An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Token Counter à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Assurez la stabilité de vos pipelines LLM sans risque de dépassement de limite.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 1 capacité

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01

1 capacité dans cet ensemble.

Sur 1 disponible via GPT Tokenizer.

  1. 01

    Compter les jetons

    Passez le texte brut et recevez le décompte exact des jetons. Utilisez ce résultat pour décider si vous devez découper, résumer ou envoyer directement l'information. Il compte les jetons LLM exacts (cl100k_base) hors ligne, empêchant les Agents RAG de dépasser les fenêtres de contexte et de planter.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Summarizing Legal Documents

Instead of sending a 100-page contract at once, your agent counts the tokens, breaks the contract into chapters, and summarizes each section individually.

02

Building RAG Pipelines

Your agent fetches 50 documents. It uses this MCP to count the total tokens, ensuring the final query and context payload stays under the API limit.

03

Analyzing Transcripts

For long meeting transcripts, the agent counts the tokens to determine if it needs to chunk the data or if it can summarize the whole thing.

04

Batch Data Processing

When processing thousands of records, the agent counts the token load per batch to manage API calls efficiently and avoid throttling.

Automatisez une tâche

Mettez GPT Tokenizer au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

GPT Tokenizer fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre GPT Tokenizer au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 1881 ms. Rapide en production.

GPT Tokenizer est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 2212 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
1634ms
Jour le plus lent
2212ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+9%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 1 capacité arrive prête à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de GPT Tokenizer, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de GPT Tokenizer. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

GPT Tokenizer Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_3TlaUrJfXkjzPylHQtgw7qX3SzCKmj8umGecyFc1/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — GPT Tokenizer capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-token-counter-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3TlaUrJfXkjzPylHQtgw7qX3SzCKmj8umGecyFc1/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer GPT Tokenizer avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de GPT Tokenizer délèguent.

Ce Connector MCP est essentiel pour quiconque construit des applications basées sur les grands modèles de langage (LLM). Si vous utilisez des Agents RAG ou des pipelines de traitement de documents volumineux, vous savez que les limites de contexte sont un risque majeur. Notre outil vous donne le contrôle total de la taille des données avant l'envoi à l'API.

  • 01

    Développeur IA

    Pour intégrer des mécanismes de vérification de contexte précis dans vos flux de travail automatisés.

  • 02

    Ingénieur Prompt

    Pour optimiser la quantité d'informations envoyées à l'IA, garantissant ainsi la pertinence et la stabilité de la réponse.

  • 03

    Data Scientist

    Pour gérer et analyser de grands ensembles de données textuelles sans rencontrer d'erreurs de troncature coûteuses.

FAQ

Les questions des utilisateurs de GPT Tokenizer.

  • 01

    Does this count the tokens for all LLMs?

    No, it uses the specific cl100k_base encoding algorithm. This ensures the count matches the tokenization method used by the target LLM API, making the count accurate for your workflow.

  • 02

    Is this better than just guessing the token count?

    Yes. Guessing is unreliable. This MCP provides a precise, local count of the raw text, giving your agent the mathematical certainty it needs to avoid unexpected API failures.

  • 03

    Can my agent use this to save money?

    Absolutely. By knowing the exact token count, your agent can optimize its prompts and chunking strategy, preventing unnecessary API calls and keeping your costs down.

  • 04

    What kind of data can I feed into the token counter?

    You can feed it any raw text, including JSON data, articles, transcripts, or any large block of text your agent needs to analyze.

  • 05

    What tokenizer algorithm is used?

    It uses the cl100k_base encoding, which is the exact algorithm used by GPT-3.5, GPT-4, and most Claude models.

  • 06

    Does it send my text to OpenAI?

    No. The calculation happens 100% local within the Edge engine using mathematical mapping.

  • 07

    Is it safe for large texts?

    Yes, it evaluates the exact token structure rapidly. But keep in mind standard Edge memory limits (under 10MB per payload).

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