An astronaut overseeing a futuristic data hub
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LLM 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。コンテキスト溢れを防ぎ、モデルの性能を最大限に引き出す

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

Waiting for input…

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 · 2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

01-02

このセットには2機能あります。

LLM Token Counterで使える2機能の一部です。

  1. 01

    トークン数の算出

    文字数、単語数、および推定トークン数を正確に計算します。

  2. 02

    テキストの複雑性分析

    テキストの複雑性や句読点の多様性を分析します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Context Window Management

You can calculate exactly how much text fits into a model's limit before sending the request.

02

Prompt Optimization

Use complexity analysis to see how your prompt structure affects the input.

03

Cost Control

Monitor token counts to keep an eye on the volume of data being processed.

04

Template Debugging

Check how much space roles and delimiters take up in your specific chat format.

1つのConnector、すべてのAI

LLM Token Counter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。

LLM Token Counter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715ms。本番環境で高速。

LLM Token Counter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971ms
10月3日今日
最速日
548ms
最遅日
971ms
14日間の傾向
改善傾向-23%

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。2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 LLM Token Counter 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 LLM Token Counter 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。

LLM Token Counter 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_zsoth4tZ4xpY6SYfMN3vLiFJZi46jUAy7QtwPENf/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 — LLM Token Counter capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "llm-token-counter-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_zsoth4tZ4xpY6SYfMN3vLiFJZi46jUAy7QtwPENf/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？ LLM Token Counter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

LLM Token Counterユーザーが任せたい仕事のために。

LLMを活用したアプリケーションを開発するエンジニアや、プロンプトエンジニアリングの最適化を目指す専門家に最適です。

  • 01

    LLM開発者

    コンテキストウィンドウの管理や、モデルの入力制限を正確に制御する必要があるエンジニア。

  • 02

    プロンプトエンジニア

    トークン消費を抑えつつ、モデルの応答精度を維持するための最適なプロンプト構成を設計する担当者。

  • 03

    AIシステムアーキテクト

    大規模な言語モデルの運用において、コスト管理とコンテキストオーバーフローの防止を両立させる設計者。

FAQ

LLM Token Counterユーザーからのよくある質問。

  • 01

    Which encodings does this MCP support?

    It supports multiple encodings including cl100k_base and o200k_base.

  • 02

    Can I use this with Claude or Cursor?

    Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 03

    Does it account for chat template overhead?

    Yes, it can calculate the tokens used by structural delimiters in a message.

  • 04

    How does it help with context overflow?

    It provides the exact token counts needed to find the right truncation points for your text.

  • 05

    Is this a hosted MCP?

    Yes, Vinkius hosts and manages the MCP so it is ready to use immediately after connection.

  • 06

    Which LLM tokenizers are supported?

    The server provides exact counts for cl100k_base (GPT-4) and o200k_base (GPT-4o), as well as approximations for Claude and SentencePiece-based models like Llama.

  • 07

    How does the capability handle chat message overhead?

    The calculate_chat_overhead logic accounts for the hidden structural tokens (like role indicators and delimiters) added by API templates to ensure your total token count is accurate.

  • 08

    Can I use this for text truncation?

    Yes, you can use the find_truncation_point capability to determine exactly where to trim your input text to stay within a specific token budget.

さがす

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