KI-Tools
Arbeitsablauf
Vor dem Einfügen (Datenschutz, Bereinigung, Aufteilung)
- Personenbezogene Daten vor der KI schwärzenErsetzt IBAN, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Kartennummern und API-Schlüssel durch Platzhalter wie [IBAN_1], bevor der Text in eine KI geht, und setzt sie in der Antwort wieder ein. Nur im Browser.
- API-Key- und Secret-ScannerFindet API-Keys, Tokens, private Schlüssel und Passwörter in einem Text, bevor Sie ihn in ChatGPT oder Claude einfügen, und erstellt eine geschwärzte Kopie. Läuft im Browser.
- EXIF-Daten aus Fotos entfernenEntfernt EXIF, GPS-Standort, XMP und andere Metadaten aus JPEG-, PNG- und WebP-Fotos, ohne sie neu zu komprimieren. Mehrere Dateien, ZIP-Download, kein Upload.
- KI-Text-BereinigerKI-Text bereinigen: versteckte Zeichen entfernen, Anführungszeichen geradeziehen, Gedankenstriche ersetzen, Markdown-Zeichen löschen, Leerzeichen und Leerzeilen ordnen.
- RAG-Chunk-RechnerDokumentlänge, Chunk-Größe und Überlappung eingeben und die Zahl der Chunks, wiederholte Tokens und alle Embedding-Tokens ablesen. Mit Textvorschau der Grenzen.
- Text-Splitter für LLMTeilt einen langen Text in Teile, die in ein Token-Limit passen, mit Schnitten an Absatz- und Satzenden. Optionale Part-1/N-Kopfzeile, Teile kopieren, TXT oder ZIP laden.
Kosten und Limits
- Token-ZählerText einfügen und Tokens zählen. Exakt für die OpenAI-Kodierungen (o200k_base, cl100k_base), für Claude und Gemini als gekennzeichnete Schätzung.
- LLM-API-KostenrechnerBerechnen Sie die täglichen und monatlichen Kosten einer LLM-API aus Tokens pro Anfrage und Anfragezahl.
- Kontextfenster-RechnerZeigt, wie viel Prozent des Kontextfensters jedes Modells Ihr Text belegt, wie viele Tokens übrig bleiben und wie viele Wörter und Seiten das ungefähr sind.
- Prompt-Caching-RechnerBerechnet, wie viel Prompt-Caching bei wiederholten LLM-Aufrufen spart: Cache-Preise für Claude (5 Minuten, 1 Stunde), OpenAI und Gemini, mit Gewinnschwelle.
- LLM-Rate-Limit-RechnerRechnet RPM-, Eingabe- und Ausgabe-TPM- sowie RPD-Limits in Anfragen pro Minute, das bremsende Limit, die gesamte Laufzeit und die nötige Parallelität um. Mit Vorgaben für die Claude-Stufen.
- Chat-Gesprächskosten-RechnerEine Chat-API sendet in jeder Runde den ganzen Verlauf neu. Zeigt kumulierte Tokens und Kosten eines Gesprächs, die Ersparnis durch Prompt-Caching und die Runde, in der das Kontextfenster voll ist.
- Fine-Tuning-KostenrechnerSchätzt die Kosten für das Fine-Tuning eines OpenAI-Modells aus Trainings-Tokens und Epochen und vergleicht die monatliche Inferenz des feinabgestimmten Modells mit dem Basismodell.
- Embedding-SpeicherrechnerSchätzt, wie viele Vektoren Ihre Dokumente nach dem Aufteilen in überlappende Chunks ergeben, wie viel Speicher sie in float32, float16, int8 oder binär brauchen und was die Embeddings kosten.
- Bild-Token-RechnerZählt die Eingabe-Tokens eines Bildes in GPT, Claude und Gemini aus Breite und Höhe und vergleicht die Kosten für beliebig viele Bilder. Offizielle Regeln.
- Transkription KostenrechnerGib die Audiolänge ein und vergleiche die Kosten für Spracherkennung mit Whisper, gpt-4o-transcribe, gpt-transcribe und Gemini-Audio-Tokens. Offizielle Preise.
Ergebnisse prüfen
- LLM-JSON-Ausgabe prüfenFüge eine JSON-Antwort eines LLM und ihr JSON Schema ein und sieh jeden Fehler mit Pfad und Zeile.
- KI-RechenprüferKI-Antwort einfügen, und jede enthaltene Rechnung wird neu berechnet. Falsche Ergebnisse erscheinen rot, mit Links zum passenden Rechner. Läuft im Browser.
- Prompt-Diff mit Token-ZahlZwei Prompt-Versionen vergleichen: Wort-Diff, Tokens je Version, Unterschied und Änderung der Eingabekosten pro Aufruf und für beliebig viele Aufrufe.
Lokal ausführen
- GPU-VRAM-Rechner für lokale LLMsSchätzt den VRAM-Bedarf eines lokalen LLM aus Parametern, Quantisierungs-Bits und Kontextlänge. Zeigt Gewichte, KV-Cache und Overhead
- LLM-Quantisierung GrößenrechnerVergleiche GGUF-Dateigröße und Speicherbedarf von F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q3_K_M und Q2_K aus der Parameterzahl, mit KV-Cache für deine Kontextlänge.
- Tokens pro Sekunde RechnerBerechnet aus Ausgabe-Tokens, Tokens pro Sekunde und Zeit bis zum ersten Token die Antwortzeit oder die nötige Geschwindigkeit.
Weitere
Browser-Tools, die Token-, Kontextfenster-, Kosten- und VRAM-Rechnungen prüfen, bei denen KI oft danebenliegt, und die bei der täglichen Arbeit mit KI helfen.