開發者工具

免費 LLM API 開發者工具與計算器

不是。 所有計算器、設定產生器與 Schema 校驗器皆免註冊、免 API Key，直接在瀏覽器執行。

不是。 計算與 Schema 檢查皆在瀏覽器記憶體內本地執行，關閉或重新整理分頁即會清除。

無需註冊帳號或上傳私有提示詞，即可直接在瀏覽器本地執行上線前檢查。在發送正式流量前，估算多供應商 token 支出、產生精確用戶端設定，並攔截 HTTP 400 Schema 錯誤。

選擇主題

LLM Token 計數器與快取成本計算器

貼上系統提示詞或 RAG 內容以估算子詞 token、模擬提示詞快取命中率，並比較 GPT、Claude、Gemini 與 Grok 的 30 天成本。

搭配精確目錄模型 ID，一鍵產生可直接複製的 settings.json、config.toml、Cursor 設定、OpenAI Python/TypeScript 程式碼片段與 curl 測試指令。

偵測在 OpenAI、Claude 與 Gemini 中觸發 HTTP 400 錯誤的缺失 additionalProperties: false、不完整 required 陣列與不支援關鍵字。

實用指南

正式環境常見的 LLM 意外多半來自三個可預防的落差：低估多輪或長上下文輸入量、將 CLI 代理指向錯誤協定端點，或是部署了通過本地 TypeScript 檢查卻在上游嚴格模式觸發 HTTP 400 的 JSON Schema。

本頁每項工具皆採用與 LLMFly AI 一致的模型廣場快照與閘道協定規則，逐一排除上述風險。

在提高並行量前，先檢查提示詞是否跨越 100K、200K 或 272K 的長上下文計費門檻。
清楚區分 Anthropic 風格的 Claude Code 環境變數與相容 OpenAI 的 /v1/responses 及 /v1/chat/completions 用戶端。
預先正規化巢狀物件 Schema，不必等到正式環境日誌出現難解的 invalid_json_schema 才逐一排查。

系統提示詞、客服對話紀錄與內部工具 Schema 往往包含機密業務邏輯。本目錄中的所有互動工具皆不會透過網路傳送貼上的文字——token 估算、設定產生與 AST Schema 正規化完全在前端 JavaScript 中執行。

使用這些開發者工具需要 LLMFly AI 帳號或 API Key 嗎？

不是。所有計算器、設定產生器與 Schema 校驗器皆免註冊、免 API Key，直接在瀏覽器執行。

貼上的提示詞或 JSON Schema 會上傳到伺服器嗎？

不是。計算與 Schema 檢查皆在瀏覽器記憶體內本地執行，關閉或重新整理分頁即會清除。

Token 計算器中的模型價格資料來自哪裡？

費率取自內建的 LLMFly AI 模型廣場快照，平台倍率與供應商官方參考區間會各自獨立計算。

建立限定權限的伺服器端金鑰、複製已驗證的模型 ID，並在用量紀錄中核對實際 token 數。