Dieser kostenlose Token- und Kontextfenster-Schätzer sagt dir in Sekunden, wie viele Tokens ein Text ungefähr hat und ob er in jedes grosse Modell-Kontextfenster passt. Füge einen Prompt, ein Dokument oder ein ganzes Transkript ein, und er zeigt eine Token-Schätzung plus eine Füllanzeige und ein klares Passt oder Passt nicht für Claude, GPT und Gemini, dazu einen ungefähren Input-Preis. Er nutzt eine schnelle Zeichen-pro-Token-Heuristik, ist also eine Schätzung und kein exakter Tokenizer, was perfekt ist, um Kontext schnell abzuschätzen, bevor du baust. Alles läuft in deinem Browser: keine Anmeldung, kein Upload, nichts verlässt dein Gerät.
Das Tool
Über dieses Tool
Was ist ein Token?
Ein Token ist die Einheit, die ein Sprachmodell tatsächlich liest und schreibt. Es ist weder ein Wort noch ein Zeichen, sondern etwas dazwischen: ein häufiges kurzes Wort ist oft ein einzelnes Token, während ein langes oder seltenes Wort in mehrere aufgeteilt wird. Als grobe Regel für Englisch ist ein Token etwa vier Zeichen, und 1.000 Tokens sind rund 750 Wörter. Modelle rechnen pro Token ab und messen ihre Grenzen in Tokens, weshalb es richtig ist, Tokens und nicht Wörter zu schätzen, um einen Prompt oder ein Dokument abzumessen.
Was ist ein Kontextfenster?
Das Kontextfenster ist die maximale Anzahl Tokens, die ein Modell auf einmal im Blick halten kann, gezählt werden sowohl dein Input als auch der erzeugte Output. Übersteigt dein Text das Fenster, kann das Modell nicht alles sehen, und du musst kürzen, aufteilen oder zusammenfassen. 2026 sind die Fenster gross: Claude Opus und Sonnet bieten rund eine Million Tokens, Gemini-Modelle erreichen ebenfalls eine Million, andere liegen zwischen zwei- und vierhunderttausend. Die Füllanzeigen oben zeigen, wie viel jedes Fensters dein Text nutzen würde, damit du auf einen Blick siehst, was passt.
Warum dies eine Schätzung und kein exakter Zähler ist
Eine echte Token-Zahl hängt vom spezifischen Tokenizer ab, den jede Modellfamilie nutzt, und die unterscheiden sich zwischen Claude, GPT und Gemini und sogar zwischen Versionen. Jeden Tokenizer in ein Browser-Tool zu packen wäre schwer und würde trotzdem nur ein Modell auf einmal treffen. Stattdessen nutzt dieses Tool die weit verbreitete Vier-Zeichen-pro-Token-Heuristik, die nah genug zum Planen für typische englische Prosa ist, aber bei Code, anderen Sprachen oder Text voller Symbole und Zahlen danebenliegen kann. Behandle die Zahl als verlässlichen Richtwert und prüfe mit dem Anbieter-Tokenizer, wenn eine exakte Zahl zählt.
Die Schätzung nutzen, um Kosten und Kontext zu planen
Sobald du weisst, wie viele Tokens dein Text ungefähr hat, werden zwei Entscheidungen einfacher. Erstens, ob er passt: liegt ein Dokument nahe an oder über einem Modellfenster, plane es aufzuteilen, nur die relevanten Teile abzurufen oder ein Modell mit grösserem Fenster zu wählen. Zweitens, was es kostet: der ungefähre Input-Preis neben jedem Modell ist ein Startpunkt, und der vollständige LLM Kostenrechner lässt dich Output-Tokens, Monatsvolumen, Caching und Batch-Rabatte für eine komplette Schätzung ergänzen. Für das tiefere Warum siehe unsere Glossareinträge zu Tokens und zum Kontextfenster und unseren Ratgeber zum Context Engineering.