GPT TokenizerをAIで使う。
アカウントを一度接続するだけで、いつも使っているAIに仕事を任せられます。追加の連携開発は不要。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。
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
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
完全セット · 1機能
GPT Tokenizerの全機能セット。
GPT Tokenizerに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。
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。
- 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。
実測値、推定値ではない
平均1735ms。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。
- 最速日
- 1464ms
- 最遅日
- 1974ms
- 14日間の傾向
- 安定+1%
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。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_3TlaUrJfXkjzPylHQtgw7qX3SzCKmj8umGecyFc1/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 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 — GPT Tokenizer capabilities are ready to use.
{
"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
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
なぜトークン数を事前に知る必要があるのですか？
LLMのAPIには、一度に処理できるデータ量（コンテキストウィンドウ）に上限があります。このMCPを使うことで、データが上限を超える前に警告を受け取ることができ、APIの予期せぬクラッシュを防ぎます。
- 02
どのエンコーディングアルゴリズムを使用していますか？
本MCPは、LLMで一般的に使用されるcl100k_baseエンコーディングアルゴリズムを使用して、非常に正確なトークン数を計測します。これにより、計測の信頼性が保証されます。
- 03
RAGシステムにおいて、具体的にどのように役立ちますか？
RAGシステムが複数のドキュメントを検索して要約する場合、そのドキュメント群の合計トークン数が制限を超えないかを確認できます。最適なチャンク分割やドキュメント選別を行う判断材料となります。
- 04
APIの制限超過によるクラッシュは完全に防げますか？
このMCPは、超過する可能性を事前に検知し、開発者が適切な処理（分割、要約など）を行うための情報を提供します。これにより、クラッシュのリスクを大幅に低減できます。
さがす
Productivityの他のコネクタ
Token Count Estimator AIコネクタ
Deterministic LLM token estimation using character-based heuristics.
表示Gradient AI (LLM API & Finetuning) AIコネクタ
Access powerful LLMs, fine-tune models on your own data, and generate embeddings directly through your AI agen
表示Prompt Length Classifier AIコネクタ
Estimate token usage and context window saturation.
表示Open WebUI AIコネクタ
Manage your Open WebUI instance — list models, handle chat completions, and manage RAG collections directly fr
表示
おすすめ
Char-to-Token Estimator AIコネクタ
Predict token usage for different LLMs using language-specific character ratios.
表示Token Counter and Budget Enforcer AIコネクタ
Estimates token usage and enforces strict cumulative budget limits for AI agents.
表示JSON Schema Function Call Validator AIコネクタ
Validates raw LLM text outputs against JSON Schemas to detect missing parameters, type mismismatches, and hall
表示Fireworks AI AIコネクタ
Empower LLM applications via Fireworks AI — perform ultra-fast chat completions, generate embeddings and image
表示