An astronaut overseeing a futuristic data hub
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AI Token CounterをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。APIの制限超過によるパイプラインの停止を未然に防ぎます。

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 1機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01

このセットには1機能あります。

GPT Tokenizerで使える1機能の一部です。

  1. 01

    テキストのトークン数をカウント

    生のテキストを渡すだけで、正確なトークン数を取得できます。RAGエージェントがコンテキストウィンドウを超えてクラッシュするのを防ぎ、最適なデータ処理を可能にします。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

タスクを自動化

GPT Tokenizerを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

GPT Tokenizerは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

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

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

GPT Tokenizerを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均1881ms。本番環境で高速。

GPT Tokenizerは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大2212ms
10月3日今日
最速日
1634ms
最遅日
2212ms
14日間の傾向
遅延傾向+9%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。1個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が GPT Tokenizer のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは GPT Tokenizer のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

GPT Tokenizer Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_3TlaUrJfXkjzPylHQtgw7qX3SzCKmj8umGecyFc1/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ai-token-counter-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_3TlaUrJfXkjzPylHQtgw7qX3SzCKmj8umGecyFc1/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ GPT TokenizerをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

GPT Tokenizerユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPは、大規模なデータ処理や複雑な情報検索（RAG）を行うAIアプリケーションを開発するすべての人に役立ちます。APIの安定性を高め、コスト管理を最適化したい開発者にとって必須のツールです。

  • 01

    AIエンジニア

    RAGパイプラインの設計や、LLMへの入力データの前処理を行う際に、コンテキストウィンドウの制限を正確に管理できます。

  • 02

    プロンプトエンジニア

    入力データが長すぎないか、最適なチャンクサイズを決定する際の根拠として、正確なトークン数を提供します。

  • 03

    データサイエンティスト

    大量の非構造化データをLLMで処理する際、APIのクラッシュを防ぎ、安定した実験環境を構築できます。

FAQ

GPT Tokenizerユーザーからのよくある質問。

  • 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).

さがす

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