An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Token Count EstimatorをChatGPTとClaude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。LLMの入力サイズを正確に把握し、コストと制限を管理する

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 · 3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

01-03

このセットには3機能あります。

Token Count Estimatorで使える3機能の一部です。

  1. 01

    テキストの複雑性を分析

    テキストの構造的特性を評価し、詳細な密度計算の準備を行います。

  2. 02

    トークン使用量の見積もり

    入力に対する推定トークン数と、残りのコンテキスト容量の詳細な内訳を提供します。

  3. 03

    モデル別比率の取得

    指定されたモデルと言語における、文字数とトークン数の固定比率を取得します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Large Document Processing

Check if a massive PDF or text file will fit into your model's context window before you upload it.

02

Codebase Analysis

Determine the token impact of adding specific code files to your agent's context.

03

Cost Prediction

Get a breakdown of token usage to estimate the cost of long-running tasks.

04

Multi-language Optimization

Use specific character-to-token ratios to manage non-English inputs accurately.

1つのConnector、すべてのAI

Token Count Estimator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。

Token Count Estimator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885ms。本番環境で高速。

Token Count Estimator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1107ms
10月3日今日
最速日
814ms
最遅日
1107ms
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。3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 Token Count Estimator 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 Token Count Estimator 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。

Token Count Estimator 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_WRXaDwN8B6yoUlZJBByOQGcYopoEFZ1yRxVUQweP/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 — Token Count Estimator capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "token-count-estimator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_WRXaDwN8B6yoUlZJBByOQGcYopoEFZ1yRxVUQweP/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？ Token Count EstimatorをClaudeや他のAIに設定する

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対象ユーザー

Token Count Estimatorユーザーが任せたい仕事のために。

LLMアプリケーションの開発者や、大規模なプロンプトを扱うAIエンジニアに最適です。トークン消費によるコスト管理や、コンテキスト制限の回避を効率化します。

  • 01

    AIエンジニア

    モデルのコンテキスト制限を回避し、最適なプロンプト設計を行うために使用します。

  • 02

    LLMアプリケーション開発者

    トークン使用量を予測し、APIコストの最適化とスケーラビリティの確保に役立てます。

  • 03

    データサイエンティスト

    テキストデータの構造や密度を分析し、モデルへの入力効率を評価します。

FAQ

Token Count Estimatorユーザーからのよくある質問。

  • 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.

さがす

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