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Visueller ETL-FlussDaten durch Verketten von Knoten transformieren
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Entwicklung & DevOps
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Skaffold Multi-ConfigAbhängigkeitsgraph und requires-Validierung
Linux: Rechte und Benutzerchmod, chown, useradd und Gruppen
URLURLs parsen und erstellen
ZufallsdatenNamen, E-Mails, IPs, UUIDs...
ElektronikOhm, Widerstände in Reihe/parallel
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Simulador de ArquitecturasDiagrama CI/CD, cloud, IA/MCP y simula la carga
QuantensimulatorQubits, Gatter, Superposition und Verschränkung
HammingFehlererkennung
Nginx/Apache-SPA-KonfigurationErzeuge eine Konfiguration zum Bereitstellen einer SPA
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CORS ExplainerAnalysiere die CORS-Header deines Servers
Cert InspectorAnalysiere X.509-Zertifikate im PEM-Format
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Assembler-SimulatorVereinfachte MIPS-ISA · Schritt für Schritt · Register & Speicher
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Künstliche Intelligenz
LLM-KostenMonatliche Ausgaben simulieren
Prompt-BuilderSystem-Prompt für KI-Agenten
EmbeddingsÄhnlichkeit, 2D-Karte und RAG
Lokale KIChat, Zusammenfassung, Übersetzung & Sentiment im Browser
TokenizerVisualisiere Tokens, vergleiche Modelle, schätze Kosten
Wahrscheinlichkeit für KIVerteilungen, Softmax, Bayes und Entropie
GradientenabstiegSGD, Momentum, RMSProp, Adam
Neuronales NetzTrainiere ein MLP und beobachte, wie die Grenze entsteht
Mini-LLMTrainiere ein Sprachmodell mit deinem Text
DimensionalitätsreduziererPCA, t-SNE und UMAP live
Konfusionsmatrix & ROCSchwellenwert, Precision/Recall, ROC/AUC, PR
Clustering (k-means, DBSCAN)Entdecke Gruppen ohne Labels
Attention-VisualisiererWorauf jedes Wort in einem Transformer schaut
Faltung & CNN-FilterBildfilter und Merkmalskarten
EntscheidungsbaumEntscheidungsregionen + der Baum
Fourier & FaltungFFT-Spektrum und Signalfilter
DiffusionDas Rauschen hinter Stable Diffusion
Regression & MLEKleinste Quadrate, Overfitting, Ridge
Markov-KettenZustände, stationäre Verteilung und Text
Hypothesentestp-Werte, t-Test, χ², ANOVA und Teststärke
OCR — Bild zu TextExtrahiert Text aus Bildern, 100 % lokal
Finanzen
InflationWertverlust des Geldes Jahr für Jahr
ZinseszinsKapital + Einzahlungen + Zinseszins
Hypothek / KreditMonatliche Rate und französischer Tilgungsplan
Ausgaben teilenWer wem wie viel schuldet
Gesundheit & Wohlbefinden
GesundheitBMI, Idealgewicht, Grundumsatz und Schlafzyklen
Produktivität
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Bedienungsanleitung
Was Tokens sind

Sprachmodelle teilen Text in Tokens auf, die kleinsten Einheiten, die sie verarbeiten. Dieses Werkzeug zeigt dir diese Aufteilung zusammen mit Textstatistiken.

Wie man es benutzt (Schritt für Schritt)

1. Wähle oben den Modus: Sofort (Standard) oder Exakt.
2. Wähle im Modus Sofort die Kodierung / das Modell im Dropdown.
3. Schreibe oder füge deinen Text bei „Zu tokenisierender Text“ ein (oder klicke auf ein Beispiel: Kurz, Absatz oder Code).
4. Die Zählung aktualisiert sich automatisch, sobald du aufhörst zu schreiben; oben siehst du Tokens, Zeichen und Chars / Token.
5. Unten zeigt der Tab Visualisierung die Zerlegung, und Kosten und Kontext schätzt den Preis pro Modell. Alles geschieht in deinem Browser.

GPT-2-Tokenizer

Es wird der GPT-2-Tokenizer (BPE) verwendet, ähnlich — aber nicht identisch — dem von GPT-4 oder Claude. Die Token-Zahlen können leicht abweichen.

Kodierungen und welchem Modell sie entsprechen

Das Dropdown im Modus Sofort wählt, mit welcher Kodierung gezählt wird. Jede wird von mehreren Modellen geteilt und hat ihr eigenes Kontextfenster:

o200k_base — GPT-4o / o1 — die neueste; verwendet von GPT-4o, GPT-4o-mini und o1. Kontext 128K Tokens. Das ist die Standardoption.
cl100k_base — GPT-4 / GPT-3.5 — für GPT-4, GPT-3.5 Turbo und die Embedding-Modelle. Kontext 128K.
p50k_base — Codex / davinci-002 — ältere Modelle: Codex und text-davinci-002/003. Kontext 8K.
r50k_base — GPT-3 / GPT-2 — die ältesten: davinci (GPT-3) und GPT-2. Kontext 2K.

Wähle die, die zu deinem Modell passt: Derselbe Text ergibt je nach Kodierung eine etwas andere Anzahl an Tokens.

Wie man das Ergebnis liest

Über dem Text siehst du drei Werte:

Tokens — die Zählung, die für Kontext und Kosten wirklich zählt. Es ist die tatsächliche Zahl, auch wenn die Visualisierung abgeschnitten wird.
Zeichen — Länge des Textes in Zeichen (einschließlich Leerzeichen und Zeilenumbrüche).
Chars / Token — durchschnittliche Zeichen pro Token. Je höher, desto „effizienter“ ist der Text (weniger Tokens pro Buchstabe); Code und Sprachen mit vielen Akzenten senken diesen Wert meist.

Visualisierung

Jede Farbe steht für ein anderes Token. Schreibe oder füge Text ein, um zu sehen, wie er aufgeteilt wird.

Datenschutz

Die gesamte Zerlegung und Zählung erfolgt in deinem Browser: Der Text verlässt niemals deinen Rechner. Im Modus Sofort wird nichts heruntergeladen; im Modus Exakt wird nur einmalig der GPT-2-Tokenizer (~5 MB) geladen und zwischengespeichert. Du kannst bedenkenlos Prompts oder Fragmente mit internen Daten einfügen.

TokenizerVisualisiere Tokens, vergleiche Modelle, schätze Kosten
Visueller TokenizerVisualiza cómo los LLMs trocean texto · Estima costes · BPE instantáneo o GPT-2 descargable
Echtes GPT-BPE sofort (Bibliothek gpt-tokenizer), ohne etwas herunterzuladen.
Ejemplos: