Como medir quantos tokens seu prompt gasta (3 ferramentas grátis)

Publicado em 7 de julho de 2026 · ⚡ 4 min de leitura

"Não dá para otimizar o que você não mede." Se você quer cortar custo de IA, o primeiro passo é saber quantos tokens seu prompt realmente gasta. Aqui vão três formas de medir — da mais rápida e imprecisa à mais exata — sem gastar um centavo.

1. A conta de padaria (instantânea, aproximada)

A estimativa mais rápida do mundo: divida o número de caracteres por 4. Um prompt de 2.000 caracteres tem, grosso modo, uns 500 tokens. Funciona bem para texto corrido; para código, chute um pouco mais (símbolos e indentação quebram em mais pedaços). Não é exato, mas é suficiente para decidir "isso é grande demais?" na hora.

tokens ≈ caracteres ÷ 4     (texto)
tokens ≈ caracteres ÷ 3,5   (código)

2. Tokenizers oficiais online (exato para cada modelo)

Cada família de modelo tem seu próprio tokenizador — o mesmo texto vira números diferentes de tokens no GPT e no Claude. Para a contagem exata, use as ferramentas oficiais:

• Tokenizer da OpenAI — cola o texto e mostra a contagem e os pedaços coloridos, para os modelos GPT;
• Endpoint count_tokens da Anthropic — na API do Claude, um endpoint dedicado devolve a contagem exata para os modelos Claude, sem gastar tokens de inferência;
• Vários tokenizers web de terceiros replicam esses cálculos numa interface simples de colar-e-ver.

Regra importante: não use o tokenizador de um provedor para estimar outro. O cálculo do GPT subestima os tokens do Claude (e vice-versa), às vezes por margens grandes em código ou português.

3. Os campos de usage na resposta da API

Se você já chama a API, a medição mais confiável está na própria resposta. Todo retorno traz um objeto usage com input_tokens e output_tokens — os números reais que você foi cobrado. É a fonte da verdade. Logue esses campos e você descobre exatamente quais rotas do seu app dominam a fatura (quase sempre é uma minoria delas).

Medir é o meio, não o fim

Contar tokens só vale se você agir sobre o número. Os alvos mais gordos costumam ser sempre os mesmos: código sujo (comentários e espaço morto), histórico de conversa inchado e respostas prolixas. Meça, encontre o desperdício, corte. Repita.

O atalho: medir e limpar ao mesmo tempo

Há um caso específico que resolve medição e economia de uma vez: o código que você cola para debugar. Em vez de contar os tokens, decidir que está grande e depois limpar manualmente, dá para higienizar e ver o "antes e depois" no mesmo passo — caracteres removidos, porcentagem economizada, tokens poupados.