Token-Zählung

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Token-Zählung

Bestimmen Sie die Anzahl der Token in einer Nachricht, bevor Sie sie an Claude senden

Die Token-Zählung ermöglicht es Ihnen, die Anzahl der Token in einer Nachricht zu bestimmen, bevor Sie sie an Claude senden, und hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen über Ihre Prompts und Nutzung zu treffen. Mit der Token-Zählung können Sie

Proaktiv Rate Limits und Kosten verwalten
Intelligente Modell-Routing-Entscheidungen treffen
Prompts auf eine bestimmte Länge optimieren

This feature is eligible for Zero Data Retention (ZDR). When your organization has a ZDR arrangement, data sent through this feature is not stored after the API response is returned.

So zählen Sie Message-Token

Der Token-Zählungs-Endpunkt akzeptiert die gleiche strukturierte Liste von Eingaben zum Erstellen einer Nachricht, einschließlich Unterstützung für System-Prompts, Tools, Bilder und PDFs. Die Antwort enthält die Gesamtzahl der Input-Token.

Die Token-Anzahl sollte als Schätzung betrachtet werden. In einigen Fällen kann die tatsächliche Anzahl der Input-Token, die beim Erstellen einer Nachricht verwendet werden, um einen kleinen Betrag abweichen.

Token-Zählungen können Token enthalten, die automatisch von Anthropic für Systemoptimierungen hinzugefügt werden. Sie werden nicht für von Systemen hinzugefügte Token in Rechnung gestellt. Die Abrechnung spiegelt nur Ihren Inhalt wider.

Unterstützte Modelle

Alle aktiven Modelle unterstützen die Token-Zählung.

Token in einfachen Nachrichten zählen

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    system="You are a scientist",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 14 }

Token in Nachrichten mit Tools zählen

Server Tool Token-Zählungen gelten nur für den ersten Sampling-Aufruf.

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    tools=[
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    }
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 403 }

Token in Nachrichten mit Bildern zählen

import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image_media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 1551 }

Token in Nachrichten mit erweitertem Denken zählen

Siehe wie das Kontextfenster mit erweitertem Denken berechnet wird für weitere Details

Denkblöcke aus vorherigen Assistent-Turns werden ignoriert und zählen nicht zu Ihren Input-Token
Das Denken des aktuellen Assistent-Turns zählt zu Ihren Input-Token

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-6",
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16000},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "thinking",
                    "thinking": "This is a nice number theory question. Let's think about it step by step...",
                    "signature": "EuYBCkQYAiJAgCs1le6/Pol5Z4/JMomVOouGrWdhYNsH3ukzUECbB6iWrSQtsQuRHJID6lWV...",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Yes, there are infinitely many prime numbers p such that p mod 4 = 3...",
                },
            ],
        },
        {"role": "user", "content": "Can you write a formal proof?"},
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 88 }

Token in Nachrichten mit PDFs zählen

Das Token-Zählen unterstützt PDFs mit den gleichen Einschränkungen wie die Messages API.

import base64
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with open("document.pdf", "rb") as pdf_file:
    pdf_base64 = base64.standard_b64encode(pdf_file.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_base64,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Please summarize this document."},
            ],
        }
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 2188 }

Preisgestaltung und Ratenlimits

Das Token-Zählen ist kostenlos zu verwenden, unterliegt aber Anfragen pro Minute Ratenlimits basierend auf Ihrer Nutzungsstufe. Wenn Sie höhere Limits benötigen, kontaktieren Sie den Vertrieb über die Claude Console.

Nutzungsstufe	Anfragen pro Minute (RPM)
1	100
2	2.000
3	4.000
4	8.000

Das Token-Zählen und die Nachrichtenerstellung haben separate und unabhängige Ratenlimits. Die Nutzung des einen zählt nicht gegen die Limits des anderen.

Häufig gestellte Fragen

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Token-Zählung

Bestimmen Sie die Anzahl der Token in einer Nachricht, bevor Sie sie an Claude senden

Proaktiv Rate Limits und Kosten verwalten
Intelligente Modell-Routing-Entscheidungen treffen
Prompts auf eine bestimmte Länge optimieren

This feature is eligible for Zero Data Retention (ZDR). When your organization has a ZDR arrangement, data sent through this feature is not stored after the API response is returned.

So zählen Sie Message-Token

Unterstützte Modelle

Alle aktiven Modelle unterstützen die Token-Zählung.

Token in einfachen Nachrichten zählen

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    system="You are a scientist",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 14 }

Token in Nachrichten mit Tools zählen

Server Tool Token-Zählungen gelten nur für den ersten Sampling-Aufruf.

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    tools=[
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    }
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 403 }

Token in Nachrichten mit Bildern zählen

import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image_media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 1551 }

Token in Nachrichten mit erweitertem Denken zählen

Siehe wie das Kontextfenster mit erweitertem Denken berechnet wird für weitere Details

Denkblöcke aus vorherigen Assistent-Turns werden ignoriert und zählen nicht zu Ihren Input-Token
Das Denken des aktuellen Assistent-Turns zählt zu Ihren Input-Token

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-6",
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16000},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "thinking",
                    "thinking": "This is a nice number theory question. Let's think about it step by step...",
                    "signature": "EuYBCkQYAiJAgCs1le6/Pol5Z4/JMomVOouGrWdhYNsH3ukzUECbB6iWrSQtsQuRHJID6lWV...",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Yes, there are infinitely many prime numbers p such that p mod 4 = 3...",
                },
            ],
        },
        {"role": "user", "content": "Can you write a formal proof?"},
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 88 }

Token in Nachrichten mit PDFs zählen

Das Token-Zählen unterstützt PDFs mit den gleichen Einschränkungen wie die Messages API.

import base64
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with open("document.pdf", "rb") as pdf_file:
    pdf_base64 = base64.standard_b64encode(pdf_file.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_base64,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Please summarize this document."},
            ],
        }
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 2188 }

Preisgestaltung und Ratenlimits

Nutzungsstufe	Anfragen pro Minute (RPM)
1	100
2	2.000
3	4.000
4	8.000

Das Token-Zählen und die Nachrichtenerstellung haben separate und unabhängige Ratenlimits. Die Nutzung des einen zählt nicht gegen die Limits des anderen.

Häufig gestellte Fragen

Was this page helpful?

So zählen Sie Message-Token

Unterstützte Modelle

Token in einfachen Nachrichten zählen

Token in Nachrichten mit Tools zählen

Token in Nachrichten mit Bildern zählen

Token in Nachrichten mit erweitertem Denken zählen

Token in Nachrichten mit PDFs zählen

Preisgestaltung und Ratenlimits

Häufig gestellte Fragen

Verwendet das Token-Zählen Prompt-Caching?

So zählen Sie Message-Token

Unterstützte Modelle

Token in einfachen Nachrichten zählen

Token in Nachrichten mit Tools zählen

Token in Nachrichten mit Bildern zählen

Token in Nachrichten mit erweitertem Denken zählen

Token in Nachrichten mit PDFs zählen

Preisgestaltung und Ratenlimits

Häufig gestellte Fragen

Verwendet das Token-Zählen Prompt-Caching?