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

Codeset улучшает работу кодирующих агентов, предоставляя контекст из истории git, специфичный для репозитория.
Codeset генерирует статические файлы из истории git, которые предоставляют контекст, такой как прошлые ошибки, корневые причины и взаимосвязи совместных изменений. Тестирование показало улучшение на 5,3 п.п. на codeset-gym-python и на 2 п.п. на SWE-Bench Pro с использованием OpenAI Codex.

LoreConvo: Сервер MCP добавляет постоянную память сессий в код Claude
LoreConvo — это MCP-сервер, который предоставляет Claude Code постоянную память сессий, автоматически сохраняя и загружая контекст между сессиями. Он экономит 3 000–8 000 токенов за сессию, устраняя накладные расходы на повторное контекстуализирование.

Найти цепь LLM: Дублируйте 3 слоя для улучшения логики без обучения
Новый инструментарий обнаруживает 'рассуждающие цепи' в трансформерных моделях — непрерывные блоки из 3-4 слоёв, которые действуют как неделимые когнитивные единицы. Дублирование этих блоков (слои 12-14 в Devstral-24B) улучшает логический вывод с 0,22 до 0,76 по тестам BBH без изменения весов или обучения.

AutoSkillUpdate: Плагин для Claude Code, который обнаруживает устаревшие навыки
AutoSkillUpdate — это плагин с открытым исходным кодом для Claude Code, который сканирует вашу кодовую базу, сравнивает её с существующими навыками и выявляет расхождения. Он предоставляет отчёты о расхождениях с указанием путей к файлам и ссылок на строки, а затем предлагает переписать устаревшие навыки с подтверждением пользователя.