Счетчик токенов Claude обновлен функцией сравнения моделей

Обновление инструмента: Добавлено сравнение моделей
Simon Willison обновил свой инструмент подсчёта токенов Claude, добавив возможность запускать один и тот же подсчёт для разных моделей для сравнения. Инструмент принимает любой идентификатор модели Claude, с вариантами для четырёх заметных текущих моделей: Opus 4.7 и 4.6, Sonnet 4.6 и Haiku 4.5.
Ключевые выводы об изменениях токенизатора
Согласно анонсу Anthropic о модели Opus 4.7, она использует обновлённый токенизатор, который улучшает обработку текста, но приводит к тому, что одни и те же входные данные преобразуются в большее количество токенов — примерно в 1.0–1.35 раз в зависимости от типа контента.
Конкретные результаты тестов:
- При вставке системного промпта Opus 4.7 в инструмент подсчёта токенов, Opus 4.7 использовал в 1.46 раз больше токенов, чем Opus 4.6
- Opus 4.7 сохраняет те же цены, что и Opus 4.6 (5 долларов за миллион входных токенов, 25 долларов за миллион выходных токенов), но инфляция токенов означает, что он может быть примерно на 40% дороже
- Claude Opus 4.7 — первая модель, изменившая токенизатор, что делает сравнения в основном актуальными между версиями 4.7 и 4.6
Результаты подсчёта токенов для изображений
Инструмент подсчёта токенов также принимает изображения. У Opus 4.7 улучшена поддержка изображений: он принимает изображения до 2576 пикселей по длинной стороне (~3.75 мегапикселя), что более чем в три раза больше, чем у предыдущих моделей Claude.
Результаты тестов с изображениями:
- Для PNG размером 3456×2234 пикселей и объёмом 3.7 МБ Opus 4.7 показал в 3.01 раз больше токенов по сравнению с версией 4.6
- Обновление: это увеличение в 3 раза полностью связано с тем, что Opus 4.7 обрабатывает более высокие разрешения. Изображение размером 682×318 пикселей заняло 314 токенов в Opus 4.7 и 310 в Opus 4.6 — по сути, та же стоимость
Сравнение обработки PDF
Для текстоёмкого PDF-файла объёмом 15 МБ и на 30 страниц:
- Opus 4.7 показал 60 934 токена
- Opus 4.6 показал 56 482 токена
- Это представляет собой множитель в 1.08 раза, что значительно ниже множителя для чистого текста
Этот инструмент полезен для разработчиков, которым необходимо оценивать затраты и понимать различия в использовании токенов между версиями моделей Claude, особенно при планировании миграций или сравнении эффективности обработки.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

OpenObscure: Открытый локальный брандмауэр конфиденциальности для ИИ-агентов
OpenObscure — это открытый межсетевой экран для защиты приватности, работающий на устройстве и располагающийся между ИИ-агентами и провайдерами языковых моделей. Он использует FF1 Format-Preserving Encryption для шифрования персональных данных перед отправкой запроса с вашего устройства. Включает обнаружение PII с полнотой 99,7%, сканирование когнитивного межсетевого экрана и работает на macOS/Linux/Windows с поддержкой iOS/Android.
LTM: Протокол JSON для портативной памяти агентов между моделями и машинами
LTM — это JSON-протокол (Core Memory Packet) плюс CLI/сервер для сохранения контекста агента — тупиков, ограничений, следующих шагов — между моделями, редакторами и машинами. Пакеты размером 2–5 КБ, скрывают секреты и поддерживают MCP.

Galadriel: Открытый инструмент для поддержания "теплого" кэша для постоянных агентов Claude
Galadriel — это 3-уровневая система кэширования для Claude, которая снижает затраты на 87% и задержку до менее 3 секунд для подсказок из 100K токенов. Включает MemPalace для постоянной векторной памяти.

Многомодельный рабочий процесс проверки кода, упакованный как переиспользуемый навык
Многоразовый навык, который координирует несколько ИИ-моделей для проверки кода в PR и не-PR режимах, протестированный с OpenClaw и моделями, такими как GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen 3.6 Plus и GLM-5.1.