典型场景
- 估算系统 Prompt + 文档分块的总 Token 数
- 对比不同 chunk overlap 策略
- 格式化 ChatML/JSON 对话日志便于审查
Token 统计、Prompt 模板、RAG 分块分析与 LLM 工作流实用工具。
24 个工具
AI 工具辅助 Token 估算、Prompt 模板设计、RAG 分块分析与 LLM 输出格式化。它们不调用外部模型 API——适合在接入 OpenAI、Ollama 或自建 RAG 之前,在本地规划上下文窗口、分块大小与 Prompt 结构。
统计 Prompt 字符、词数与 LLM Token 估算
AI 工具
用 JSON 变量填充 {{占位符}}
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对比多模型上下文占用
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按输入/输出 Token 估算单次费用
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检测邮箱、密钥、JWT 等
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对比两个 Prompt 版本差异
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替换敏感信息为占位符
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OpenAI Messages 转 Anthropic / Gemini
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去除围栏与多余空行
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按字符数切分 RAG 文档块
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校验并格式化 messages JSON
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从 JSON 样例生成 Schema
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可视化构建 OpenAI 函数定义
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统计分块数量与重叠浪费
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提取网页 HTML 正文
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用 JSON Schema 校验 LLM 输出
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从模型回复中提取 JSON
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分块组装系统提示
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按对话槽位分配 Token 预算
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识别常见厂商 Key 前缀
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按条数、维度与 dtype 估算向量体积
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从 TP/FP/FN/TN 算 Precision、Recall、F1
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按参数量与量化格式估算模型文件大小
AI 工具
可视化编写 FROM / SYSTEM / PARAMETER
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