基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
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提示词工具
Token 与上下文计数器
计算字符、单词、行数和近似 Token 数。精确值取决于模型分词器，本结果用于安全的上下文规划。
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简短回答
这个工具能做什么？
无需把内容发送给模型，即可估算文本长度和 Token 需求。
结果就绪
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应用与决策指南
Token 与上下文计数器：方法与使用说明
计算字符、单词、行数和近似 Token 数。精确值取决于模型分词器，本结果用于安全的上下文规划。
明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令 请先用不含个人数据的小样本确认格式。
可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项
实际操作步骤
- 明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 运行设备端处理。基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
- 验收检查：在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试规则检查不能证明真实模型行为；请使用代表性案例复测。
在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
规则检查不能证明真实模型行为；请使用代表性案例复测。
适用场景
- 使用Token 与上下文计数器完成：无需把内容发送给模型，即可估算文本长度和 Token 需求
- 在交付给模型、智能体或团队提示词模板前：可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项
- 在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
深入了解工作流
该工具的相关指南
测试提示词假设、风险与输出契约
让提示词可衡量、可处理失败，而不只是更长。
阅读指南 →生产提示词的约束、变量类型与输出契约
在调用模型前，将冲突指令、类型错误与模糊输出要求转为可审计契约。
阅读指南 →关于此工具
常见问题
Token 与上下文计数器接受什么输入？+
明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令 明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
Token 与上下文计数器会输出什么？+
可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项 基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
如何核验Token 与上下文计数器的输出？+
在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
Token 与上下文计数器会向服务器发送或保存输入吗？+
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