Visualizador de Janela de Contexto e Contador de Tokens
Conte tokens no seu texto e visualize qual porcentagem da janela de contexto de cada modelo de IA você está usando
Cole texto acima para ver como se encaixa nas janelas de contexto de diferentes modelos de IA.
Compara o uso de tokens entre modelos da OpenAI, Anthropic, Google, Mistral e mais. Toda a contagem acontece no seu navegador.
O que é um Visualizador de Janela de Contexto?
Um visualizador de janela de contexto mostra exatamente quanto da janela de contexto de cada modelo de IA seu texto consome. As janelas de contexto — a quantidade máxima de texto que um modelo pode processar em uma única requisição — variam drasticamente entre modelos, de 65K tokens (DeepSeek) a mais de 1 milhão de tokens (Gemini 2.5).
Entender os limites de contexto é fundamental para construir aplicações de IA. Se seu prompt mais a resposta esperada exceder a janela de contexto, o modelo irá truncar sua entrada ou falhar completamente. Esta ferramenta ajuda você a planejar mostrando uma comparação visual entre todos os principais modelos.
O contador de tokens integrado estima tokens em tempo real conforme você digita ou cola. Embora não seja um tokenizer perfeito (o que exigiria carregar grandes bibliotecas WASM), a proporção de caracteres por token fornece uma estimativa prática com precisão de 10-20% para fins de planejamento. Todo o processamento acontece no seu navegador.
Como Usar Esta Ferramenta
Contar tokens e comparar janelas de contexto é simples:
- Cole seu texto na área de entrada — pode ser um prompt, um documento ou qualquer texto que você planeja enviar para um modelo de IA.
- Veja os contadores em tempo real: caracteres, palavras, linhas e contagem estimada de tokens são atualizados conforme você digita.
- Ajuste o controle de proporção de caracteres por token, se necessário. O padrão de 4,0 funciona bem para inglês. Use 2,5-3,0 para idiomas CJK (chinês, japonês, coreano) ou conteúdo com muito código.
- Filtre modelos por provedor (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) ou nível (Premium, Intermediário, Econômico) para focar nas opções relevantes.
- Compare as barras visuais — verde significa bastante espaço, amarelo significa que você está usando mais da metade, vermelho significa que está perto do limite.
- Copie o resumo completo de comparação para compartilhar com sua equipe ou incluir na documentação.
Entendendo a Estimativa de Tokens
Tokens são as unidades fundamentais que os modelos de linguagem de grande porte processam. Um token corresponde aproximadamente a 4 caracteres ou cerca de três quartos de uma palavra em inglês. A palavra 'hamburger' é dividida em 'ham', 'bur' e 'ger' — três tokens. Palavras comuns como 'the' ou 'is' são tokens únicos.
Por que Aproximado?
Cada provedor de IA usa um tokenizer diferente. A OpenAI usa tiktoken (baseado em BPE), a Anthropic tem seu próprio tokenizer e o Google usa SentencePiece. Um tokenizer real para um único provedor pesa mais de 800KB como módulo WASM. Como esta é uma ferramenta de comparação entre todos os provedores, usamos uma estimativa leve baseada em proporção que funciona para todos.
Diferenças entre Idiomas
Inglês tem em média cerca de 4 caracteres por token. Idiomas CJK (chinês, japonês, coreano) ficam mais próximos de 2-3 caracteres por token porque cada caractere carrega mais informação. Código tende a usar 3-4 caracteres por token. Use o controle de proporção para ajustar ao tipo de seu conteúdo.
Comparação de Janela de Contexto por Provedor
As janelas de contexto cresceram rapidamente. Em 2023, 4K-8K tokens era o padrão. Até 2025, a maioria dos modelos premium oferece 128K-200K tokens, e os modelos Gemini do Google suportam mais de 1 milhão de tokens. Janelas de contexto maiores permitem casos de uso como análise de codebases inteiras, processamento de documentos longos e manutenção de conversas extensas.
- OpenAI GPT-5 series: 128K tokens em todos os níveis, com modelos o3/o4-mini oferecendo 200K
- Anthropic Claude 4.x: 200K tokens em todos os níveis, atualmente a maior janela padrão
- Google Gemini 2.x: 1M+ tokens, de longe as maiores janelas de contexto disponíveis
- Mistral: 128K-256K tokens dependendo do modelo
- xAI Grok: 131K tokens
- DeepSeek: 65K tokens, mais compacto porém com preços econômicos
Perguntas Frequentes
Quão precisa é a contagem de tokens?
A estimativa está tipicamente dentro de 10-20% da contagem real para texto em inglês. Ela usa uma proporção de caracteres por token (padrão 4,0 para inglês), que é uma aproximação bem estabelecida. Para contagens exatas, use o tokenizer oficial do provedor. Esta ferramenta foi projetada para planejamento rápido, não para cálculos precisos de faturamento.
Qual é a diferença entre janela de contexto e saída máxima?
A janela de contexto é o limite total para entrada + saída combinados. A saída máxima é o número máximo de tokens que o modelo gerará na sua resposta. Por exemplo, o Claude Opus 4.6 tem uma janela de contexto de 200K, mas uma saída máxima de 32K. Seu prompt pode usar até 168K tokens, deixando espaço para a resposta.
Por que meu texto usa uma porcentagem diferente em cada modelo?
Porque cada modelo tem um tamanho diferente de janela de contexto total. O mesmo texto que usa 0,2% do contexto de 1M do Gemini pode usar 1,5% de um modelo com contexto de 65K. É exatamente por isso que a visualização comparativa é útil — ela mostra quais modelos podem lidar confortavelmente com seu conteúdo.
Devo ajustar o controle de proporção?
Para a maioria dos textos em inglês, o padrão de 4,0 funciona bem. Se seu conteúdo for principalmente código, tente 3,5. Para texto em chinês, japonês ou coreano, use 2,5. Para conteúdo misto, deixe em 4,0 — a margem de erro é aceitável para fins de planejamento.
O que acontece quando o texto excede a janela de contexto de um modelo?
A API do modelo retornará um erro ou truncará silenciosamente sua entrada, dependendo do provedor. A OpenAI retorna uma mensagem de erro clara. Alguns provedores truncam automaticamente do início da conversa. O ideal é manter-se abaixo de 80% de uso para deixar espaço para a resposta do modelo.
Ferramentas Relacionadas
Explore mais ferramentas para otimizar seu fluxo de trabalho com IA:
- Calculadora de Custos de API de IA — Calcule o custo de processar esses tokens em diferentes provedores
- Validador de Dataset de Fine-Tuning — Valide datasets de fine-tuning com contagem de tokens por exemplo
- Playground de Parâmetros de LLM — Entenda max_tokens e outros parâmetros que afetam o comprimento da saída
Ferramentas Relacionadas
Calculadora de Custos de API de IA
Calcule e compare custos entre provedores de IA, incluindo OpenAI, Anthropic, Google, Mistral AI, xAI e mais
Playground de Parâmetros de LLM
Experimente com temperature, top-p, frequency penalty e outros parâmetros de LLM com explicações visuais
Validador de Datasets de Fine-Tuning
Valide datasets JSONL para fine-tuning de LLMs com detecção de erros, contagem de tokens e estimativa de custos