind das rund 3,6 MB. Das wäre für eine schnelle Seite unverhältnismäßig. Claude, Gemini und Llama verwenden zudem eigene Tokenizer; exakte Zahlen liefert nur der jeweilige Anbieter (z. B. per Token-Counting-Schnittstelle).

Weitere Text-Werkzeuge: Zeichen und Wörter genau zählt der Zeichenzähler, überflüssige Leerzeichen und Umbrüche entfernt Text bereinigen, und wie leicht ein Text zu lesen ist, zeigt die Lesbarkeitsprüfung.

Häufige Fragen

Wie viele Tokens sind 1.000 Wörter?

Im Englischen etwa 1.300–1.400 Tokens (gemessen: im Mittel 1,4 Tokens pro Wort). Deutsch braucht mehr: je nach Tokenizer etwa 1,8–2,1 Tokens pro Wort, also rund 1.800–2.100 Tokens.

Ist die Zählung für ChatGPT genau?

Nein, es ist eine Schätzung auf Basis von Messungen mit den ChatGPT-Tokenizern. In unseren Messtexten lagen 80–90 % der echten Werte in der angezeigten Spanne; die Mitte wich im Median um 6–12 % ab.

Gilt das auch für Claude oder Gemini?

Grob ja, aber jedes Modell hat einen eigenen Tokenizer. Google nennt für Gemini ebenfalls etwa 4 Zeichen pro Token im Englischen. Exakte Zahlen erhalten Sie nur über die Schnittstelle des jeweiligen Anbieters.

Wird mein Text hochgeladen?

Nein. Gezählt wird nur in Ihrem Browser, der Text wird nicht gesendet, nicht gespeichert und nicht in die Adresszeile geschrieben.

Warum zählen Leerzeichen und Zeilenumbrüche mit?

Tokenizer verarbeiten auch Leerraum: Ein Leerzeichen hängt meist am folgenden Wort, mehrere Leerzeichen oder Umbrüche ergeben eigene Tokens. Deshalb geht die Schätzung von allen Zeichen aus.

Was ist ein Token?

Ein Token ist der Textbaustein, den KI-Modelle wie ChatGPT verarbeiten – oft ein Wortteil. Häufige englische Wörter sind meist ein einziges Token, lange oder seltene Wörter werden in mehrere zerlegt.

Warum brauchen deutsche Texte mehr Tokens?

Die Tokenizer sind überwiegend an englischen Texten ausgerichtet. Deutsche Wörter, vor allem lange Zusammensetzungen, werden deshalb häufiger in mehrere Teile zerlegt. Darum fragt der Rechner nach der Sprache des Textes.

Quellen und Rechtsgrundlagen

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