
Connectez Token Count Estimator 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. Maîtrisez votre consommation de tokens et votre fenêtre de contexte.
Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.
MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS
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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
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.

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.
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.
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 · 3 capacités
Nous ne livrons que les actions qui comptent.
01-03
3 capacités dans cet ensemble.
Sur 3 disponibles via Token Count Estimator.
- 01
Analyser la complexité du texte
Évalue les caractéristiques structurelles du texte pour préparer des calculs de densité spécialisés.
- 02
Estimer l'usage des tokens
Fournit un détail complet du nombre de tokens estimés et de la capacité restante pour une entrée donnée.
- 03
Récupérer les ratios des modèles
Récupère les ratios caractères-tokens prédéfinis pour le modèle et la langue demandés.
Travail réel
Ce que les équipes font tourner
Large Document Processing
Check if a massive PDF or text file will fit into your model's context window before you upload it.
Codebase Analysis
Determine the token impact of adding specific code files to your agent's context.
Cost Prediction
Get a breakdown of token usage to estimate the cost of long-running tasks.
Multi-language Optimization
Use specific character-to-token ratios to manage non-English inputs accurately.
Un connector, toutes les IAs
Token Count Estimator 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.
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le ChatVous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.
Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Token Count Estimator 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 885 ms. Rapide en production.
Token Count Estimator est vérifié quotidiennement contre le service en production.
- Jour le plus rapide
- 814ms
- Jour le plus lent
- 1107ms
- Tendance sur 14 jours
- En amélioration-23%
Connectez votre client
Une URL. Tous les clients.
Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 3 capacités arrivent prêtes 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 Token Count Estimator, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.
Il n’authentifie pas votre compte auprès de Token Count Estimator. 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.
Token Count Estimator Connector
Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_WRXaDwN8B6yoUlZJBByOQGcYopoEFZ1yRxVUQweP/mcpClaude Desktop
Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Token Count Estimator capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"token-count-estimator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_WRXaDwN8B6yoUlZJBByOQGcYopoEFZ1yRxVUQweP/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 Token Count Estimator 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 Token Count Estimator délèguent.
Cet outil s'adresse aux professionnels qui développent des applications basées sur l'IA et doivent optimiser leurs coûts et performances.
- 01
Ingénieur IA
Pour surveiller la consommation de ressources et la gestion de la fenêtre de contexte.
- 02
Développeur LLM
Pour tester la densité de code et l'impact des structures de texte sur les modèles.
- 03
Architecte de solutions
Pour prévoir les limites techniques lors de l'intégration de modèles comme GPT-4 ou Claude.
FAQ
Les questions des utilisateurs de Token Count Estimator.
- 01
How accurate is the token estimation?
The estimation is deterministic and uses model-specific linguistic ratios and structural density analysis to provide precise counts.
- 02
Which AI clients can use this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 03
Does it support different languages?
Yes, it retrieves hardcoded character-to-token ratios for specific languages to ensure accuracy across different linguistic structures.
- 04
Can it detect code in my prompts?
Yes, the analysis capability evaluates structural characteristics to detect code and URL density.
- 05
How do I know if I am hitting the context limit?
The MCP provides a breakdown of remaining capacity and warns you when you are approaching the limit.
- 06
How accurate are these token estimates?
The estimates use deterministic character-based heuristics. For English, we provide a ±10% confidence interval, while mixed languages use a ±15% interval.
- 07
Which models are supported?
The server supports GPT-4, Claude, Llama, and Gemma through specific character-to-token ratios.
- 08
Can I detect if my text is too long for the model?
Yes, the estimate_token_usage capability includes an isOverCapacityWarning flag that triggers when you exceed 90% of the specified context window.
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