Счетчик токенов Claude обновлен функцией сравнения моделей

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 апреля 2026 г.🔗 Source
Счетчик токенов Claude обновлен функцией сравнения моделей
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

OpenObscure: Открытый локальный брандмауэр конфиденциальности для ИИ-агентов
Инструменты

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.

OpenClawRadar
🦀
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Galadriel: Открытый инструмент для поддержания "теплого" кэша для постоянных агентов Claude
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Многомодельный рабочий процесс проверки кода, упакованный как переиспользуемый навык
Инструменты

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.

OpenClawRadar