Подсчёт токенов

РазработкаУправление контекстом

Подсчет токенов

Определите количество токенов в сообщении перед отправкой Claude, чтобы принимать обоснованные решения о ваших подсказках и использовании.

Подсчет токенов позволяет вам определить количество токенов в сообщении перед отправкой его Claude, помогая вам принимать обоснованные решения о ваших подсказках и использовании. С помощью подсчета токенов вы можете

Проактивно управлять ограничениями скорости и затратами
Принимать умные решения о маршрутизации модели
Оптимизировать подсказки до определенной длины

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.

Как подсчитать токены сообщения

Конечная точка подсчета токенов принимает тот же структурированный список входных данных для создания сообщения, включая поддержку системных подсказок, инструментов, изображений и PDF-файлов. Ответ содержит общее количество входных токенов.

Подсчет токенов следует рассматривать как оценку. В некоторых случаях фактическое количество входных токенов, используемых при создании сообщения, может отличаться на небольшую величину.

Подсчеты токенов могут включать токены, добавленные автоматически Anthropic для оптимизации системы. Вам не выставляется счет за добавленные системой токены. Выставление счетов отражает только ваше содержимое.

Поддерживаемые модели

Все активные модели поддерживают подсчет токенов.

Подсчет токенов в базовых сообщениях

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 }

Подсчет токенов в сообщениях с инструментами

Подсчет токенов серверного инструмента применяется только к первому вызову выборки.

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 }

Подсчет токенов в сообщениях с изображениями

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 }

Подсчёт токенов в сообщениях с расширенным мышлением

Смотрите как рассчитывается контекстное окно с расширенным мышлением для получения дополнительной информации

Блоки мышления из предыдущих ходов ассистента игнорируются и не учитываются в ваших входных токенах
Мышление текущего хода ассистента учитывается в ваших входных токенах

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 }

Подсчёт токенов в сообщениях с PDF

Подсчёт токенов поддерживает PDF с теми же ограничениями, что и API Messages.

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 }

Цены и ограничения частоты запросов

Подсчёт токенов бесплатен, но подлежит ограничениям на количество запросов в минуту в зависимости от вашего уровня использования. Если вам нужны более высокие ограничения, свяжитесь с отделом продаж через Claude Console.

Уровень использования	Запросов в минуту (RPM)
1	100
2	2,000
3	4,000
4	8,000

Подсчёт токенов и создание сообщений имеют отдельные и независимые ограничения частоты запросов. Использование одного не учитывается в отношении ограничений другого.

Часто задаваемые вопросы

Was this page helpful?

РазработкаУправление контекстом

Подсчет токенов

Проактивно управлять ограничениями скорости и затратами
Принимать умные решения о маршрутизации модели
Оптимизировать подсказки до определенной длины

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.

Как подсчитать токены сообщения

Поддерживаемые модели

Все активные модели поддерживают подсчет токенов.

Подсчет токенов в базовых сообщениях

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 }

Подсчет токенов в сообщениях с инструментами

Подсчет токенов серверного инструмента применяется только к первому вызову выборки.

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 }

Подсчет токенов в сообщениях с изображениями

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 }

Подсчёт токенов в сообщениях с расширенным мышлением

Блоки мышления из предыдущих ходов ассистента игнорируются и не учитываются в ваших входных токенах
Мышление текущего хода ассистента учитывается в ваших входных токенах

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 }

Подсчёт токенов в сообщениях с PDF

Подсчёт токенов поддерживает PDF с теми же ограничениями, что и API Messages.

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 }

Цены и ограничения частоты запросов

Уровень использования	Запросов в минуту (RPM)
1	100
2	2,000
3	4,000
4	8,000

Часто задаваемые вопросы

Was this page helpful?

Как подсчитать токены сообщения

Поддерживаемые модели

Подсчет токенов в базовых сообщениях

Подсчет токенов в сообщениях с инструментами

Подсчет токенов в сообщениях с изображениями

Подсчёт токенов в сообщениях с расширенным мышлением

Подсчёт токенов в сообщениях с PDF

Цены и ограничения частоты запросов

Часто задаваемые вопросы

Использует ли подсчёт токенов кэширование подсказок?

Как подсчитать токены сообщения

Поддерживаемые модели

Подсчет токенов в базовых сообщениях

Подсчет токенов в сообщениях с инструментами

Подсчет токенов в сообщениях с изображениями

Подсчёт токенов в сообщениях с расширенным мышлением

Подсчёт токенов в сообщениях с PDF

Цены и ограничения частоты запросов

Часто задаваемые вопросы

Использует ли подсчёт токенов кэширование подсказок?